摘 要：随着城市化进程向纵深方向推进，城市人口流动增加，我国城市获得快速发展的同时，也受到了相当程度的破坏，其中最为严重的便是城市污染问题。现如今我国很多城市面临着空气污染、土壤污染、水污染等诸多污染问题，亟待解决。本文基于城市生活污水处理的视角，对城市生活污水处理的生物建模与控制策略进行了深入研究，旨在引起更多各行各业人士对城市生活污水处理问题的持续关注和思考，为城市生活污水的处理提供一些新思路和建设性的解决策略，推动城市的绿色健康发展。关键词：城市；生活污水处理；生物建模；控制策略前言进入二十一世纪以来，党和国家根据我国的发展新形势明确提出实施可持续发展战略和科学发展观，依据这一指导思想，城市生活污水处理问题被搬上了当前的主要处理问题平台，成为众多专家、学者的研究方向。本文采用目前主流的城市生活污水处理工艺——SBR工艺进行研究，首先对城市生活污水处理进行数学模型与SBR法工艺仿真分析，接着指出了四点污水处理过程的控制论特性，然后对城市生活污水处理的控制策略和控制算法进行了深入探究，最后对过程仿真及其结果进行了分析。本文希望能够通过SBR工艺对城市的生活污水进行科学处理，建设绿色城市。1 数学模型与SBR法工艺仿真1.1 数学模型由于SBR法采用周期性运行方式，因此只能在一定假设条件下建立数学模型。综合对微生物浓度、有机污染物去除浓度和溶解氧浓度变化分别建立的数学模型，我们可以得到采用SBR法处理污水过程的数学模型。对该数学模型进行分析得出，在一定的假设条件下，各变量之间的关系至少是强关联耦合和强非线性的。1.2 SBR法工艺仿真由于城市生活污水中自有其生态系统，我们要对其进行研究和处理，首先要从污水自身内部出发。城市生活污水的主要成分是异养微生物，而异养微生物需要摄取污水中的溶解氧DO和有机污染物作为养料繁殖生长，因此，SBR法根据异养微生物的这一特性对其进行处理，减少污水中的有机污染物，从而达到净化水质的目的。SBR工艺仿真即通过这一原理对城市生活污水中的污染物浓度及微生物浓度进行分析，不断调整DO浓度参数得到污染物浓度变化曲线及微生物浓度变化曲线。通过对这两条曲线的研究，我们得出一定浓度的DO值可以有效降解污水中的有机质，控制微生物的净生长。而这一DO浓度最佳值为2.0mg/L。2 污水处理过程的控制论特性通过对污水处理进行数学模型分析，我们指导DO浓度的数值控制对污水处理有关键影响，但是，污水处理过称自有其控制论特性，具体包括：生化过程的不确定性、生化反应过程的高度非线性、半结构化与非结构化以及过程复杂性。面对这些控制论特性，我们有必要对其进行科学的控制策略探讨，达到有效处理污水的目的。3 控制策略与控制算法3.1 控制策略根据污水处理过程的控制论特性，我们对模糊控制方法、神经网络控制和仿人智能控制三种策略进行实用性分析，发现前两种控制策略在实际应用中难度过大，可操作性不强，且效果不明显，只有仿人智能控制（HSIC）策略可以达到各方面的控制品质要求，能兼顾鲁棒性与精确性、快速性与平滑性等技术性能要求。3.2 控制算法按照自动控制原理，基于HSIC控制的原型算法如下 4 过程仿真极其结果分析4.1 过程仿真本文基于Matlab对二阶时滞模型进行实验仿真，设模型为 选取模型参数为：K=1，T=2s，T1=1.2s，T2=2.0s。得出图1所示三幅曲线：二阶时滞模型的过程响应中曲线1和曲线2分别采用PID和HSIC控制的过程响应；将原模型中去掉一个一阶环节，得出的一阶时滞模型过程响应中的曲线1和曲线2分别为PID和HSIC控制的过程响应；假设其过程模型为W（S）=e-10s/（s+1）（2s+1），在t=15s时加入脉冲宽度为0.2s、脉冲幅度为0.5的强脉冲干扰信号，得出的强干扰下的过程响应中的曲线2和曲线1分别为PID和HSIC控制的过程响应。 二阶时滞模型的过程响应 一阶时滞模型的过程响应 4.2 仿真结果分析分别对图1中三种情况下的过程响应进行曲线1和曲线2的对比分析，我们可以得出从等效果角度模拟生活污水处理不确定性复杂过程的控制效果，验证了HSIC控制策略的强鲁棒控制性能，因此对生活污水处理过程采用HSIC控制策略是可取的。5 结束语综上所述，本文对城市生活污水处理的生物建模与控制策略进行了深入探究，通过对城市里的生活污水进行一系列的数学模型分析后进行SBR仿真研究，我们发现控制好DO浓度对控制城市生活污水中的主要污染有机质和微生物有积极地作用。另外，通过城市生活污水处理进行控制策略与控制算法分析，我们进行了过程仿真并在之后进行了仿真结果分析，指出HSIC控制策略能够充分发挥城市生活污水处理效果，值得推广应用。总而言之，本文认为尽管现如今我们进行城市生活污水处理还比较困难，影响因素较多，但是，建设和谐、环保、文明的城市的前途仍是光明的，需要我们共同努力，打开社会主义现代化建设新篇章。参考文献[1]董姗燕，李咏梅，池春榕，刘祖文.基于活性污泥数学模型（ASM_s）的污水处理系统不确定性分析研究进展[J].化工進展，2017，36（12）：4651-4657.[2]尹龙晓.市政生活污水处理系统的过程控制分析[J].山西建筑，2017，43（29）：134-135.[3]邓新莉，刘珊.城市生活污水处理的生物建模与控制策略研究[J].重庆理工大学学报（自然科学），2016，30（07）：86-92.