生物发酵过程温度智能控制的研究开题报告

1. 研究目的与意义

采用 模糊控制和经典 pid 控制相结合的方法 ，进行 发酵罐温度实时控制 的研究，毕业设计的具体目的：生物发酵是一种复杂的生化过程，其中生物发酵中的温度控制对生物发酵工程影响至关重要。

目前, 发酵过程温度控制均采用常规的 pid 控制。

由于发酵过程是一个具有时变性和非线性的复杂生化反应, 使用冷却水通过热交换器间接降温的系统存在大滞后和大惯性；另外，影响发酵温度的因素很多，如微生物发酵热、电机搅拌热、冷却水本身的温度变化以及周围环境温度的改变等, 想要建立精确的数学模型比较困难，因此采用常规的 pid 控制算法难以达到满意的效果。

2. 国内外研究现状分析

国外研究与应用现状：随着发酵研究技术的发展，迫切需要以高科技支撑为核心的发酵设备，由于国内生物反应器产业起步较晚，长期以来，国内相当大的一部分商业化生物反应器的市场被几家国外公司占领，例如，德国贝朗国际生物工程系统公司(new brunswick scientificco.inc), 瑞 士 比 欧 生 物 工 程 公 司 （ bioengineering ag), 韩 国 发 酵 机 株 式 会 社kobiotech(韩国高百特公司），日本丸菱株式会社（b.e.marubishi）等，占据了国内市场的 70%左右，高效节能的大型发酵装置的应用是降低生产成本的不可缺少的关键技术，大型装置的利用必然带来新的技术问题，1973 年在法国举行的第一次计算机应用与发酵技术国际会议可堪称是近代发酵技术研究额里程碑，国家自控联（ifac）1982年于赫尔辛基召开第一届生物技术过程建模与控制研讨会，1985 年在 noordwij-kerhout 举行第一家生物技术学术会议。

自此，许多国内外学者对发酵过程以及控制方法展开相应的研究工程，英国 newcastle 大学的 massimo 等人首先将基于经验风险最小化理论的人工神经网络技术引入发酵过程，所建模型能够比较精确的模拟菌体生长，底物消耗以及发酵产酸 3 个过程的变化，但标准 bp 算法对网络进行训练时，存在收敛速度慢，需要的训练数据最大，不能保证收敛于全局最优等缺点，chen 等采用 rbf 神经网络对 n-乙酸-d-甘露糖胺丙酮酸的合成过程建模，并将小波收缩与双正交滤波器结合，产生重建函数用于 rbf 网络建立模型，结果表明，在训练数据不足的情况下，所建模型具有较高的可靠性，maciejlawrynczuk 将在线设定点优化与模型预测控制（mpc）相结合应用在酵母发酵过程中，提出一个具有自适应稳态目标优化的多层控制系统结构和一个次优的 mpc，其中用到两个神经网络模型，对于设定点优化，通过一个线性规划问题，一个神经模型被在线线性化，对于 mpc 来说，通过二次规划，另一个动态神经网络模型被在线优化，这样解除了非线性优化的必要性，达到较好的效果，对于发酵过程混合建模方面，berkholz r 等将发酵过程的机理建模与神经网络建模相结合，通过辨识得到机理模型中的参数，采用遗传等优化算法对模型中的参数进行修正，提高模型的精度：kalman n.z 等基于发酵过程的先验知识，分别进行了过程线性辨识和神经网络动态建模，并基于辨识建模，设计了 pid 控制器和模型预测控制器：czuk n l.等人也将神经网络用于酵母发酵生化反应器建模并设计了非线性模型预测控制器，为减少模型复杂度，提高模型的预测性能，采用神经网络方法建立过程预测模型，在线求解带非线性预测和线性化的 mmpc 优化算法，实现对发酵过程温度的控制。

国内研究与应用现状：近几年，国内生物发酵过程的温度控制系统的应用也有了较大程度的改善，相比于欧美发达国家，国内的温度控制器在总体水平以及控制精确度等方面都有着很大的改进空间，目前，我国的温度控制技术的总体水平处于上世纪末期的水平，而且其中比较成熟的产品依旧以传统的 pid 控制为主，这对大滞后的生物发酵过程的温度控制基本无能为力。

3. 研究的基本内容与计划

采用 模糊控制和经典 pid 控制相结合的方法 ，进行 发酵罐温度实时控制 的研究，需要研究的内容有：（1） 了解模糊控制的原理和方法。

（2） 发酵罐自动恒温模糊控制器的设计：要求采用双输入、单输出的模糊控制器结构；将温度 35作为给定值，选定输入、输出变量、输入输出变量论域及模糊子集的隶属度；模糊规则的构成。

（3） 用 matlab/simulink 对恒温控制系统进行仿真。

4. 研究创新点

本论文特色与创新如下：(1) 对生物发酵原理及生物发酵系统原理和发酵罐控制系统原理进行分析研究。

(2) 针对工业网络的发展趋势，分析基于 arm 的以太网通信方式的实现。

(3) 结合以太网通行方式，设计能够实现对发酵罐实时在线监控的发酵过程网络控制系统。