基于组态王的发酵补料控制系统设计的开题报告.docVIP

本科生毕业设计开题报告 题 目： 基于组态王的发酵补料控制系统的设计 学 部： 专 业： 班 级： 姓 名： 学 号： 指导教师： 2012年 3 月 14 日 一、选题背景 1.对课题研究的背景及意义 近年来，微生物学、生物化学和遗传学的发展使微生物反应过程的种类和规模不断扩大，其应用也深入到多个工业领域。在近几十年中，发酵工业发展越来越旺盛。生化反应器的体积越来越大，对这样大型的生化反应器系统，若控制系统不当将会造成极大的经济损失，因此对于发酵过程中的补料的控制，成为优化生产操作控制的一个关键问题。在中国的发酵产物中很多都已经具有了较大的工业规模，例如青霉素：青霉素发酵是一种大型的滞后性的分批补料的生产工艺，该过程是一个具有高度非线性、时变性和复杂的相关性的生化过程，过程中需要控制基质浓度、温度、PH值、溶氧、菌丝浓度、菌丝生长速度和菌丝形态，这些因素对于青霉素的生长很重要，因此对于这些发酵企业而言，想要提高经济效益、降低发酵成本，提高发酵补料控制系统是实现这个要求的手段之一。 与此同时随着计算机在工业生产中的广泛应用为为控制发酵过程中的补料提供了先进的自动化工具。为了便于对发酵过程中的补料的控制，进行软件系统的设计具有一定的意义。 我国是发酵工业大国但在生产中的补料控制技术还比较落后，主要以人工控制为主，采用先进计算机控制技术发展较晚，普及率很低。连续控制系统中PID应用控制是最广泛，技术最成熟的控制理论，传统PID控制器调节精度高、响应速度快，但是对于发酵罐这种滞后性大的系统来说传统PID具有一定的局限性。抗生素发酵是一个复杂的过程，生产中在各阶段对各项参数的要求不同。罐内发酵参数必须保持在要求的允许范围内才能正常生产，因此需对于罐内糖量等参数进行控制。各项参数间相互干扰和外部因素的影响，一般技术很难实现，而利用先进的控制技术可使发酵率提高，并且降低能源原材料的消耗，降低生产成本。因此如何对发酵补料的优化控制解决生产中的实际问题成为当前发酵工业迫切要求解决的问题。 因此本课题基于组态王的发酵补料控制系统的设计具有重要的理论和实际应用价值。 2.发酵补料控制系统国内外的研究现状 国内研究现状 国内研究的控制非模型化方法主要集中在专家系统、模糊逻辑和神经网络方法的应用上。李景川通过中的影响,建立了控制酵母发酵过程中流加速率的.该模糊控制器的模糊规则可以根据专家经验方便地修改以提高控制效果 .实验表明在模糊控制器控制下酵母比恒速流加时提高了一倍基于模糊逻辑系统的发酵溶解氧的预估控制方法,采用表格查寻学习算法建立模糊预估规则,通过这些模糊规则预估出发酵通风量的操作值,进而控制溶解氧水平.实验结果表明:按该方法进行控制,通风量能按设定优化轨迹变化,从而节约供氧能量,防止出现氧限制的情况运用非线性系统的线性化方法与神经网络在线辨识技术，提出了一种基于神经网络的多变量自适应控制策略．提出的控制策略，当过程模型缺乏足够的先验知识时，对多变量非线性连续发酵过程取得了良好的控制性能针对非线性、时变的,建立了进行菌体、糖浓度和产物浓度的在线估计。采用神经网络非线性预测控制方法 ,结合寻优技术确定发酵过程的优化轨线 ,通过在线调整实现对优化轨线的跟踪控制.利用模糊构建了流加的网络.通过建立优化子网络 ,探讨了不同时刻的最佳.在网络的基础上 ,利用加策略进行了优化研究汪志锋 袁景淇SUPCON JX-300X DCS系统结合青霉素发酵生产工艺,制定了以补料控制为基础,以、控制和消沫控制为调节方式的生产自动控制实现方案大大提高了生产的自动化程度和管理水平 徐亲民,周力军,张耀勋,王军峰,孙国志,冯惠勇生物合成调控的青霉素发酵数学模型与过程优化[J]中国抗生素杂志2003，(06) [2] 王树青,元英进编著.生化过程自动化技术[M]化学工业出版社1999 [3] 蔡自兴,徐光编著.人工智能及其应用[M]. 清华大学出版社, 1996俞俊棠等 著.生物工艺学[M]. 华东理工大学出版社, 1991酵母流加发酵过程中的模糊控制器[]. 无锡轻工大学学报，2001，1 [6] 殷铭.，张兴华，戴先中．基于模糊逻辑系统的发酵过程预估控制[]．仪器仪表学报，2000，6 [7] 隋青美，王正欧．基于神经网络的多变量发酵过程自适应控制[]．信息与控制，2002，（4） [8] 潘丰. 生化过程只能控制研究潘丰[D]．生化过程只能控制研究．无锡：江南大学，2001 [9] 未作君，苗志奇，元进英. 酵母流加发酵过程中模糊神经网络的优化[ 汪志锋袁景淇SUPCON JX-300X DCS在青霉素发酵生产过程中的应用[]．上海：材料物理与化学，2000 [11]Herinen.J.J