克拉維酸發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化控制與系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著生物技術(shù)的發(fā)展，生化發(fā)酵過(guò)程在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位越來(lái)越重要，但是由于發(fā)酵過(guò)程的復(fù)雜性，使得發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化控制存在著不少難題。本文以克拉維酸發(fā)酵過(guò)程為研究對(duì)象，對(duì)發(fā)酵過(guò)程動(dòng)力學(xué)模型、參數(shù)辨識(shí)、狀態(tài)估計(jì)、補(bǔ)料軌跡及系統(tǒng)進(jìn)行了研究，旨在實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)酵過(guò)程的實(shí)時(shí)優(yōu)化控制。本文所做的具體研究如下： 1.在大量閱讀消化文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，依據(jù)實(shí)際發(fā)酵過(guò)程的生長(zhǎng)代謝曲線，提出一個(gè)適合克拉維酸發(fā)酵過(guò)程的動(dòng)力學(xué)方程，并結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，采用單純形法和龍格一庫(kù)塔法

2、對(duì)模型的參數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)，為發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化控制做了準(zhǔn)備。 2.以尾氣C02釋放率和溶液中PH值為觀察值設(shè)計(jì)了一個(gè)動(dòng)態(tài)觀測(cè)器，采用推廣卡爾曼濾波迭代算法，對(duì)菌體濃度、基質(zhì)濃度和產(chǎn)物濃度進(jìn)行了在線估計(jì)，為補(bǔ)料優(yōu)化控制提供依據(jù)，仿真結(jié)果表明此觀測(cè)器能有效地在線估計(jì)發(fā)酵狀態(tài)。 3.遺傳算法是一種全局搜索性能良好的優(yōu)化算法，利用遺傳算法對(duì)CA發(fā)酵過(guò)程的補(bǔ)料軌跡進(jìn)行了優(yōu)化，并考慮到發(fā)酵過(guò)程中模型參數(shù)的時(shí)變性，提出了在線優(yōu)化的方案，仿真