克拉維酸發(fā)酵過程優(yōu)化控制與系統(tǒng)的研究.pdf

1、隨著生物技術的發(fā)展，生化發(fā)酵過程在國民經(jīng)濟中的地位越來越重要，但是由于發(fā)酵過程的復雜性，使得發(fā)酵過程優(yōu)化控制存在著不少難題。本文以克拉維酸發(fā)酵過程為研究對象，對發(fā)酵過程動力學模型、參數(shù)辨識、狀態(tài)估計、補料軌跡及系統(tǒng)進行了研究，旨在實現(xiàn)對發(fā)酵過程的實時優(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基礎上，依據(jù)實際發(fā)酵過程的生長代謝曲線，提出一個適合克拉維酸發(fā)酵過程的動力學方程，并結(jié)合實際數(shù)據(jù)，采用單純形法和龍格一庫塔法

2、對模型的參數(shù)進行了辨識，為發(fā)酵過程的優(yōu)化控制做了準備。 2.以尾氣C02釋放率和溶液中PH值為觀察值設計了一個動態(tài)觀測器，采用推廣卡爾曼濾波迭代算法，對菌體濃度、基質(zhì)濃度和產(chǎn)物濃度進行了在線估計，為補料優(yōu)化控制提供依據(jù)，仿真結(jié)果表明此觀測器能有效地在線估計發(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CA發(fā)酵過程的補料軌跡進行了優(yōu)化，并考慮到發(fā)酵過程中模型參數(shù)的時變性，提出了在線優(yōu)化的方案，仿真