分批补料发酵过程的优化与实现
本文选题:发酵过程 切入点:补料优化 出处:《河北科技大学》2017年硕士论文 论文类型:学位论文
【摘要】:随着社会的发展,科学技术水平不断提高,现代生化工程技术成为推动经济发展的重要方式。生化技术的发展为促进产业结构转型、解决能源匮乏问题及提高社会经济利益等领域提供了强大的支撑。发酵过程是提高人血白蛋白发酵设备体积利用率和产品产量的关键环节,而在整个生物发酵的过程中补料量的控制是关键。并且,现有的发酵现场设备只能实现常规参数的检测和控制,无法实现更高的检测精度和控制效果。传统的发酵过程通过人工离线的方式实现对生物参数的检测,此方法具有采样时间长和滞后性大的缺点,针对这一问题,本文采用自适应差分进化算法对发酵过程不同阶段的氨水补料速率、甘油补料速率、甲醇补料速率进行优化。针对差分进化算法在寻优过程中出现“早熟”和破坏最优解的现象,采用在变异操作中引入自适应变异算子的方式,使进化前期保持了个体的多样性,进化后期避免最优解遭到破坏,增强了自适应差分进化算法对补料量的寻优效果。针对目前发酵现场设备对生物参数检测精度不高和控制效果差的问题,采用服务器外挂的形式实现与现场的系统连接,改良后的系统具有强大的兼容性,并且通过OPC协议实现了MATLAB软件和SC组态软件之间的数据通讯,设计人机交互界面实现了菌体浓度与产物浓度的实时软测量,以及补料优化控制功能。
[Abstract]:With the development of society and the continuous improvement of science and technology, modern biochemical engineering technology has become an important way to promote economic development. To solve the problem of energy shortage and to improve the social and economic benefits and other fields provide strong support. Fermentation process is the key to improve the volume utilization of human albumin fermentation equipment and the production of products. In the whole process of biological fermentation, the control of the feeding amount is the key. Moreover, the existing fermentation field equipment can only realize the detection and control of the conventional parameters. The traditional fermentation process realizes the detection of biological parameters by artificial off-line method. This method has the disadvantages of long sampling time and large lag. In this paper, the adaptive differential evolution algorithm is used to determine the feeding rate of ammonia and glycerol in different stages of fermentation. In view of the phenomenon that the differential evolution algorithm appears "premature" and destroys the optimal solution in the process of optimization, the adaptive mutation operator is introduced into the mutation operation, so that the diversity of individual is maintained in the early stage of evolution. In the late stage of evolution, the optimal solution is avoided from being destroyed, and the optimization effect of adaptive differential evolution algorithm is enhanced. In order to solve the problem of low precision and poor control effect of the present fermentation field equipment for biological parameter detection, the optimization effect of adaptive differential evolution algorithm is enhanced. The improved system has strong compatibility, and the data communication between MATLAB software and SC configuration software is realized by OPC protocol. The man-machine interface is designed to realize the real-time soft sensing of cell concentration and product concentration, as well as the function of feeding optimization control.
【学位授予单位】:河北科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TQ920.6;TP18
【参考文献】
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,本文编号:1560578
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