补料分批发酵过程控制系统研究 黄 丽,孙玉坤,黄永红, 薛力红

补料分批发酵过程控制系统研究黄 丽，孙玉坤，黄永红, 薛力红（江苏大学 电气信息工程学院， 江苏 镇江 212013）摘 要：发酵过程是一个复杂的生化反应过程，笔者从系统的角度分析了补料分批发酵过程的特点及主要影响因素。

在此基础上，提出了一套适合于现场的控制策略，设计了一个能够对生物发酵生产过程中的温度、压力、溶解氧、PH值及补料进行自动控制，以Motorola 公司的MC68HC08GP32芯片为核心的计算机控制系统。

关键词：补料分批发酵；温度控制；溶解氧控制；PH值控制；模糊控制中图分类号：TP273 文献标识码：AStudy of Control System About Batch Feed Ferment ProcessHuang Li, Sun Yukun, Huang Yonghong, Xue Lihong(School of Electrical and Information Engineering , Jiangsu University , Zhenjiang 212013 , China) Abstract: Fermentation is a very complicated biochemistry reaction process. According to the characteristic and central influencing factors, a suit of control system that is adaptive to scene is designed. The system was set up for microbe fermenting and producing process by temperature control , pressure control, DO，PH automatic control and automatic adding nutriment .And MC68HC08GP32 of Motorola is the core of this computer control system.Key words: fed-batch fermentation; temperature; dissolved oxygen; PH; fuzzy control1 引言近年来，生物技术迅速发展，生化反应过程，如发酵工业越来越引起科技界、工业界的重视。

发酵过程是一个非常复杂的生物化学变化过程，生物发酵有两个核心：一是涉及获得特殊反应或过程所需的最良好的生物细胞（或酶）；二是选择最精良的发酵设备，开发最优技术，创造充分发挥生物细胞（或酶）作用的最佳环境。

其中第二个核心部分涉及到微生物细胞发挥作用的系统或反应器方面的问题，其首要问题是提供使微生物能够最优生长、最优形成产物的可控系统和环境。

例如，提出各环境参数的控制策略，提供设备设计及仪表装置，以使温度、通气、PH值等物理、化学条件得到有效的维持和控制，从而使微生物细胞呈现出最佳的性能，生成和积累大量产物。

补料分批发酵（fed-batch fermentation）是介于分批发酵和连续发酵之间的过渡类型。

这种发酵是指分批发酵中间间歇地或连续地补加一种或多种成分新鲜培养基，但所需产物不到某一时刻不从罐内放出的一种与分批发酵相似的发酵方法。

这种方法几乎遍及整个发酵工业，如生产酵母、氨基酸、抗生素、霉制剂、维生素等。

它兼有分批发酵和连续发酵的优点，而且克服了两者的缺点，是目前发酵工业中较有代表性的一种发酵工艺。

补料分批发酵过程主要分为以下两个阶段：准备阶段 包括菌种培养；培养基配制；消毒灭菌。

发酵阶段 包括接种；分批发酵；补料。

基金项目：江苏省高新项目(1191140002)作者简介：黄丽(1977-)，女，甘肃天水人，教师，主要研究方向：智能控制；孙玉坤（1958-），男，江苏靖江人，教授，博导，主要从事智能控制及应用、电力电子技术应用方面的研究。

2 参数控制方案发酵过程具有时变性、多样性、耦合性和不确定性，采用传统的PID控制方法往往不能够满足实际的控制要求，本文针对这一问题提出了发酵过程中各参数的控制策略。

2.1 温度对于特定的微生物，都有一个最适宜的生长温度，发酵温度低于最适温度，菌体生长缓慢；但若高于最适温度，机体的重要组成部分可能会被破坏。

因此，发酵过程中的罐温是一个十分重要的微生物生长的环境参数，必须严格加以控制。

影响发酵温度的因素很多，如微生物发酵热，电机搅拌然，冷却水本身的温度变化以及周围环境温度的改变等。

要想建立精确的数学模型比较困难，加之发酵温度对象时滞大，惯性大，根据以上特点，我们通过控制加热器开关及调节冷却水流量对发酵温度进行控制。

采用Fuzzy－PID复合控制，如图1所示。

图 1 Fuzzy－PID控制框图其中，S：系统的设定值；,deedt：系统的偏差与偏差的变化率；E、E C：经模糊化处理后，偏差与偏差变化率转换成的模糊量；u: 控制量；Y：系统输出值Fuzzy－PID复合控制的实质是，应用fuzzy集合理论和方法将操作人员（或专家）的整定经验和技术知识总结成为fuzzy规则模型，形成计算机的查询表格及解析式。

计算机根据系统的实际响应情况，运用fuzzy推理来实现对PID的三个参数Kp、Ki、Kd的最佳调整。

2.2 压力在发酵过程中发酵罐的罐压必须保持正压，如果罐压为零或负，则会造成充气染菌倒罐；若罐压过高，发酵液中溶入过多的二氧化碳而造成菌体中毒。

因此，在整个发酵过程中有必要对罐压进行控制。

影响发酵罐的压力主要是供给的消毒空气的压力变化和进气流量的变化。

通常是通过调节排出的气体的量来控制发酵罐的压力，采用传统的PID控制一般即可达到控制要求。

2.3 溶解氧发酵过程中需要大量溶于发酵液中的氧，以满足菌体生长和发酵代谢的需要。

在耗氧型发酵中，氧是作为微生物生长必须的原料，若供氧不足，将会抑制微生物的生长和代谢的进行，为此，在发酵过程中，要保持一定的溶氧浓度。

影响溶解氧的因素很多，培养基浓度的增加、发酵温度的上升、发酵罐内的压力下降、空气湿度的增加、搅拌转速的下降及通气量的减少等变化都会引起溶解氧浓度的下降。

一般，发酵过程中保持罐压恒定及搅拌转速不变，而温度如前所述采用Fuzzy－PID复合控制，可以稳定于设定值，故主要通过调节通气量（供给的空气量）来控制溶解氧浓度。

可采用溶解氧和通气量组成串级控制系统（图2），溶解氧为主控制回路，通气量为副控制回路。

图 2 DO控制框图其中，Dor: 设定溶氧值；Do：实际溶氧输出2.4 PH值PH值是微生物生长的另一个重要环境参数，它影响微生物的生长繁殖和代谢产物的合成。

PH值的变化是发酵过程中代谢平衡，特别是碳、氮代谢平衡的反映。

一般，PH值上升多是由于碳代谢不足，可适当增加糖的补加量来调整；PH值下降主要是由于碳源过量或者氮源不足引起的，可通过补加氨水的方法使其回升。

由于PH对象特性具有时变性、不确定性（影响因素多所致）、较大的时滞性等特点，在PH值控制中，可选择PH值和设定值之差作为过程输入，蠕动阀开、关为过程输出，通过改变蠕动阀的开关频率和开关脉冲宽度来调节氨水的加入量，使PH值逐步逼进设定值，以达到控制精度。

PH值控制流程如图3所示。

图 3 PH值控制流程图图中，I：PH值的设定值； V：PH值的采样值。

2.5 补料控制补料控制的目的在于控制中间代谢，使菌丝保持在半饥饿状态，促使它大量地分泌和合成代谢产物，及时对培养液中菌丝的变化、培养液主要成分的含量进行调节控制，使发酵沿着有利于提高质量的方向发展。

在此，补料控制可采用基于尾气反馈的控制方法，利用尾气分析所得信息来控制补料速率。

早期的连续补料控制系统是计量杯式补料系统，但由于执行机构计量杯存在的问题，没有得到成功应用。

现在普遍采用的是计量罐式补料系统，该系统由一个不锈钢计量罐、一对液位电极、两个波纹管截止阀和两个电磁阀组成，如图4所示。

其原理是计算机通过调整计量罐滴加装置的工作频率来实现补料控制。

例如，采用5L的计量罐，补料速率为500L/h，则每小时要补入100罐营养剂（5升/罐×100罐＝500升）。

计算机控制计量罐滴加装置把100罐营养剂在1小时内（3600s）等间隔地加入发酵罐内，即每36s加入一罐料液（5L）。

补料时，通过计算机输入补料速率或补料量等参数，补料执行机构在等时间间隔把营养剂一罐一罐地加入发酵罐。

从每罐加料的方式看是脉冲方式补料（间歇补料），但从整个发酵过程看则是连续滴加补料，故称之为“脉冲滴加”方式。

一个完整的补料过程如图4所示，其中E1、V1构成入料阀，E2、V2构成出料阀，计算机控制系统通过定时或外部脉冲控制E1、E2动作并联动V1、V2进行补料，计量罐液位电极T控制补料过程。

补料时控制系统首先打开进料阀V1使料液进入计量罐，当计量罐内液位接触到电极T时，进料阀V1自动关闭，出料阀V2开启，将计量罐内料液排至发酵罐，料液排空后关闭出料阀，完成了一个补料周期，再等待下一个补料周期。

图 4 计量罐式补料系统其中，E1、E2：电磁阀（二位三通式）；V1、V2：气动波纹管阀；G：计量罐；T：计量罐液位电极。

3 系统组成本系统下位机以Motorola 公司的MC68HC08系列中的芯片：MC68HC08GP32为核心，包括主机模块、输入模块、输出模块和显示模块。

上位机采用普通的PC机控制，以Visual C++ 6.0为平台，结合MySQL 4.1.14数据库和Matlab6.5建立了友好的人机界面。

通过CAN总线实现上下位机的实时通讯。

4 结束语虽然近年来生物发酵过程控制越来越受到人们的关注和重视，但由于发酵过程是一个非常复杂的化学变化和生理变化的综合过程，微生物生长过程的动态变化及高度的非线性、时变性，关键变量如菌体浓度、产物浓度又不可在线测量，使得发酵过程的模型化、优化控制都存在着不少难题。

笔者提出了发酵过程中一些重要参数的控制思想及其实现方法，如温度控制、溶解氧控制等。

今后随着神经元网络的不断深入研究，利用其在模式识别、噪声数据分类及工业生成过程建模的强大功能，可获得真实的生化反应过程信息，从而可对发酵过程实行完整的闭环控制和优化控制，提高发酵产物的生成率。

参考文献：［1］肖应旺，徐保国. 补料分批发酵过程计算机控制系统的设计与应用［J］. 计算机测量与控制，2004，12（6）：529～543.［2］ 王宇智. 微生物发酵过程建模及控制开发环境的研究 ［D］. 天津：天津科技大学，2003.［3］ 李艳. 发酵工业概论［M］. 北京：中国轻工业出版社，1999.［4］ 陈冠胜，许勇. 链霉素发酵过程的计算机控制［J］. 工业仪表与自动化装置，1995.1：33～35. ［5］ 盛金辉，庄诚，林红权. 啤酒发酵温度控制算法的设计及模型化[ J ]. 微计算机信息，2005. 21(4): 32～33本文作者创新点：1、温度控制算法。