pH值系统变论域模糊控制器的设计及性能分析
基因工程菌高密度发酵过程中ph值模糊控制的实现
【主题】基因工程菌高密度发酵过程中pH值模糊控制的实现一、引言基因工程菌高密度发酵是一项重要的生物技术应用，可用于生产药物、食品添加剂、生物燃料等。
在这个过程中，pH值的控制对于发酵效率和产物质量至关重要。
而在实际操作中，由于发酵产生的酸碱物质的多变和复杂性，对pH值的精确控制往往面临很大的困难。
模糊控制的实现成为了解决这一问题的重要途径。
二、基因工程菌高密度发酵过程中pH值模糊控制的实现1. pH值在基因工程菌高密度发酵中的重要性pH值对于细胞的代谢活性、产物的结构和性质、酶的活性等都有着重要影响。
而在高密度发酵过程中，由于基因工程菌的快速增殖和代谢产物的积累，pH值的变化更加复杂和敏感。
2. 传统pH控制的难点传统的pH控制方法往往需要依赖于酸碱溶液的加入，来调节发酵体系中的pH值。
然而，由于酸碱的大量使用会对微生物产生负面影响，同时也会增加工艺操作的复杂性。
3. 模糊控制的优势模糊控制是一种能够在复杂和变化环境中进行精确控制的方法。
通过引入模糊控制器，可以根据不同时间段、不同条件下的pH值变化情况，进行动态调节，实现对pH值的精细控制。
4. 实现模糊控制的途径a. 传感器的选择和布置：合适的传感器可以实现对pH值的实时监测，布置合理可以提高监测的准确性和可靠性。
b. 模糊控制器的设计：基于模糊逻辑的控制器可以根据监测到的pH 值进行决策和控制，实现对酸碱溶液加入的精确调节。
c. 控制策略的优化：结合发酵过程的特点和产物的要求，对模糊控制策略进行优化，使之能够更好地适应复杂的发酵环境。
5. 实例分析以某基因工程菌的高密度发酵为例，通过引入模糊控制，成功实现对pH值的精细调节。
在发酵进程中，pH值的波动范围控制在合适的范围之内，有效避免了酸碱物质对微生物的负面影响，同时也保证了产物的质量和产量。
三、总结基因工程菌高密度发酵过程中pH值模糊控制的实现，为解决传统pH 控制中的难题提供了一种新的途径。
模糊控制简介
模糊控制理论模糊控制理论是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法与先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。
模糊控制作为以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，它已成为目前实现智能控制的一种重要而又有效的形式尤其是模糊控制与神经网络、遗传算法及混沌理论等新学科的融合，正在显示出其巨大的应用潜力。
实质上模糊控制是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。
本文简单介绍了模糊控制的概念及应用，详细介绍了模糊控制器的设计，其中包含模糊控制系统的原理、模糊控制器的分类及其设计元素。
“模糊”是人类感知万物,获取知识,思维推理,决策实施的重要特征。
“模糊”比“清晰”所拥有的信息容量更大,内涵更丰富,更符合客观世界。
模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合论、模糊语言变量与模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。
模糊控制理论是由美国著名的学者加利福尼亚大学教授Zadeh·L·A于1965年首先提出,它是以模糊数学为基础,用语言规则表示方法与先进的计算机技术,由模糊推理进行决策的一种高级控制策。
在1968～1973年期间Zadeh·L·A先后提出语言变量、模糊条件语句与模糊算法等概念与方法，使得某些以往只能用自然语言的条件语句形式描述的手动控制规则可采用模糊条件语句形式来描述，从而使这些规则成为在计算机上可以实现的算法。
1974年,英国伦敦大学教授Mamdani·E·H研制成功第一个模糊控制器, 并把它应用于锅炉与蒸汽机的控制，在实验室获得成功。
这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生并充分展示了模糊技术的应用前景。
模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。
模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。
模糊控制系统的优化与改进技巧研究及实际应用性能评估
模糊控制系统的优化与改进技巧研究及实际应用性能评估摘要：模糊控制系统是一种针对非线性和模糊问题的控制方法。
本文通过研究模糊控制系统的优化与改进技巧，探讨其在实际应用中的性能评估。
首先介绍了模糊控制系统的基本原理及其在实际环境中的应用。
随后详细阐述了模糊控制系统的优化与改进技巧，包括模糊规则的优化、输入输出变量的选择、模糊集合的设计、模糊推理方法的改进等。
最后，通过实际案例对模糊控制系统进行性能评估，并得出结论。
关键词：模糊控制系统，优化，改进，性能评估一、引言随着科学技术的不断进步和社会发展的需求，控制系统的设计和优化成为一个重要的研究领域。
在实际控制问题中，非线性和模糊问题是常见的挑战，需要一种能够有效应对的控制方法。
模糊控制系统由于其对非线性和模糊性问题的适应性，成为解决此类问题的有效工具。
然而，传统的模糊控制系统存在一些不足之处，需要进行优化与改进。
二、模糊控制系统的基本原理及应用模糊控制系统是一种基于模糊逻辑的控制方法，其基本原理是将输入变量和输出变量模糊化，并通过模糊规则进行推理，以实现对系统的控制。
模糊控制系统广泛应用于工业自动化、交通控制、飞行器导航等领域，取得了显著的成效。
然而，传统的模糊控制系统在面对复杂实际问题时，存在一些问题，比如不确定性、计算复杂性等，需要进行优化与改进。
三、模糊控制系统的优化与改进技巧1. 模糊规则的优化：模糊规则是模糊控制系统的核心，直接影响系统的性能。
通过合理设计模糊规则，可以提高系统的稳定性和控制精度。
常用的模糊规则优化方法包括遗传算法、粒子群优化算法等。
2. 输入输出变量的选择：选择合适的输入输出变量对于模糊控制系统的性能至关重要。
根据实际问题的特点，选择适当的输入输出变量，可以降低系统的复杂性，提高控制精度。
3. 模糊集合的设计：模糊集合是模糊控制系统中模糊化过程的关键。
通过合理设计模糊集合，可以准确描述系统的输入和输出，并提高系统的控制性能。
模糊控制器设计的基本方法
第5章 模糊控制器设计的基本方法5.1 模糊控制器的结构设计结构设计：确定输入、输出变量的个数（几入几出）。
5.2 模糊控制规则设计1. 语言变量词集 {}PB PM PS O NS NM NB ,,,,,,2. 确立模糊集隶属函数（赋值表）3. 建立模糊控制规则，几种基本语句形式： 若A 则B c R A B A E=⨯+⨯ 若A 则B 否则C c R A B A C =⨯+⨯若A 或B 且C或D 则E ()()R A B E C D E =+⨯+⨯⎡⎤⎡⎤⎣⎦⎣⎦ 4. 建立控制规则表5.3 模糊化方法及解模糊化方法模糊化方法1. 将[]b a ,内精确量离散化为[]n n +-,内的模糊量2. 将其区间精确量x 模糊化为一个单点集，即0)(,1)(==x x μμ 模糊推理及非模糊化方法 1. MIN-MAX ——重心法11112222n 00R and R and R and and '?n n n A B C A B C A B C x y c →→→→= 三步曲：取最小 1111'()()()()c A o B o C z x y z μμμμ=∧∧ 取最大 12''''()()()()n c c c c z z z z μμμμ=∨∨∨ 2.最大隶属度法例： 10.30.80.50.5112345C =+-----＋＋＋，选3-=*u20.30.80.40.211012345C =+＋＋＋＋，选5.1221=+=*u5.4 论域、量化因子及比例因子选择论域：模糊变量的取值范围 基本论域：精确量的取值范围误差量化因子：e e x n k /= 比例因子：e y k u u /= 误差变化量化因子：c c x m k /=5.5 模糊控制算法的流程m j n i C u B EC A E ij j i ,,2,1;,,2,1 then then if =====其中 i A 、 j B 、ij C 是定义在误差、误差变化和控制量论域X 、Y 、Z 上的模糊集合，则该语句所表示的模糊关系为j i ij j i C B A R ,⨯⨯=mj n i j i C B A R z y x z y x ij j i=====,1,1)()()(),,(μμμμ根据模糊推理合成规则可得：R B A U )(⨯=Yy Xx B A R U y x z y x z ∈∈=)()(),,()(μμμμ设论域{}{}{}l m n z z z Z y y y x x x X ,,,,,,,Y ,,,,212121 ===，则X ，Y ，Z 上的模糊集合分别为一个n ，m 和l 元的模糊向量，而描述控制规则的模糊关系R 为一个m n ⨯行l 列矩阵。
PH值检测硬件设计
1.2.1 国外的研究
国外对pH过程的研究较早，对pH值控制的研究国外早在50-60年代就已经开始了，可见关于pH值的检测与控制并非一个新课题，但要取得良好的控制效果却并非易事。原因正如上述所述的，酸碱反应的pH值滨化通常是高度非线性的，这一严重的非线性给pH值的控制带来了极大的困难。
Test the developed controller, verify the feasibility of the design algorithm and theimprovement of the pH control system in the future to provide a new design ideas.
所以采用pH值自动控制系统取代人工调节是今后发展的必然趋势，从国内外研究的pH值自动控制系统中的控制来看，多数控制方法采用单回路控制器或简单的PID算法，这很难适应今后工业生产过程的大型化和复杂化，无法满足生产控制的安全、平稳、优质、高效等方面的要求。所以急需现代控制理论技术、仪表技术、电子技术等多种技术结合起来，研制成能适合各种化学工程与工业场合的高精密通用的pH值全自动控制系统。
1.2.2 国内研究概况
在国内，近年来不少关于pH值控制的理论研究和实际应用采用了先进控制方法。1998年，商建东、陈康宁提出工业生产过程的新型智能pH值模糊控制器。介绍了一种基于知识库的智能pH控制系统，并研究了在农药生产中的应用，在控制中需需要做的实验形成经验数据。杨翠荣、庞泉、张玉清研究了智能pH值控制器，主要是pH值的模糊算法与神经网络结合的控制算法，对象仅用于给定的中和反应过程，并进行了理论分析和数字仿真，但因其算法复杂，难于在实际工程中实现。孙西、金以惠在谷氨酸结晶过程中的pH控制问题中提出双线性自适应pH值控制，以双线性作为过程的机理模型，基本从本质上反应了该pH值中和过程。2003年，赵彦华、麻红昭在废水中和处理中，采用变增益PID调节结合模糊前馈控制。王伟采用多模型自适应控制来控制CSTR中的pH值。
第3章 模糊控制
期望值
＋ － y
e
ec
ke d/dt kec
E
EC
ห้องสมุดไป่ตู้
模糊
控制器
U
u
ku
图中ke、kec为量化因子，ku为比例因子
量化： 将一个论域离散成确定数目的几小段(量化 级)。每一段用某一个特定术语作为标记，这 样就形成一个离散域。
假设在实际中，误差的连续取值范围是 e=[eL,eH]，eL表示低限值，eH表示高限值。 将离散语言变量E的论域定义为{-m,„,-1, 0,1, „,m}。则有量化因子： 2m ke eH eL 量化因子实际上类似于增益的概念，在这 个意义上称量化因子为量化增益更为合适。
i Ri : IF x1 IS A1i AND x2 IS A2 AND xp IS Aip
i i THEN vi a0 a1 x aip x p i 1 , , N
(3 1)
vi 是模糊语言值; xi是一个输入变量；是输 i 出变量；系数集{a j }是待辨识的参数。模型的辨 i i ( N , p ) { A , a 识分两步。即结构参数 的辨识和系数 j j } 的确定。
1、最大隶属度函数法 简单地取所有规则推理结果的模糊集合中隶属 度最大的那个元素作为输出值。即： 当论域 V 中，其最大隶属度函数对应的输出 值多于一个时，简单取最大隶属度输出的平均即 可： U 0 max v (v) v V 为具有相同最大隶属度输出的总数。 此方法计算简单，但丢失信息，控制性能不高。
式中，<>代表取整运算。 模糊控制器的输出U可以通过下式转换为 实际的输出值u：
uH uL u ku U 2
问题的提出 变量量化会导致一定的量化误差。 解决方法 在量化级之间，加入插值运算。对于任意一 个连续的测量值可以通过相邻两个离散值的加 权运算得到模糊度的值。
变论域模糊PID控制器的设计与仿真
序号 时 间／ ｓ 液 位 ／ ％ ｈ 序 号 时 间／ ｓ
ｌ ０ ２５ ． ｌ ０ ｌ９ ｌ
２ ｌ ７ ２５ ． １ １ １８ ２
３ ２ ９ ２５ ． １ ２ ｌ０ ４
４ ４ ０ ２９ ． １ ３ １８ ４
５ ４ ６ ３５ ． ｌ ４ １８ ６
双容水箱是典 型的非线 性 时滞系 统 ， 且容 易受 诸多 因 素 的干 扰 。对 于这 类 系统 ， 常规 的模 糊 用
ＰＤ控 制 器 来 控 制 对 象 ， 调 及 振 荡 都 比较 剧 烈 ， Ｉ 超 带
任何 自动控 制 系统 都 是 由控 制 对 象 、 节 单 元 、 调
来较长 的稳 定 时 间， 制效 果不 够理 想 。文 献 ［ ］ 控 １
过 程 控 制
化 动 及 表，０ ，７４： ～２ 工自 化 仪 ２１ ３（ ２ ３ ０ ）９
Ｃｏ ｒ ｌａ ｎｔｏ ｎｄ ］ ｓｒ ｎ ｔｕｍｅ ｔ ｎ Ｃｈ ｍｉａ ｎ ｕｓｒ ｎｓ ｉ ｅ ｃ ｌＩ ｄ ｔｙ
变 论 域 模 糊 Ｐ Ｄ 控 制 器 的 设 计 与 仿 真 Ｉ
杨鲜 鲜 ， 宁 铎
糊 ＰＤ控 制 器 的结 构 设 计 及 伸 缩 因子 的 选 择 方 法 ， 给 出 了具 体 的 控 制 算 法 。 使 用 Ｍａａ Ｉ 并 ｔ ｂ建 模 仿 真 ， 果 表 明 ｌ 结
该控 制 器 的 自适 应 能 力 强 ， 无超 调 量 。 且
关键词 ： 模糊控 制器 ； 时滞 系统 ； 变论 域 ； 真 仿
前者方法 只适用于 比较简单 的对 象 ， 于复杂 的控 对 制系统 ， 实验测定法 获得对 象特性是 一种 既简单 又 可行 的方法 。
本 实 验 是 应 用 阶 跃 干 扰 实 验 法 来 测 取 双 容 水
专家模糊控制在碱性清洗液pH值控制系统中的应用
摘要：罐车清洗过程中，由于工作方式和环境条件的影响，碱性清洗液中pH具有非线性和时变性等特性。
针对pH的过程特性，提出了专家模糊控制算法。
此方法具有一定的预判断性，并能够简化部分计算过程，减少计算量，在满足一定控制精度的前提下，提高控制速度。
且解决了完整精确数学模型难建立的问题，结合操作工人的实际生产经验及专家规则，实现了对清洗液pH值的闭环控制。
并用MA TLAB进行了仿真，验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：模糊控制，专家系统，MA TLAB，仿真1引言在铁路罐车的生产及维修过程中，对罐体的清洗和检漏是工序要求中是必不可少的一环。
在传统工艺中，通常选用管道自来水作为检测液，由于自来水厂对自来水的净化处理导致液体中负离子的含量很高，清洗过程中极易发生氧化反应，造成罐体生锈，对下一步生产环节产生影响，增加了除锈工作，工序过程复杂化，从而造成工作时间延长，工作效率降低。
因此介于罐体材料的金属特性，为了避免清洗时潮湿环境中易发生的罐体金属材料氧化对下一步生产环节的影响，检测液的PH值需要严格控制在一定要求范围内，因此设置相应的水溶液pH值控制环节是非常有必要的。
基于生产要求及工作条件，设计专家模糊控制系统并进行仿真验证。
2模糊控制与专家系统的特点模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合论基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，它是智能控制的重要分支之一。
它通过模拟人的思维方法面吧人类社会的技术和非技术的生产经验，编写归纳成若干系统化的规则来代替数学模型的计算，由计算机处理，实现对实际系统的智能性控制。
尤其在于一些复杂可变的，具有非线性、时变性的难以建立精确数学模型的被控系统的控制中表现出了很强的优势。
模糊控制基本框图如图2.1所示：图2.1模糊控制系统框图专家系统是根据人们在某一领域内的知识、经验和技术而建立的解决问题和做出决策的计算机软件系统，可以对一些复杂问题给出专家水平的结果。
通常由知识库、推理机、综合数据库、知识获取机制、解释机制和人机接口等相对独立的基本部分组成。
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程 中只考虑这 ４条控制规则 ． ２种思想的结合使得控制规则 的设计大 大简化 ， 以采用批处理 的方式设计控 制器 ， 这 可
不仅加快 了系统 的动态 响应 ， 也提 高了控制 精度． 仿真结果证实 了这 种控 制方法的有效性． 关键词 ：Ｈ系统 ； ｐ 变论域 ； 实时模糊推理 ； 模糊控制器
第 ６卷第 ４期
２１ ０ １年 ４月
智
能
系
统
学
报
Ｖ０１６ Ｎ ４ ． ｏ． Ａｕ ２０１ ｇ． １
ＣＡＭ ａ ａ ｔ ｎ ｎ Ｉ ｔｌｉｅ ｔＳ ｓｅ Ｔｒ ｎｓ ｃｉ ｓ ｏ ｎ ｅｌｇ ｎ ｙ ｔｍｓ ｏ
ｄｉ１ ．９ ９ｊｉ ｎ １７ －７ ５ ２ １ ．４ ０ ５ ｏ：０ ３ ６ ／．ｓ ．６ ３４ ８ ．０ ０ ． １ ｓ １
ｐ Ｈ值 系统 变 论 域 模 糊 控 制器 的设 计 及 性 能分 析
佟 世 文
（ 中国天辰工程有 限公 司， 北京 １０ ２ ） ００ ９
摘
要： 针对 ｐ Ｈ值非线性 控制 系统 ， 了一种实 时简化变论域模糊控制器． 设计 将变论域思想与实 时模糊推理 策略相
结合 ： 一方面论域随着误差 的减小 而收缩 ， 而论域 的收缩相 当于控制规则 的增 加 ， 而增加 了控制精度 ； 从 另一 方面采 用实时模糊推理方 法 ， 即对于一个二入 一出的模糊 控制器 ， 次推理 过程 中最多 只激活 ４条 控制 规则 ， 一 在控制 的过
Ｋｅ ｙｗｏ ｄ ｒ ｓ： ｐ ｓ ｓｅ ；ｖ ｒａ ｌ ｏ ａｎ；ｒ ａ —ｉ ｅ ｆ ｚ ｙ ｉ ｆｒ ｎｃ Ｈ ｙ ｔ ｍ ａ ｉｂ ｅ ｄ ｍ ｉ ｅ ｌｔｍ ｕ ｚ ｎ ｅ ｅ ｅ； ｆ ｚｙ ｃ ｎ ｒ ｌｅ ｕ ｚ ｏ ｔｏｌｒ
中图 分 类 号 ： Ｐ ７ ． 文 献 标 识 码 ： 文 章 编 号 ：６ ３４ ８ （０ １ ０ －３ ７０ Ｔ ２ ３４ Ａ １７ －７５ ２ １ ）４０ ６ －６
Ｄｅ ｉ ｎ ａ ｄ ｐ ｒ ｏ ｍ ａ ｃ ｎ ｌ ｓｓ ｏ ｓｇ ｎ ｅ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｆ ａ ｐ ｖ ｒａ ｌ ｍ ａ ｎ ｆ ｚ ｙ ｃ ｎｔ ｏ ｙ ｔ ｍ Ｈ ａ ｉ ｂ