本文選題：發(fā)酵過程　切入點：補料優(yōu)化　出處：《河北科技大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著社會的發(fā)展,科學技術水平不斷提高,現(xiàn)代生化工程技術成為推動經濟發(fā)展的重要方式。生化技術的發(fā)展為促進產業(yè)結構轉型、解決能源匱乏問題及提高社會經濟利益等領域提供了強大的支撐。發(fā)酵過程是提高人血白蛋白發(fā)酵設備體積利用率和產品產量的關鍵環(huán)節(jié),而在整個生物發(fā)酵的過程中補料量的控制是關鍵。并且,現(xiàn)有的發(fā)酵現(xiàn)場設備只能實現(xiàn)常規(guī)參數(shù)的檢測和控制,無法實現(xiàn)更高的檢測精度和控制效果。傳統(tǒng)的發(fā)酵過程通過人工離線的方式實現(xiàn)對生物參數(shù)的檢測,此方法具有采樣時間長和滯后性大的缺點,針對這一問題,本文采用自適應差分進化算法對發(fā)酵過程不同階段的氨水補料速率、甘油補料速率、甲醇補料速率進行優(yōu)化。針對差分進化算法在尋優(yōu)過程中出現(xiàn)“早熟”和破壞最優(yōu)解的現(xiàn)象,采用在變異操作中引入自適應變異算子的方式,使進化前期保持了個體的多樣性,進化后期避免最優(yōu)解遭到破壞,增強了自適應差分進化算法對補料量的尋優(yōu)效果。針對目前發(fā)酵現(xiàn)場設備對生物參數(shù)檢測精度不高和控制效果差的問題,采用服務器外掛的形式實現(xiàn)與現(xiàn)場的系統(tǒng)連接,改良后的系統(tǒng)具有強大的兼容性,并且通過OPC協(xié)議實現(xiàn)了MATLAB軟件和SC組態(tài)軟件之間的數(shù)據通訊,設計人機交互界面實現(xiàn)了菌體濃度與產物濃度的實時軟測量,以及補料優(yōu)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.
【學位授予單位】：河北科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TQ920.6;TP18

【參考文獻】

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本文編號：1560578