木薯酒精发酵过程关键参数的测控研究

木薯酒精发酵过程是一个时变、非线形和多参数影响的动态过程。对发酵过程的关键参数如pH值、溶解氧的测控是非常重要的。设计了由工控机和西门子公司的PLC构成的发酵过程两级计算机集散系统,实现对酒精发酵过程中关键参数pH值、溶解氧等的数据采集与监视,同时利用该系统实现对采集到的数据进行分析与处理,从而达到最终的控制目的。     

发酵罐的温度测量与控制

<正> 在制药厂中,有一些药物要进行发酵,为了使酵母菌在合适的环境中生长、繁殖,在发酵过程中要控制压力,pH 值及温度。其中温度参数对发酵工艺最为重要,因为温度过低,发酵过程甚慢,而温度过高(超过30℃),酵母菌又会死亡。在发酵过程中,自身会发热,使温度不断升高;     

污水处理过程溶解氧浓度的自抗扰控制

溶解氧是活性污泥法处理污水的一个关键变量,它关系到污水中有机物的生物降解、微生物生长和出水水质.多数污水处理过程选择溶解氧为被控量.然而,溶解氧浓度受进水流量,进水组分、浓度波动等诸多因素影响,较难控制.本文根据曝气量变化确定溶解氧浓度设定值,以污水进水变化率为控制量,设计线性自抗扰控制实现对溶解氧浓度的跟踪,进而获得对污水出水底物浓度的间接控制.设计两组仿真实验,分别模拟进水底物浓度固定和变化时,线性自抗扰控制对溶解氧浓度和出水底物浓度的控制;同时,设计仿真实验验证线性自抗扰控制对总扰动的估计和补偿效果.仿真结果表明,线性自抗扰控制可获得良好的溶解氧浓度跟踪和出水底物浓度控制效果;在进水水质波动时,线性自抗扰控制亦具有很强的干扰补偿能力,可保证出水水质.     

发酵自动控制技术

发酵过程是十分复杂的生化反应过程,着重介绍通过对发酵过程中的几个重要参数,温度、pH值、溶解氧、补料的计算机优化控制,达到提高产品质量和产率的目的。     

污水处理过程的自适应控制

把自适应控制方法应用到污水生化处理过程中,主要是对溶解氧浓度的控制。使用双线性模型来简化溶解氧动态,对于一些不可以直接测量得到的重要过程参数,采用递推最小二乘算法来估计得到,并设置一步预测输出为期望的输出,从而得到对溶解氧浓度的最小方差自校正控制方案。仿真结果说明了空气流量和氧气吸收率(OUR)对溶解氧浓度的影响。     

基于氧电极的乙醇微生物传感器的在线检测系统

乙醇氧化菌消耗利用乙醇,并产生溶解氧的特性,结合 Clark 氧电极技术设计一种新的乙醇微生物传感器检测方法.该微生物为嗜有机甲基杆菌,是以乙醇作为唯一的碳源生长的菌株.采用利于微生物细胞生长的 PVA-海藻酸盐溶胶-凝胶包埋法,对筛选、分离得到的乙醇氧化细菌固定处理,通过 Clark 氧电极对催化乙醇产生的溶解氧进行...     

基于模糊神经网络的发酵过程溶解氧预估控制

采用模糊逻辑学习算法建立Ｌ－异亮氨酸发酵溶解氧的模糊间接预估规则,并利用模糊神经网络实现这些规则。该网络经过学习能对模糊规则的隶属函数进行调整。仿真结果表明,按该模糊神经网络预估器进行预估控制,可节约发酵供氧能量,防止出现氧限制的情况,从而解决了常规控制难以解决的溶解氧控制问题。     

发酵过程的建模与优化方法研究

对于发酵这样一个复杂的非线性动态过程,由于在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大困难。为此,提出了一种新型的动态网络—递归补偿模糊神经网络方法,实现对发酵过程的建模和状态估计,结果表明该网络能够较为准确地拟合过程的动态特性。进一步采用改进的蚁群算法来对发酵过程的控制变量进行优化,使发酵的产物产量得到提高。该方法应用于多粘菌素的发酵生产过程中,实现了状态变量的在线预估与控制变量的在线优化。     

基于ARM的水质监控系统的设计与实现

为了研究微生物在不同流态下的生长情况,从而实现其在污水等环境问题处理中的应用,研制开发一种控制方便、搅拌效果好、能耗小,并且能够实时监测水质参数的监控系统具有重要意义.设计了一种基于ARM的水质监控系统,该系统通过两个步进电机分别控制内、外缸的转速和方向,实现混合溶液的智能搅拌,系统控制精确灵活、能耗小、且操作简便.另外,系统还具备pH值、溶解氧和温度等水质参数的监测功能.实验表明,该系统可操作性强、稳定性好,可实现转速的精确控制和水质参数的实时准确监测,为进一步探究微生物生长因素提供了便捷的设备基础.     

产品质量和WTP差异下的制造/再制造生产决策

在需求与价格、质量相关的假设下, 提出再制造产品的3 种生产模式, 给出最优生产决策. 研究结果表明, 随着再制造产品支付意愿(WTP) 的提高, 第2 阶段新产品产量都将下降, 再制造产品和第1 阶段新产品产量在Model O和Model OI 模式下上升, 在Model I 模式下不变; 产品质量的上升会使所有产品的产量都下降, 导致原设备生产商(OEM) 的收益下降, 而独立的再制造商(IR) 的收益在一定范围内上升, 但其获利所需最低WTP值也将上升. 数值仿真验证了各参数对生产决策及利润的影响.

     

微机自控技术在发酵生产过程中的应用

1 前言发酵工业是我国工业生产的重要组成部分,许多食品、制药工业等方面的产品是由生物发酵法获取的。如食品工业中味精、柠檬酸、啤酒及许多食品添加剂,酶制剂等,制药工业中的抗生素、维生素、激素、酒精等。就发酵工业而言,由于发酵过程不是一般的化学过程,而是与微生物生命活动联系在一起的,复杂而影响因素繁多的过程,尤其     

一种水中溶解氧浓度传感器及其应用

一种水中溶解氧浓度传感器及其应用宋寿祥ＡＳｅｎｓｏｒｏｆＤｉｓｓｏｌｖｅｄＯｘｙｇｅｎＣｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎＷａｔｅｒａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ￥ＳｏｎｇＳｈｏｕｘｉａｎｇ１引言水中的溶解氧浓度是水生物生长环境所需要控制的一个重要参数...     

具有终止充电控制的两节电池充电器

目前，用两节充电电池供电的便携式产品很多，这种充电器的需要量极大。市售产品良莠不齐，有些充电器没有终止充电控制，电池往往由于过充而影响了使用寿命。     

生物工程用可消毒溶解氧电极的研制

该文介绍研制可消毒溶解氧电极的原理、构造、工作方式与主要技术参数.对电极的关键技术和材料的特性进行探讨,研制电极的材料完全使用国产的,电极性能良好.并已应用在生物发酵过程中溶解氧在线检测和控制.     

微机技术在抗菌素发酵生产过程中的应用

微机技术应用于生产过程控制已日趋广泛,因为它是实现四个现代化的重要途径之一。各行各业的生产过程是否采用微机技术是其能否实现四化的关键。目前就我国的发酵工业而言,采用微机技术只是刚刚起步。特别是在目前,对发酵机理的探讨中尚有某些问题不清楚的情况下,国内对抗菌素发酵生产过程的控制,仍然依赖於经验法进行,控制手段也多为人工操作,只有一、两个参数采用常规仪表控制。由於发酵过程不仅仅是一般的化学过程,而是与微生物生命活动联系在一起的、极为复杂的、影响因素繁多的过程,人工操作极难使     

污水活性污泥处理过程的溶解氧增益调度控制

考察污水活性污泥处理过程溶解氧控制效果的重要性能指标是溶解氧浓度的波动情况和能耗。针对溶解氧的非线性传递模型,本文提出了以溶解氧设定值作为调度变量的溶解氧增益调度控制方法。即在溶解氧设定值进行泰勒级数展开得到线性模型,采用参考模型方法设计控制器,再根据不同的调度值(溶解氧设定值),调度线性时不变控制器。仿真结果表明,本文提出的增益调度控制方法无论在能耗方面还是在控制精度方面都要明显优越于常规的开关控制和PID控制。     

变频调速在治污生化工序中的应用

酒精生产废糟液处理过程中的生化工序是治污生产中的一个重要环节.其主要作用是在供氧充足的情况下,生化菌将从上工序(厌氧工序)未处理完的有机物转化成二氧化碳和水.为满足供氧的需要,本工序要求生化池内混合液中溶解氧的含量控制在2～4mg/l范围内,溶解氧的含量则通过鼓风机鼓风量来调节.在风机的鼓风曝气下,经充氧的混合液以一定的流速流经填料,固定在填料上的生物膜直接受到上升气水混合液的强烈搅动,加深生物膜的更新速度,促使微生物快速新陈代谢,提高活性.鼓风量不足,达不到生化菌的生活条件;鼓风量太大,除造成溶解氧过大外,还造成动力消耗浪费.     

基于模糊自适应PID的溶解氧控制系统设计

为了通过曝气使活性污泥得到足够的氧气,水中的可溶性有机污染物被活性污泥吸附,并被存活在活性污泥上的微生物分解,使污水得到净化。针对污水处理中曝气过程溶解氧控制对象的非线性、时变性以及不确定性等特点,提出了一种基于模糊自适应PID的控制方法,引入调整因子的污水处理DO自适应模糊控制系统,通过调节曝气机频率,将DO稳定地控制在理想的位置,该系统以SiemensS7编程实现。结果表明,该控制系统弥补了常规PID和单纯模糊控制的不足,获得了更好的控制效果,提高了污水处理效率。该控制系统有效地解决了曝气生物滤池工艺中曝气过程的时变性、干扰多、变量耦合用常规PID控制效果不理想的状况,对于控制对象模型不好建立的控制对象,具有很好的控制效果。     

发酵过程混合建模与优化控制新方法

针对当前微生物发酵过程存在因为生物传感器不具备足够的准确性和灵敏性,实验时的菌液和产物浓度等生化指标难以实时监测和控制等缺点,提出了采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的QPSO-LSSVM混合建模新方法,并用于多粘菌素的发酵过程建模;同时,基于此模型,采用QPSO算法对pH值与溶解氧浓度Do控制轨线进行优化研究;首先,利用LSSVM进行发酵过程的建模,然后采用QPSO对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,形成QPSO-LSSVM混合建模与优化控制方法;仿真结果表明,该方法得到的模型能取得更好的预测效果,优化后的pH值与Do浓度控制轨线能够提高最终的产物浓度;该方法用于发酵过程的建模和重要参数的优化控制是可行的、有效的。     

木薯酒精发酵过程溶解氧的模型研究

针对木薯酒精发酵过程中溶解氧的模型难以建立的现状,将模糊技术与神经网络相结合,用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对溶解氧进行建模,使用混合学习算法对该模型进行学习,并用未经训练的数据进行模型验证。结果表明,该模型取得满意的逼近效果,具有一定的可操作性,能够较好的解决木薯酒精发酵过程中溶解氧的建模问题。