生化工程主要参数检测与控制方法.docx

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生化工程主要参数检测与控制方法

学院：

药学系

班级：

09级临床药学班

姓名：

张德群

学号：

6303009023

生化工程参数检测与控制系统

一、简介

1、作用和意义：

1）最基本的第一手资料；

2）过程稳定地、可控制地进行；

3）生化工程优化与放大的基础；

4）反映分子水平、细胞水平和工程水平问题——参数的相关分析，多尺度问题；

5）对象特性的研究——模块化、模型化、代谢流分析等；

计算机在发酵工程中的应用与推广起步较晚，这主要有以下几个原因：

1）生化反应过程的内在机理复杂，很难采用计算机实时控制技术对过程进行有效的仿真和控制。

2）缺乏在线测量发酵过程关键参数手段，如菌体浓度、基质和产物浓度、以及反映菌体生理生化特性的在线检测技术。

3）由于微生物反应过程的复杂性，以及菌体细胞对环境因子的高度敏感性，很难用合适的数学模型对生化过程进行描述。

4）由此而产生的发酵过程控制理论和方法的不完善，影响了计算机控制技术的推广应用。

5）发酵过程生产一般规模较小（与石油化工及大化工生产相比），计算机投资费用比例较高，不得不保守考虑。

2、数据采集系统基本组成：

1）参数检测仪表

2）计算机硬件及其外围系统

3）计算机数据采集和控制软件包

3、一些需要注意的问题

1）在生物反应器多尺度系统中，以参数相关为主要内容的跨尺度观察和操作是过程优化的关键步骤，这种相关主要是在多参数时间趋势曲线之间的关系中表现出来。

由这些趋势曲线可以看出检测参数的多样性、时变性、相关耦合性和不确定性，因而在传感器系统配置、精度与漂移要求、以及应用软件设计上都应注意协调性和整体目标性。

2）以信息流、物质流、能量流或者代谢流为核心的研究与观察是发酵过程优化的基本出发点，必需通过实验测定资料才能有效分析，但是由于测定技术的局限性，造成研究数据的匮乏。

因此，除不断探索新的测量原理的传感技术应用外，也注意到在现有测量技术基础上加强软测量技术的开发和应用。

此外，除了一些常规的离线实验室手工测定参数以外，细胞形态特性、胞内代谢途径中的酶活测定、基因表达的活性调控蛋白的测定以及RNA、DNA物质测定，应作为离线数据的重要内容通过数据采集系统进行相关分析。

3）在软测量技术中，除了一些代表菌体细胞生理活性或反应器工程特性的间接参数以外，采用代谢流分配的化学计量法，在现有的在线测量数据和实验室离线测量数据基础上实现跨尺度的元素平衡算是重要的内容。

因此对数据采集系统的参数传感技术、实验室手工测定项目以及软件设计具有严密性和接近实时系统的时序连贯性，既可用于定性观察，也可进一步用于定量分析。

4）在数据采集系统中还必需注意不同尺度范围内响应的时尺度问题，例如把生物过程中“典型的时间常数”常被错误地预期为等同于培养的整个持续时间，由此而造成错误的研究结果。

因此，必需对生物过程的不同的时尺度进行分祈，根据不同要求配置测量系统的硬计和软件。

二、生化工程参数的分类

1、物理参数：

例如：

温度、压力、转速、流量、液位

2、化学参数

例如：

pH、DO、EO2、ECO2、代谢物浓度

3、间接参数

例如：

OUR、CER、RQ、KLa

三、生化工程参数检测传感器分类

1、非电量信号：

有源传感器：

按照能量变换原理，将各种非电量能源转换为电能。

2、电量信号：

无源传感器：

按能量控制（或调节）原理，通过各种非电量来控制、调节电能。

表1生化工程参数检测传感器分类

四、检测仪表的品质指标

变送器——将非标准的电量信号转换为标准信号

1、精度=（测量值-标准值）/仪表量程*100%

2、重现性、变差=最大绝对差值/仪表量程*100%

3、灵敏度=仪表输出变化/引起变化的被测参数变化

4、长时间的稳定性=稳定性=绝对漂移/仪表量程*100%

5、响应时间=仪表达到参数变化值63.2%所需的时间T

6、坚固性=在各种恶劣环境下使用，上述品质指标的变化

五、控制基本原理

1、生化过程中两种常用的控制系统：

A开环控制系统补料

B闭环控制系统反馈表现为过程的输出又反过来影响过程温度、pH

执行器

控制器

调节对象

检测元件

控制输出

调节作用

被控变量

图2闭环控制系统

设定值+偏差

2、调节对象特性

放大系数：

K=输出量的变化/输入量（控制机构）的变化

时间常数T：

对象受到扰动后，达到新的稳定值所需时间。

滞后时间τ：

被控参数的变化落后于干扰

纯滞后（传递滞后）、容量滞后、容量系数、自衡对象与无自衡对象

3、常用控制规律

二位式控制：

例如小型发酵罐温度、pH控制、等幅震荡、简单、控制品质差带死区——降低开关频率——可调节占空比的二位式控制t占=p*e

PID控制：

例如大型发酵罐温度、pH、罐压控制

P——比例控制

I——积分控制

D——微分控制

串级控制：

DO-转速串级控制

图3串级控制系统

4、计算机控制系统的运用

a数据采集：

改善数据测量的精度和可靠性数字统计滤波自动标定

增加传感系统数量种类增加数字计算、降低经济费用数据的保存

b数据的处理和分析：

间接参数物料衡算工艺优化与放大

c过程控制：

常规模拟控制仪表与计算机控制系统结合：

程序控制（SPC,StoredProgramControl）

微处理机与计算机控制系统结合：

直接数字控制（DDC,DirectDigitalControl）集散型计算机控制系统（DCS）

d模型建立与最优化：

数学模型的建立：

动力学模型、化学计量学模型

最优化控制：

静态最优化、动态最优化

e自适应控制和系统识别：

过程的确定性，数学模型结构和参数的确定性？

需要一个具有适应能力的系统，修正控制规律——自适应控制。

保证系统运行稳定、参考模型自适应控制系统

依据某一性能指标最优化的具有对象数学模型在线识别的自适应控制系统

f大系统的多级递阶控制：

大规模控制系统——系统工程，不仅具有自动控制功能，而且还有管理能力，实现整个系统的最优化。

小系统的小局部最优化、大系统的总体最优化

图4过程控制级别

生产过程

六、一个典型的闭环控制回路

1、传感器：

非电量信号、电量信号

2、变送器：

非标准电信号、标准电信号、标准电压信号、标准电流信号

抗干扰、远程传送

0-10mA0-20mA4-20mA

3、模拟量输入（AI）与模数转换（A/D）

将模拟量转换为数字量。

4、工程量的转换

8bit12bit16bit

将电压（电流）值转换为工程量的值

5、数据存储、显示和计算、分析等

6、反馈控制计算与输出

7、数模转换（D/A）或数字量输出（DO）

8、输出信号放大器

9、执行机构

数据采集卡（（A/D）

七、几种典型的计算机控制系统

1、嵌入式系统：

嵌入式计算机是以嵌入式形式,将先进的计算机技术、电子技术和各个专业的具体应用相结合，是技术密集、不断创新而又高度分散的知识集成系统。

嵌入式系统由硬件（嵌入式微处理器、外围硬件）和软件（嵌入式操作系统和应用程序）两部分组成。

2、可编程控制器（ProgrammableLogicController，PLC）：

功能：

自动控制

数据采集与处理

远程输入/输出以及网络通讯

扩展功能

特点：

稳定性高，抗干扰能力强

使用方便、体积小

功能强、可扩展性好

3、工业控制计算机：

利用可编程控制器、智能控制仪表和单片机等可以对生产过程进行常规的控制，但是由于其CPU运行速度较慢、存储器容量较小等因素的限制，数据存储和处理能力相对较差。

而生产过程的优化与放大一方面要求能够采集尽可能多的数据，另一方面要求能够对数据进行各种处理和分析，这些都需求较快的CPU速度和较大的存储容量。

因此可以利用工业控制计算机来对生产过程进行直接数字控制（DDC，DirectDigitalControl）以及数据的存储和处理，从而实现过程的优化与放大。

工业控制计算机可以通过各种输入/输出卡直接对生产过程进行控制

4、常规模拟控制仪表与计算机控制系统相结合

由常规模拟控制仪表与计算机组成的二级控制系统常用来进行程序控制（SPC,StoredProgramControl）控制。

该系统由常规模拟调节仪表完成基础级自控，微型计算机作为上位机进行优化控制，组成形式如图6。

图6常规控制仪表与计算机组成的SPC控制系统框图

常规控制部分：

对于常规控制系统来说，有单回路反馈控制系统、串级控制系统、比值控制系统、前馈控制系统和均匀控制系统等形式。

后几种常规复杂控制系统都是以单回路系统为基础发展起来的。

计算机控制部分：

微型计算机作为上位机进行优化控制。

有过程的数学模型，而模型的求取是整个优化控制系统关键之一。

关于这种形式的控制系统有如下持点：

（1）整个系统由常规调节仪表完成基础级自控。

计算机完成上位级优化控制。

系统相对来说比较可靠稳定，对计算机的实时性及可靠性要求不是十分严格，如计算机出现故障，整个系统仍可由常规仪表进行控制。

（2）对已有常规控制仪表的过程，采用这种方式的计算机优化控制，具有投资小、投运快、见效明显的优点。

（3）该系统结构既保留了回路调节的灵活性和可靠性，使现有的各种成熟的简单或复杂回路调节技术得以灵活应用，又能依靠计算机具有的很强的运算能力和存贮容量，进行各种复杂数学模型的运算和生产过程实时信息的管理。

（4）需要常规控制仪表是这类控制系统的持点，同时又是它的缺点。

5、微处理机与计篡机控制系统

采用微处理机或可编程控制器对生产过程进行直接数字控制（DDC,DirectDigitalControl），上位机采用微型计算机进行优化控制。

这类系统结构形式如图7所示。

图7微处理机与计算机系统框图

微处理机是指集成在一两块芯片上的带有算术和逻辑单元、控制模块和寄存器阵列的中央处理单元（即微处理器）与少量的内存贮器相I/O接口。

系统中微处理机配以A/D、D/A等转换电路，取代了模拟控制器，能直接对几十个控制回路进行数字控制。

采用这种系统结构的另一种形式，是在DDC级采用可编程单回路控制器（PLC,ProgrammableLogicController）进行控制。

6、集散型计算机控制系统（DCS）：

由常规模拟控制仪表组成的过程控制系统中，虽然具有可靠性高及操作简便等优点，但也存在许多局限性：

难以实现对多变量相关对象的控制；

随着生产规模的扩大和工艺过程的复杂化，仪表大量增加，模拟仪表屏不断增大，难以集中显示相操作；

各子系统间信号联系困难，无法组成分级系统；

对系统结构相控制方式的改变需变换相应仪表。

在随后发展起来的计算机过程控制系统中，实现了许多复杂的高级控制规律和参数的集中显示与操作，还具有控制稿度高、向上向下通信能力强等优点。

但由于控制作用也集中化了，用一台计算机去控制几十个甚至上百个回路，这必然会降低系统的安全运行性能。

集散型控制系统吸收了模拟控制仪表和计算机控制的优点，将控制功能和危险性分散，而将参数显示和操作、管理部分高度集中。

因此，不仅具备极高的可靠性，而且能够完成宜接数字控制、顺序控制、批量控制、数据采集与处理、多变量解藕连控制以及最优控制等功能。

集散型控制系统是计算机（Computer）、通信（Communication）、CRT显示和控制（Control）技术（简称四C技术）发展的产物。

它采用危险分散、控制分散，而操作和管理集中的基本设计思想，多层分级、合作自治的结构形式，向计算机网络控制扩展，将过程控制、监督控制和管理调度进一步结合起来，将企业行政事务信息与工厂控制系统集成为一的计算机系统，适应了现代化的生产和管理要求。

在生化工程大规模生产领域得到了广泛的运用。

图8集散控制系统示意图

DCS系统具有下列持点：

松耦合的多处理机系统、可实现硬件积木化

软件模块化

控制系统用组态方法生成，DCS使用与一般计算机系统完全不同的方法生成控制系统，这就是所谓“组态”。

通信网络的应用，通信网络是DCS的神经中枢，它将物理上分散配置的多台计算机有机地连接起来，实现相互协调、资源共享的集中管理。

通过各级通信网络，将各种级别的计算机连接起来，组成各种规模的计算机网络，实现整体的最优控制和管理。

可靠性高

DCS的高可靠性体现在系统结构、采用冗余技术、自诊断功能和高性能的元器件上。

图9DCS系统的冗余结构示意