[发明专利]一种基于软测量的微生物发酵过程管控系统

说明书

本发明公开了一种基于软测量的微生物发酵过程管控系统，包括构建发酵过程动力学模型和发酵过程动态逆系统的闭环控制，通过建立工业发酵规模的软测量干预系统，从而减少对于发酵装置设备的开启以及关闭，以减少微生物的侵入，从而获得适用于微生物发酵工艺特点的软测量方法和软测量模型的优化方法。

技术领域

本发明涉及一种基于软测量的微生物发酵过程管控系统。

背景技术

微生物发酵行业的工业化进展，首先是由酒精、甘油和丙酮的制备开始，并且随着行业的高速发展，尤其是青霉素等抗生素的发现，以及通气搅拌和无菌生产设备的发展，使得微生物发酵行业迎来迅猛的发展契机。

但是随着工业化大规模的发展，人员的参与逐渐减少，经验生产的方式逐渐被精确的实时监测方式所替代，尤其是深层通气发酵技术的成熟。对其中可测量的温度、pH值、溶解氧含量、二氧化碳浓度、摇床转速均可以实现稳定的测量。但是对菌体活性、菌体浓度以及底物浓度的测量目前仍然是行业难以测量的关键参数指标。

这些难以测量的参数指标，在行业内统称为生物指标参数，其中生物指标参数也会进一步的影响发酵环境以及发酵产物的生成，例如微生物的活性以及含量对于溶解氧含量以及pH值具有极大的影响，且影响速度较快，往往发现时已经很难重新调节了。

软测量是根据某种准则，选择一组与不可直接测量的关键变量(主导变量，如菌体浓度、生物活性等)有密切联系而又容易测量的变量(辅助变量，如发酵温度、发酵液pH值等)，通过构造一定的数学关系(建立数学模型)，用计算机软件实现对主导变量的估计。

为实现这种存在难以直接测量参量的非线性、强耦合系统控制，通常是通过软测量技术得到难以直接在线测量关键参量的在线实时预测值，然后将软测量结果作为系统反馈量，并通过设计合理控制器，实现系统动态调控。软测量是通过易检测的辅助变量和相应数学模型，实现对难以测量的关键参量在线估计。目前发展较快的软测量方法包括基于工艺机理分析的软测量方法，基于回归分析的软测量方法，基于模式识别的软测量方法，基于人工神经网络的软测量方法，基于支持向量机理论的软测量方法等。

基于现有的软测量的方式，应用在发酵生产过程中，对于微生物发酵行业具有极大的意义。

发明内容：

本发明的目的是为了解决以上现有技术的不足，提供一种基于软测量的微生物发酵过程管控系统。

一种基于软测量的微生物发酵过程管控系统，包括以下步骤：

S1、构建发酵过程动力学模型：

输入量为营养物含量、诱导剂种类、金属离子含量、可逆抑制剂；输出量为pH值、溶氧量、二氧化碳含量、温度变化曲线、菌种活性曲线、菌种浓度曲线、底物浓度曲线；

发酵过程动力学模型的输入量与输出量根据历史数据进行登记与校对，并根据实际测量的pH值、溶氧量、二氧化碳含量、温度变化曲线，构建推导系统状态微分方程，基于推导系统状态微分方程的输入向量、输出向量各阶导数以及Jacobean矩阵，应用Interactor算法求取系统相对阶数，根据系统相对阶数与系统阶数的变化关系，在多变量亚纯函数域上，利用分析学中的隐函数定理，得到发酵过程动态逆系统；

S2、发酵过程动态逆系统的闭环控制：

采用积分器描述实时系统的动态行为，并采用离线训练实验提供训练实验数据样本，对发酵过程动态逆系统进行实时训练，同时根据校对记录构建向量机逆模型，将菌体浓度、底物浓度、蛋白酶活力关键参量通过采样测量得到的数据与训练后的发酵过程动态逆系统得到的软测量数据进行对比，以高菌体密度、高菌活性表达、低成本为约束条件，研究带约束的最优控制算法，实现对含有不可直接测量的关键参量发酵过程的闭环最优控制。