(北京化工大学机电工程学院，北京 100029)

遗传算法优化的模糊系统在发酵pH控制的应用

陈俊昕

(北京化工大学机电工程学院，北京 100029)

针对生物发酵过程中pH值的变化存在严重的非线性、时滞性和时变性等特点，采用模糊自适应PID控制方案，能够实时地在线整定PID控制参数，通过执行机构控制加入发酵罐中碱液的量实现pH控制，并采用遗传算法对PID初始参数进行优化。仿真结果表明，遗传算法优化后的模糊自适应PID控制具有上升快、调节精度高、稳定性好、过渡过程时间短和超调量小等优点，因此是有效的、可行的方案。最后，进行了软硬件的设计并做了验证实验。

生物发酵；模糊自适应；PID控制参数；遗传算法

0 引言

发酵过程是通过人为控制各种微生物的生长，可以大量产生特定的目标代谢产物的生化反应过程[1]。发酵环境对微生物生长繁殖的影响是非常显著的，pH值是其中最重要的影响因子之一[2]。然而pH值的控制存在非线性、时变性和纯滞后的特性，成为控制领域中的最难控制的参数之一。常规的PID控制是以同一组控制参数来实现整个过程控制，很难兼顾不同控制阶段的控制要求，控制效果较差。增量式三区段非线性变增益PID控制，能够降低中和反应中时滞和非线性对于系统的影响，但是，区段的划分成为了这种控制方法的难点，划分不合理就难以取得满意的控制效果[3]。因此，提出了遗传算法优化的模糊自适应PID控制，成功应用于生物发酵过程中，通过执行机构，如流量泵来控制加入发酵罐中氨水的量，从而实现了发酵过程中pH的精确控制，获得更好的控制效果。……