一類生化過程的優(yōu)化及控制方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著生物工程技術(shù)的迅速發(fā)展,生化工業(yè)在國民經(jīng)濟中的地位已越來越重要。但是由于生化過程本身具有非線性、時變性和不確定性等特點,一般很難對其進行優(yōu)化和控制。因此,有必要發(fā)展和建立與這類系統(tǒng)的特點相適應(yīng)的過程控制和最優(yōu)化技術(shù),這將有助于提高目的產(chǎn)物的產(chǎn)率和原材料的轉(zhuǎn)化率,從而可以提高生化過程的整體生產(chǎn)水平。 本文以色氨酸生物合成系統(tǒng)和甘油生物歧化為l,3-丙二醇過程作為主要應(yīng)用研究背景,對一類生化過程的優(yōu)化和控制方法進行了深入研究,不

2、僅可以實現(xiàn)對生化過程的最優(yōu)操作和最優(yōu)控制,而且對非線性系統(tǒng)的優(yōu)化和控制方法研究,也具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。論文研究的內(nèi)容和取得的主要結(jié)果概括如下: (1)為實現(xiàn)對色氨酸生物合成過程的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化,利用色氨酸生物合成過程的三維非線性動力系統(tǒng),建立了使色氨酸消耗和分泌的綜合項最大的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化模型。根據(jù)間接優(yōu)化方法(Indirect Optimization Method,IOM),首先將描述色氨酸生物合成的非線性模型轉(zhuǎn)化為S-系統(tǒng)形

3、式,然后將非線性優(yōu)化問題近似轉(zhuǎn)化為線性優(yōu)化問題來求解,最后得到了一個穩(wěn)定而且魯棒的穩(wěn)態(tài)。在該穩(wěn)態(tài)下,色氨酸產(chǎn)率提高為基本穩(wěn)態(tài)時的9倍。與已有的優(yōu)化結(jié)果相比,本文不僅獲得了更高的色氨酸產(chǎn)率,而且得到了魯棒性更好的最優(yōu)穩(wěn)態(tài)。 (2)通過對色氨酸生物合成的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化研究可知,標準迭代IOM方法在一般情況下難以保證收斂到系統(tǒng)的真正最優(yōu)解。為了克服標準迭代IOM方法的這一缺點,本文通過在直接IOM方法的線性優(yōu)化問題中引入一個說明S-系統(tǒng)解和

4、原模型解一致性的等式約束,應(yīng)用Lagrangian乘子法將上述修正后的非線性優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為一個等價的線性優(yōu)化問題,提出了一種可用于求解生化系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)優(yōu)化問題的修正迭代IOM方法。最后將該方法應(yīng)用于不同類型生化系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)優(yōu)化中,數(shù)值計算結(jié)果表明,本文提出的優(yōu)化算法可以收斂到真正的系統(tǒng)最優(yōu)解。 (3)針對生化過程所同有的不確定性這一特點,研究了生化過程的H-控制問題。根據(jù)連續(xù)生化過程的物料平衡方程,給出了這類過程的一個統(tǒng)一的建??蚣堋?/p>

5、應(yīng)用雙線性變換和H∞混合靈敏度方法,設(shè)計了一個使系統(tǒng)在產(chǎn)物體積產(chǎn)率最大的最優(yōu)穩(wěn)態(tài)附近工作的魯棒控制器。整個設(shè)計過程是通過調(diào)整變換參數(shù)和性能加權(quán)函數(shù)的增益來實現(xiàn)的,前者決定了閉環(huán)系統(tǒng)主導(dǎo)極點的位置,而后者則決定了系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)跟蹤誤差。最后研究了甘油生物歧化為l,3-丙二醇過程的H-控制。仿真結(jié)果表明,所設(shè)計的魯棒控制器不僅保證了系統(tǒng)對模型的參數(shù)變化具有魯棒穩(wěn)定性,而且使系統(tǒng)具有很好的魯棒跟蹤性能,從而說明了所設(shè)計H∞控制器的有效性。

6、 (4)為實現(xiàn)生化過程的在線穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制,基于增廣的系統(tǒng)優(yōu)化與參數(shù)估計集成方法(Integrated System Optimization and Parameter Estimation,ISOPE),提出了一種可用于生化過程在對象/模型不匹配和輸入約束下穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制的在線迭代優(yōu)化策略。為了避免要事先選擇一個合適罰系數(shù)的困難,在算法中引入了目標函數(shù)的線性化形式,并在迭代過程中不斷對罰系數(shù)值進行修正,加速了優(yōu)化算法的收斂速度。此外,還

7、對所提算法在有量測噪聲、可測擾動和不可測擾動影響情況下的性能進行了討論。仿真結(jié)果表明,本文算法具有快速的在線尋優(yōu)能力。 (5)為了刻化真實生化過程的非線性本質(zhì)特性,通??捎靡粋€具有冪函數(shù)結(jié)構(gòu)形式的非線性函數(shù)來近似穩(wěn)態(tài)模型。本文提出了一種在對數(shù)空間求解生化過程穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制問題的改進的系統(tǒng)優(yōu)化與參數(shù)估計集成方法(ISOPEN2)。首先,通過對數(shù)變換將原問題化為一個等價的而且可在對數(shù)空間求解的新的優(yōu)化控制問題;然后,通過對目標函數(shù)和約

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