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  徐保国,徐宏波,徐  迈

1  引言
我国是轻工发酵工业大国，但此行业的控制技术普遍比较落后，生产中仍以人工控制为主，采用计算机技术起步较晚，普及率较低。
目前轻工发酵行业正面临着日益激烈的全球竞争，因此对以计算机为核心的自动控制技术有着强烈的需求：① 提高、稳定产品质量，降低原料消耗；② 采用高级智能控制算法，提高控制水平；③ 减少人工参与，实现无污染生产，减少质量风险；④ 替代人工，降低生产成本；⑤ 测、管、控一体化，满足信息化需求，提高企业管理水平与竞争力。
2  轻工发酵过程计算机控制系统
发酵工业中，食品工业的味精、酶的生产和酿酒工业中的发酵，虽各有特点，但对其常规参数的检测与控制基本相同。
2.1  主要技术参数
检测参数：发酵温度、消毒温度，通气量、罐压力、pH值、溶解含氧量、二氧化碳含量、搅拌速度、物料流量、基质浓度等。
控制参数：发酵温度、发酵液pH值、营养剂流量、消沫防逃液流量、通气量、罐压、连消控制等。
2.2  传感器与执行器
由于发酵过程有高温灭菌处理和严密性的要求，增加了参数测控的复杂性，对传感器和执行器有如下特殊要求：① 必须能耐热、耐腐蚀，经受各种恶劣的环境；② 其结构必须防止杂菌进入和避免死角；③ 要有一定的措施，防止固体物质附在表面和气泡等因素的影响。
随着我国自动化水平的不断提高，在线测量氧气和二氧化碳等代谢产物、基质浓度、生物细胞的活度和浓度等传感器的问世为轻工发酵行业的自动控制提供了较好的条件。
2.3  控制设备
在发酵过程控制系统中，常用的控制设备有智能仪表、PLC和DCS。它们是整个系统的核心和纽带。智能仪表是现场工段应用较多的控制设备，它集测量控制功能于一体，能完成单变量、单回路的控制功能，减少系统的通讯量，简化系统结构。PLC是包括发酵过程控制中应用非常广泛的设备，它采用了通用的高性能处理器及多任务操作系统，在保证快速完成顺序逻辑运算的前提下普遍增加了回路调节功能和代数计算功能，编程已标准化，模块微型化，具有强大的网络功能。DCS是复杂控制系统采用的常见形式，通常由控制模块和计算机组成，控制模块接受来自现场的测量数据和计算机的控制信息，并实现对现场工段设备的控制，计算机完成数据存储、分析和控制优化，并负责网络通讯。
2.4  轻工发酵行业计算机控制系统的结构类型
(1)  集中式 是主机式处理系统，采用一台主机带多个终端构成用户系统。特点是便于管理，保密性强，一次性投资少，终端设备（检测仪表与执行机构）不具有数据处理能力，通讯信号以模拟量为主，负荷与功能高度集中于主机，主机的故障会引起系统瘫痪，可靠性差。它是早期发酵工业采取的模式，适用与小规模的生产系统。
(2)  分布式 在这种形式下所有的处理包括应用程序、数据库管理都在本地计算机上进行，但终端具有数据自处理能力，具有一定的智能特性，可脱离上位机运行，分散系统风险，通讯信号多为数字量。单个计算机通过局域网相连，文件服务器仅负责局域网中文件级数据和外设资源的共享。具有投资少，开发周期短的优点，是目前发酵行业采用的计算机自动控制系统的主要形式。但从组织上和数据库管理上都带来许多困难，如与企业的管理层组合困难，较难与企业的ERP系统相融合，不适合大型的生产系统。
(3)  客户/服务器方式 是介于以上两种方式之间的一种形式，集中与分散相结合，合理分配计算机的处理功能。它把一个应用程序分解成多个独立的进程，定义出几个级别或层次关系，一部分进程划入服务器，为其它进程提供公共服务：另一部分进程归入客户机，执行本地处理，并与服务器进行交互，获取服务，可以较好的贯彻总体设计原则。它是大型发酵企业的计算机自动控制系统的首选形式，较容易与企业的管理层组成ERP系统，实行电子商务。
3  控制软件
一般的发酵工程的监控系统是以通用操作系统为平台，在第三方提供的组态系统软件的基础上进行开发或自己开发。如国外的iFix、Intouch、Wincc和国内的组态王、Synall等。这些组态软件功能强大，二次开发的工作量很小，可以完成从现场工段的测量仪表和执行机构的参数设置与组态，到管理层的系统统计分析与决策。常用功能有：
(1)  系统组态 根据系统的配置情况进行输入、输出、控制回路的组态设置，形成控制环境。
(2)  运行参数的监视 上位机通过过程总线与智能仪表和I/O模块通讯，取得各控制对象的实时数据，通过分析定时存储，并在显示器上实时显示。如有异常立即报警。操作人员可在控制室监视整个生产过程。
(3)  控制参数的设定 输入系统的口令设定后，设定每个被控对象的工作状态，每个控制变量的设定值、手操输出值等，通过总线送达底层。另外提供如配方管理等功能，使系统运行管理更容易，最后对一些危险操作提供互锁功能。
(4)  优化分析 可以显示实时趋势曲线、历史趋势曲线，并可以对历史和实时数据进行统计分析，从可测量参数分析出不可直接测量参数，如某些代谢产物生产速率、增殖速率、氧呼吸速率、细胞量和生物热等，供工作人员进行优化分析。
(5)  具有和第三方软件通讯的接口 供系统扩展使用。
(6)  故障诊断功能
(7)  网络功能 提供不同的生产系统之间和不同系统层次之间的通讯，实现信息化，提高现场生产信息的利用率。
4  智能控制方法
发酵是一个较复杂的生化反应过程，大滞后和时变性是其主要特征。由于发酵过程的内部机理非常复杂，影响发酵的因素也很多，对于整个过程目前还缺乏精确的数学描述手段。近些年来，国内外专家对这类对象的控制也进行了很多的研究，虽然对于一般对象还没有得到理想的结论，但针对特定对象取得了一些成果。
在发酵过程中，为保证获得优化生产的目的，必须保持微生物按照一定的轨迹生长。因此应确保微生物生长环境条件最优及微生物生长代谢过程最优。一般的生产过程是以次级代谢产物为产品的发酵过程，关于代谢优化控制，采用基于人的经验和一些模糊的关系、神经网络等一些智能控制方法来确定。
(1)  专家系统 对发酵过程优化控制的工程人员和专家的知识总结成知识库，用一些规则来描述，根据过程中可测量参数来推断采取什么样的控制方案。
(2)  模糊控制 由于发酵过程中的微生物代谢和生长不能用确切的数学关系来描述，但不同的生化反应时期，他们之间有着确定的模糊关系，可用这种关系来指导反应过程优化操作与控制。另外模糊控制思想还可以与传统的控制方法相结合，如Fuzzy-PID，以降低控制算法对对象模型的依赖，在大滞后时变对象应用中获得较优的控制品质和较强的鲁棒性；
(3)  人工神经网络控制 建立发酵生化反应过程神经网络，用这一模型来预测生化反应过程状态是否正常，预测反应阶段、代谢状态和随机干扰等，与模糊控制相结合，以取得最佳控制效果。
以上的三种智能控制技术是针对发酵过程这一比较特殊的控制对象，可与微生物发酵技术相结合，根据生物酵母生长代谢的多参数检测技术，间接检测分析不可测量参数，通过优化控制算法，控制代谢产物的生成、增殖、基质消耗、氧呼吸、CO2的生成，使发酵过程处于自动控制状态中。
5  结语
目前计算机控制在发酵工业中的应用与其它机电等行业相比还有差距，计算机在线优化分析和控制、模糊人工神经网络和专家系统的应用将是发酵工业工程的系统控制发展的必然趋势。同时，由于发酵行业的特点，现有的传感器不能完全满足检测发酵过程的各种生化参数的要求，这些限制了计算机控制技术在发酵工业中的应用，因此发展计算机检测技术和传感器技术相结合，对成分浓度、细胞浓度、细胞活力、微量元素含量、DNA、RNA和口感等目前无法测量或测量技术不成熟的参数进行在线测量分析是非常必要的。