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第1章 导论1

1.1 概述1

1.2 生化过程参数测量2

1.2.1 物理参数2

1.2.2 化学参数2

1.2.3 生物参数3

1.3 生化过程控制5

1.3.1 消泡控制5

1.3.2 生化反应温度控制5

1.3.3 生化反应压力控制5

1.3.4 生化反应过程pH控制6

1.3.5 溶解氧浓度控制6

1.3.6 补料控制6

1.4 计算机在生化过程控制中应用6

1.4.1 生化过程状态估计6

1.4.2 生化过程直接数字控制(DDC)7

1.4.3 生化过程优化控制8

1.4.4 计算机控制系统8

第2章 生化过程参数检测技术10

2.1 生化过程参数检测特点和分类10

2.2 压力和液位的测量13

2.2.1 压力测量原理13

2.2.2 波登(Bourdon)管式压力传感器13

2.2.3 波纹管式压力传感器14

2.2.4 膜式压力传感器15

2.2.5 电阻应变片15

2.2.6 压力测量17

2.2.7 液位和泡沫液位的测量17

2.3 温度的测量19

2.3.1 热电势式测温元件19

2.3.2 热电阻式测温元件23

2.3.3 温度的测量、显示和记录24

2.4 流量测量27

2.4.1 流量测量概述27

2.4.2 差压式流量计27

2.4.3 转子流量计29

2.4.4 电磁流量计32

2.5 工业流程分析仪33

2.5.1 红外气体分析仪33

2.5.2 氧分析仪36

2.5.3 生化过程新型检测技术37

第3章 pH和溶氧的测量41

3.1 pH测量的基本理论和实践41

3.1.1 为何要进行pH测量41

3.1.2 如何测量pH值41

3.1.3 pH测量系统44

3.2 pH测量44

3.2.1 pH测量的一般原则44

3.2.2 工业pH测量45

3.2.3 信号处理和环境影响46

3.2.4 标定46

3.2.5 电极维护47

3.2.6 温度补偿48

3.3 pH测量的理论基础49

3.3.1 电势测量原理49

3.3.2 pH测量系统电势50

3.3.3 pH值定义52

3.3.4 活度与浓度的关系53

3.3.5 缓冲液53

3.3.6 温度与pH的关系55

3.3.7 信号处理57

3.4 pH测量应用示例58

3.4.1 实验室中pH测量58

3.4.2 工业pH连续测量59

3.5 溶氧测量原理及电极61

3.5.1 极谱分析法基本原理61

3.5.2 扩散电流理论63

3.5.3 溶氧电极64

3.6 溶氧测量装置及其应用66

3.6.1 溶氧电极构造66

3.6.2 溶氧电极技术特性66

3.6.3 溶氧电极电流放大器67

3.6.4 溶氧测量系统的校验68

3.6.5 溶解氧测量与维护69

第4章 生化反应过程模型71

4.1 建模方法简介71

4.1.1 生化过程中的参数与变量71

4.1.2 建模过程72

4.1.3 模型评价72

4.1.4 生化反应过程的数学模型73

4.2 物料、热量衡算与速率方程73

4.2.1 元素平衡73

4.2.2 物料衡算74

4.2.3 热量衡算75

4.2.4 得率系数与速率方程76

4.2.5 温度和pH值对反应速率的影响80

4.3 细胞生长动力学模型81

4.3.1 细胞生长过程81

4.3.2 动力学模型的分类82

4.3.3 非结构动力学模型82

4.3.4 产物和底物抑制的动力学模型86

4.3.5 简单结构模型88

4.3.6 二次生长现象89

4.4 间歇生化反应过程模型90

4.4.1 间歇反应过程概述90

4.4.2 间歇反应器操作衡算方程91

4.4.3 间歇反应器操作的优化92

4.5 连续反应过程模型93

4.5.1 连续反应过程概述93

4.5.2 单反应器操作模型93

4.5.3 考虑维持过程的连续反应器模型95

4.5.4 多反应器串联模型95

4.6 流加操作反应过程模型97

4.6.1 流加操作过程概述97

4.6.2 流加操作模型97

4.6.3 流加操作中的参数控制100

4.7 氧传递模型101

4.7.1 气液传质的一般步骤101

4.7.2 双膜理论102

4.7.3 氧传质速率103

4.7.4 体积传质系数kLa103

4.7.5 氧传递模型104

4.7.6 加强氧传递的方法105

第5章 生化反应过程状态估计方法107

5.1 生化过程数据采集和滤波107

5.1.1 过程数据采集和处理107

5.1.2 简单数字滤波方法107

5.2 呼吸代谢的测量及相关算法110

5.2.1 氧利用率OUR110

5.2.2 二氧化碳释放率CER111

5.2.3 呼吸商RQ113

5.2.4 呼吸代谢参数与生物参数关系113

5.3 根据发酵热和物料平衡的估计方法115

5.3.1 发酵热的测量115

5.3.2 发酵热与动力学参数的关系116

5.3.3 基于化学元素平衡方法来估计生物参数117

5.4 青霉素发酵过程生物质浓度在线估计118

5.4.1 估计算法推导118

5.4.2 数据采集和计算方法120

5.4.3 结果与讨论121

第6章 生化过程控制123

6.1 反馈控制基础123

6.1.1 反馈控制系统组成123

6.1.2 方块图123

6.1.3 拉氏变换与传递函数124

6.1.4 方块图变换126

6.2 过程特性与模型129

6.2.1 被控变量和操纵变量的自由度129

6.2.2 过程特性描述129

6.2.3 过程模型130

6.3 反馈控制器及参数整定134

6.3.1 开关(位式)控制134

6.3.2 PID控制器135

6.3.3 过程控制性能指标141

6.3.4 控制器参数整定143

6.4 生化过程中流量、消泡和温度控制145

6.4.1 流量控制145

6.4.2 消泡控制146

6.4.3 温度控制147

6.4.4 串级控制150

6.4.5 前馈与反馈控制152

6.5 pH、溶解氧和补料控制153

6.5.1 pH控制153

6.5.2 溶解氧控制155

6.5.3 补料控制157

第7章 生化过程计算机控制160

7.1 过程工业的特点和计算机控制160

7.1.1 过程工业特点160

7.1.2 数字计算机在过程控制中应用概述162

7.2 集散型控制系统(DCS)及接口技术164

7.2.1 集散型控制系统(DCS)简介164

7.2.2 DCS的特点167

7.2.3 过程接口技术167

7.3 计算机控制中的PID控制算法171

7.3.1 数字式PID控制算法171

7.3.2 改进型的PID控制算法172

7.3.3 DCS中PID控制算法的实现174

7.4 间歇生产过程控制175

7.4.1 程序控制概述175

7.4.2 程序控制的描述方法176

7.4.3 可编程序控制器(PLC)及应用178

7.5 生化过程计算机辅助优化控制设计183

7.5.1 动力学模型及求解183

7.5.2 菌体最佳操作浓度的确定185

7.5.3 最佳稀释率的确定186

7.6 计算机在生化反应过程控制中应用189

7.6.1 DCS在链霉素发酵车间控制中应用189

7.6.2 谷氨酸发酵过程计算机控制193

7.6.3 柠檬酸发酵计算机控制198

7.6.4 酱油生产过程计算机监控199

第8章 智能控制在生化反应过程中的应用204

8.1 智能控制概述204

8.1.1 自动控制理论发展简史204

8.1.2 人工智能研究与智能控制205

8.2 分级递阶智能控制系统206

8.2.1 分级递阶智能控制系统概述206

8.2.2 分级递阶智能控制系统结构207

8.3 模糊控制在发酵中的应用208

8.3.1 模糊控制系统原理概述208

8.3.2 模糊控制器的建立步骤210

8.3.3 酵母流加发酵模糊逻辑控制213

8.3.4 模糊控制特点215

8.4 人工神经网络216

8.4.1 人工神经网络概述216

8.4.2 BP学习算法217

8.4.3 人工神经网络的特点219

8.4.4 神经网络在生化过程中应用219

8.4.5 人工神经网络在应用中存在的几个问题221

8.5 专家控制系统222

8.5.1 专家系统概述222

8.5.2 青霉素发酵过程的专家控制系统223

8.6 模糊神经网络控制器225

8.6.1 模糊神经网络的概念225

8.6.2 模糊神经网络中的模糊规则推理225

8.6.3 模糊神经网络结构与模糊推理的具体实现226

8.6.4 模糊神经网络控制器的建立227

参考文献231