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发酵过程产物浓度PID控制器设计与优化

Design and Optimization Method of PID Controller for Product Concentration of Fermentation Process
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摘要 由于生物发酵过程的代谢反应没有稳定的工作操作点,使得反应过程具有高度的非线性变化,生产质量伴随严重的时变性演化,导致传统型的PID控制器参数整定困难,控制效果的满意程度较低.该文提出采用多种不同类型的粒子群算法来整定发酵过程PID控制器的参数.结合生物反应过程的机理特性,将整个发酵过程分解成4个子区间,并优化整定得到基于不同类型的粒子群优化算法的子过程PID控制器.仿真结果表明:针对发酵过程的不同特性,可选择不同粒子群算法优化子过程PID参数,以解决实际应用的问题. Conventional proportional-integral-derivative(PID)controller has been found insufficient for nonlinear and time-varying fermentation processes.The PID control parameters are determined by using different particle swarm optimization algorithms.In combination with the process mechanism,the whole process is decomposed into four sub-intervals,and the sub-processes PID controller based on different particle swarm algorithms are optimized.As an example,a typical intermittent fermentation simulation show that different particle swarm algorithms are selected to optimize the sub-process PID parameters,which can solve the problems in the practical application.
作者 王志文 李大刚 陈崇城 曾飞虎 陈晓玲 WANG Zhi-wen;LI Da-gang;CHEN Chong-cheng;ZENG Fei-hu;CHEN Xiao-Ling(Fujian University Applied Technical Engineering Center of Practical Chemical Materials,Liming Vocational University,Quanzhou 362000,China;School of Light Industry,Liming Vocational University,Quanzhou 362000,China;School of New Materials and Shoes&Clothing Engineering,Liming Vocational University,Quanzhou 362000,China)
出处 《通化师范学院学报》 2021年第10期8-19,共12页 Journal of Tonghua Normal University
基金 福建省2019年中青年教师教育科研项目(JAT191447) 黎明职业大学2018年规划项目(LZ2018101).
关键词 间歇过程 发酵过程 PID控制 粒子群算法 batch process fermentation process PID control particle swarm optimization
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参考文献3

二级参考文献10

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