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計算機控制在輕工發酵行業的應用分析
  • 企業:控制網     領域:人機界面     行業:食品飲料    
  • 點擊數:3159     發布時間:2003-09-27 14:58:00
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  徐保國,徐宏波,徐  邁

1  引言
我國是輕工發酵工業大國,但此行業的控制技術普遍比較落后,生產中仍以人工控制為主,采用計算機技術起步較晚,普及率較低。
目前輕工發酵行業正面臨著日益激烈的全球競爭,因此對以計算機為核心的自動控制技術有著強烈的需求:① 提高、穩定產品質量,降低原料消耗;② 采用高級智能控制算法,提高控制水平;③ 減少人工參與,實現無污染生產,減少質量風險;④ 替代人工,降低生產成本;⑤ 測、管、控一體化,滿足信息化需求,提高企業管理水平與競爭力。
2  輕工發酵過程計算機控制系統
發酵工業中,食品工業的味精、酶的生產和釀酒工業中的發酵,雖各有特點,但對其常規參數的檢測與控制基本相同。
2.1  主要技術參數
檢測參數:發酵溫度、消毒溫度,通氣量、罐壓力、pH值、溶解含氧量、二氧化碳含量、攪拌速度、物料流量、基質濃度等。
控制參數:發酵溫度、發酵液pH值、營養劑流量、消沫防逃液流量、通氣量、罐壓、連消控制等。
2.2  傳感器與執行器
由于發酵過程有高溫滅菌處理和嚴密性的要求,增加了參數測控的復雜性,對傳感器和執行器有如下特殊要求:① 必須能耐熱、耐腐蝕,經受各種惡劣的環境;② 其結構必須防止雜菌進入和避免死角;③ 要有一定的措施,防止固體物質附在表面和氣泡等因素的影響。
隨著我國自動化水平的不斷提高,在線測量氧氣和二氧化碳等代謝產物、基質濃度、生物細胞的活度和濃度等傳感器的問世為輕工發酵行業的自動控制提供了較好的條件。
2.3  控制設備
在發酵過程控制系統中,常用的控制設備有智能儀表、PLC和DCS。它們是整個系統的核心和紐帶。智能儀表是現場工段應用較多的控制設備,它集測量控制功能于一體,能完成單變量、單回路的控制功能,減少系統的通訊量,簡化系統結構。PLC是包括發酵過程控制中應用非常廣泛的設備,它采用了通用的高性能處理器及多任務操作系統,在保證快速完成順序邏輯運算的前提下普遍增加了回路調節功能和代數計算功能,編程已標準化,模塊微型化,具有強大的網絡功能。DCS是復雜控制系統采用的常見形式,通常由控制模塊和計算機組成,控制模塊接受來自現場的測量數據和計算機的控制信息,并實現對現場工段設備的控制,計算機完成數據存儲、分析和控制優化,并負責網絡通訊。
2.4  輕工發酵行業計算機控制系統的結構類型
(1)  集中式 是主機式處理系統,采用一臺主機帶多個終端構成用戶系統。特點是便于管理,保密性強,一次性投資少,終端設備(檢測儀表與執行機構)不具有數據處理能力,通訊信號以模擬量為主,負荷與功能高度集中于主機,主機的故障會引起系統癱瘓,可靠性差。它是早期發酵工業采取的模式,適用與小規模的生產系統。
(2)  分布式 在這種形式下所有的處理包括應用程序、數據庫管理都在本地計算機上進行,但終端具有數據自處理能力,具有一定的智能特性,可脫離上位機運行,分散系統風險,通訊信號多為數字量。單個計算機通過局域網相連,文件服務器僅負責局域網中文件級數據和外設資源的共享。具有投資少,開發周期短的優點,是目前發酵行業采用的計算機自動控制系統的主要形式。但從組織上和數據庫管理上都帶來許多困難,如與企業的管理層組合困難,較難與企業的ERP系統相融合,不適合大型的生產系統。
(3)  客戶/服務器方式 是介于以上兩種方式之間的一種形式,集中與分散相結合,合理分配計算機的處理功能。它把一個應用程序分解成多個獨立的進程,定義出幾個級別或層次關系,一部分進程劃入服務器,為其它進程提供公共服務:另一部分進程歸入客戶機,執行本地處理,并與服務器進行交互,獲取服務,可以較好的貫徹總體設計原則。它是大型發酵企業的計算機自動控制系統的首選形式,較容易與企業的管理層組成ERP系統,實行電子商務。
3  控制軟件
一般的發酵工程的監控系統是以通用操作系統為平臺,在第三方提供的組態系統軟件的基礎上進行開發或自己開發。如國外的iFix、Intouch、Wincc和國內的組態王、Synall等。這些組態軟件功能強大,二次開發的工作量很小,可以完成從現場工段的測量儀表和執行機構的參數設置與組態,到管理層的系統統計分析與決策。常用功能有:
(1)  系統組態 根據系統的配置情況進行輸入、輸出、控制回路的組態設置,形成控制環境。
(2)  運行參數的監視 上位機通過過程總線與智能儀表和I/O模塊通訊,取得各控制對象的實時數據,通過分析定時存儲,并在顯示器上實時顯示。如有異常立即報警。操作人員可在控制室監視整個生產過程。
(3)  控制參數的設定 輸入系統的口令設定后,設定每個被控對象的工作狀態,每個控制變量的設定值、手操輸出值等,通過總線送達底層。另外提供如配方管理等功能,使系統運行管理更容易,最后對一些危險操作提供互鎖功能。
(4)  優化分析 可以顯示實時趨勢曲線、歷史趨勢曲線,并可以對歷史和實時數據進行統計分析,從可測量參數分析出不可直接測量參數,如某些代謝產物生產速率、增殖速率、氧呼吸速率、細胞量和生物熱等,供工作人員進行優化分析。
(5)  具有和第三方軟件通訊的接口 供系統擴展使用。
(6)  故障診斷功能
(7)  網絡功能 提供不同的生產系統之間和不同系統層次之間的通訊,實現信息化,提高現場生產信息的利用率。
4  智能控制方法
發酵是一個較復雜的生化反應過程,大滯后和時變性是其主要特征。由于發酵過程的內部機理非常復雜,影響發酵的因素也很多,對于整個過程目前還缺乏精確的數學描述手段。近些年來,國內外專家對這類對象的控制也進行了很多的研究,雖然對于一般對象還沒有得到理想的結論,但針對特定對象取得了一些成果。
在發酵過程中,為保證獲得優化生產的目的,必須保持微生物按照一定的軌跡生長。因此應確保微生物生長環境條件最優及微生物生長代謝過程最優。一般的生產過程是以次級代謝產物為產品的發酵過程,關于代謝優化控制,采用基于人的經驗和一些模糊的關系、神經網絡等一些智能控制方法來確定。
(1)  專家系統 對發酵過程優化控制的工程人員和專家的知識總結成知識庫,用一些規則來描述,根據過程中可測量參數來推斷采取什么樣的控制方案。
(2)  模糊控制 由于發酵過程中的微生物代謝和生長不能用確切的數學關系來描述,但不同的生化反應時期,他們之間有著確定的模糊關系,可用這種關系來指導反應過程優化操作與控制。另外模糊控制思想還可以與傳統的控制方法相結合,如Fuzzy-PID,以降低控制算法對對象模型的依賴,在大滯后時變對象應用中獲得較優的控制品質和較強的魯棒性;
(3)  人工神經網絡控制 建立發酵生化反應過程神經網絡,用這一模型來預測生化反應過程狀態是否正常,預測反應階段、代謝狀態和隨機干擾等,與模糊控制相結合,以取得最佳控制效果。
以上的三種智能控制技術是針對發酵過程這一比較特殊的控制對象,可與微生物發酵技術相結合,根據生物酵母生長代謝的多參數檢測技術,間接檢測分析不可測量參數,通過優化控制算法,控制代謝產物的生成、增殖、基質消耗、氧呼吸、CO2的生成,使發酵過程處于自動控制狀態中。
5  結語
目前計算機控制在發酵工業中的應用與其它機電等行業相比還有差距,計算機在線優化分析和控制、模糊人工神經網絡和專家系統的應用將是發酵工業工程的系統控制發展的必然趨勢。同時,由于發酵行業的特點,現有的傳感器不能完全滿足檢測發酵過程的各種生化參數的要求,這些限制了計算機控制技術在發酵工業中的應用,因此發展計算機檢測技術和傳感器技術相結合,對成分濃度、細胞濃度、細胞活力、微量元素含量、DNA、RNA和口感等目前無法測量或測量技術不成熟的參數進行在線測量分析是非常必要的。

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