专利名称：微生物培养用智能补料装置的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种微生物培养用智能补料装置，尤其是涉及基于神经网络模式
识别智能控制发酵罐内营养物质浓度的补料控制装置。
背景技术：
基因工程菌的高密度培养技术是生物制药领域最重要的关键技术之一，其核心是
如何在控制代谢副产物的积累下，让菌体以最佳的比生长速率增长。而避免代谢副产物积
累的重要途径之一就是寻求最优的补料控制策略，设计性能最佳的补料控制系统。 发酵过程，由于涉及生命体的生长和繁殖，机理复杂，数据获取的准确性较差。同
时，过程的影响因素多，该过程具有高度的非线性、时变性和不确定性。因此，采用经典的机
理解析式模型描述发酵过程比较困难。人工神经网络由于具有较强的自适用能力和容错
能力，通过网络训练，可以相当准确地模拟系统行为，所以在发酵优化过程中得到了广泛使用。 近年来，人们开始引入模式识别技术对发酵过程进行优化，提高发酵产物的产量 和产率，如发酵过程参数的优化和培养基的优化等等。特别是神经网络模式识别技术在发 酵过程控制方面的应用，通过对发酵过程中特有的模式和变化特征的识别，把一些不可测 或无法在线测得的变量从可在线测量的变量中提取出来，进行合理定量的判断和数据解 释，进而实时反馈调节，优化发酵过程。发酵过程的在线模式识别，是一种新的控制模式和 概念，具有重要的学术意义和应用价值。 由于基因工程菌高密度发酵过程中，溶氧信号、pH信号的变化模式和发酵罐中的
底物浓度存在一定关系，因此通过神经网络模式识别的方式，根据测得的溶氧值、pH值在线
的辨识发酵罐中底物的浓度，能够更好的控制补料的时机以及补料的速率。 因而建立与培养设备相配套的硬件系统及相应的控制软件，实现基于神经网络模
式识别智能控制补料速率过程的自动化，将有效地为科研和生产服务。
发明内容本实用新型根据神经网络识别技术，实现基于神经网络模式识别智能控制补料速 率过程的自动化。 本实用新型的技术方案是，一种微生物培养用智能补料装置，其特征在于，它包括 发酵罐、基于神经网络模式识别的补料控制系统、溶氧反馈补料控制系统、补料计量系统。 所述的基于神经网络模式识别的补料控制系统，包括溶氧电极、pH电极、A/D转换 模块、模式识别用计算机、电压输出卡、电压电流转换模块、高精度蠕动泵。溶氧电极、PH电 极分别将测得的溶氧信号、pH信号，分别通过A/D转换模块传输给模式识别用计算机，模式 识别用计算机调用内含的已经训练好的人工神经网络模型，得出底物浓度的识别结果，通 过虚拟串口技术将识别结果传输给控制软件，由控制软件给出蠕动泵的数字控制量，经过 电压输出卡转换为模拟信号量，然后通过电压电流转换模块，得到一定范围的电流，调节、驱动高精度蠕动泵工作，同时高精度蠕动泵通过通信端口将补料速率信号实时地传输给另 一台计算机。 所述的溶氧反馈补料控制系统，包括溶氧电极、A/D转换模块、计算机及专用控制
软件、电压输出卡、电压电流转换模块、高精度蠕动泵。溶氧电极所测得的溶氧值，通过A/
D转换模块传输给计算机，由控制软件计算出蠕动泵的数字控制量，经过电压输出卡转换为
模拟信号量，然后通过电压电流转换模块，得到一定范围的电流，调节、驱动高精度蠕动泵
工作，同时高精度蠕动泵通过通信端口将补料速率信号实时地传输给计算机。 所述的补料计量系统，其特征在于，该补料计量系统包括电子天平、补料瓶，电子
天平和补料瓶的数量可以根据需要增加，每个补料瓶对应一个电子天平，同时电子天平通
过通信接口将所测重量信号实时地传输给计算机。 所述的高精度蠕动泵，相互之间独立工作，高精度蠕动泵的数量可以根据需要增 加，每个蠕动泵连接一个补料瓶。 所述的电压电流转换模块，将电压模拟量转换为电流模拟量，调节驱动高精度蠕 动泵工作。本实用新型适合于5、10、50L的发酵罐，可与已有的全自动发酵罐配套使用。
图1为微生物培养用智能补料装置的系统原理图。 图2 图5为本实用新型计算机控制界面的示意图。
具体实施方式为了详细说明本实用新型的结构及特点所在，举以下实例并结合附图说明如下 —种微生物培养用智能补料装置，如图1所示，它包括发酵罐1、基于神经网络模 式识别的补料控制系统、溶氧反馈补料控制系统、补料计量系统。 所述的基于神经网络模式识别的补料控制系统，包括溶氧电极2、pH电极3、A/D转 换模块11、 A/D转换模块12、模式识别用计算机13、电压输出卡14、电压电流转换模块15、 高精度蠕动泵16。溶氧电极2、pH电极3分别将测得的溶氧信号、pH信号，分别通过A/D转 换模块11、 A/D转换模块12传输给模式识别用计算机13，模式识别用计算机13调用内含 的已经训练好的人工神经网络模型，得出底物浓度的识别结果，通过虚拟串口技术将识别 结果传输给控制软件，由控制软件给出蠕动泵16的数字控制量，经过电压输出卡14转换为 模拟信号量，然后通过电压电流转换模块15，得到一定范围的电流，调节、驱动高精度蠕动 泵16工作，同时高精度蠕动泵16通过通信端口将补料速率信号实时地传输给计算机5。 所述的溶氧反馈补料控制系统，包括溶氧电极2、A/D转换模块4、计算机及专用控 制软件5、电压输出卡6、电压电流转换模块7、高精度蠕动泵8。溶氧电极2所测得的溶氧 值，通过A/D转换模块4传输给计算机5，由控制软件计算出蠕动泵8的数字控制量，经过电 压输出卡6转换为模拟信号量，然后通过电压电流转换模块7，得到一定范围的电流，调节、 驱动高精度蠕动泵8工作，同时高精度蠕动泵8通过通信端口将补料速率信号实时地传输 给计算机5。 所述的补料计量系统，包括电子天平10、18，补料瓶9、17 ;电子天平和补料瓶的数 量可以根据需要增加，每个补料瓶对应一个电子天平，同时电子天平10、18通过通信接口
4将所测重量信号实时地传输给计算机5。 所述的高精度蠕动泵，它的特点在于，高精度蠕动泵8、高精度蠕动泵16之间相互 独立工作，高精度蠕动泵8、16的数量可以根据需要增加，每个蠕动泵连接一个补料瓶。 所述的电压电流转换模块，将电压模拟量转换为电流模拟量，调节驱动高精度蠕 动泵8、16工作。 本实用新型适用的发酵罐1的容积为5、10、50L。所述的模式识别用计算机13以 及计算机5均为普通PC机，它们包含的控制软件都是基于Visual Basic6.0开发的。在模 式识别用计算机13中，如图2所示，使用时，首先要设置高精度蠕动泵16的补料速率更新 步长。溶氧电极2、pH电极3分别将测得的溶氧信号、pH信号，由Matlab R2007a程序调用 已训练好的人工神经网络，得出底物浓度状态的识别结果，通过虚拟串口技术将识别结果 传输给控制软件，由控制软件给出蠕动泵16的数字控制量。点击模式识别按钮，如图3所 示，控制软件将显示pH、溶氧变化曲线。 计算机5中包含的控制软件，使用时，首先要设置一些控制参数，如图4所示，包括 所要控制溶氧的最大值、控制溶氧的最小值、补料速率的更新步长。然后点击自动补料按 钮，如图5所示，控制软件将实时地显示高精度蠕动泵8和高精度蠕动泵16的补料速率。当 发酵罐1中的溶氧值低于一定值时，计算机5中的控制软件会给出提示，这时需要手动提高 搅拌器的转速。
权利要求一种微生物培养用智能补料装置，其特征在于，它包括发酵罐(1)、基于神经网络模式识别的补料控制系统、溶氧反馈补料控制系统、补料计量系统,发酵罐(1)为被控对象。基于神经网络模式识别的补料控制系统为主要的补料控制系统，溶氧反馈补料控制系统为辅助的补料控制系统，二者并行工作,。补料计量系统用于计量溶氧反馈补料控制系统所控制的高精度蠕动泵(8)和基于神经网络模式识别的补料控制系统所控制的高精度蠕动泵(16)的补料速率。
2. 根据权利要求1所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，该装置中的基于 神经网络模式识别的补料控制系统包括溶氧电极(2)、pH电极(3)、A/D转换模块(11、12)、 模式识别用计算机(13)、电压输出卡(14)、电压电流转换模块(15)、高精度蠕动泵(16)。
3. 根据权利要求1所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，基于神经网络模 式识别的补料控制系统中，溶氧电极(2)、 pH电极(3)分别将测得的溶氧信号、pH信号，分 别通过A/D转换模块(11、12)传输给模式识别用计算机(13)，模式识别用计算机(13)调 用内含的已经训练好的人工神经网络模型，得出底物浓度的识别结果，通过虚拟串口技术 将识别结果传输给控制软件，由控制软件给出蠕动泵(16)的数字控制量，经过电压输出卡 (14)转换为模拟信号量，然后通过电压电流转换模块(15)，得到一定范围的电流，调节、驱 动高精度蠕动泵(16)工作，同时高精度蠕动泵(16)通过通信端口将补料速率信号实时地 传输给计算机(5)。
4. 根据权利要求1所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，该装置中的溶氧 反馈补料控制系统包括溶氧电极(2)、A/D转换模块(4)、计算机及专用控制软件(5)、电压 输出卡(6)、电压电流转换模块(7)、高精度蠕动泵(8)。
5. 根据权利要求1所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，溶氧反馈补料控 制系统中，溶氧电极(2)所测得的溶氧值，通过A/D转换模块(4)传输给计算机(5)，由控制 软件计算出蠕动泵(8)的数字控制量，经过电压输出卡(6)转换为模拟信号量，然后通过电 压电流转换模块(7)，得到一定范围的电流，调节、驱动高精度蠕动泵(8)工作，同时高精度 蠕动泵(8)通过通信端口将补料速率信号实时地传输给计算机(5)。
6. 根据权利要求1所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，该装置中补料计 量系统包括电子天平(10、18)、补料瓶(9、17)，电子天平(10、 18)和补料瓶(9、 17)的数量 可以根据需要增加，每个补料瓶对应一个电子天平，同时电子天平(10、18)通过通信接口 将所测重量信号实时地传输给计算机(5)。
7. 根据权利要求2或4所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，高精度蠕动 泵(8)、高精度蠕动泵(16)之间相互独立工作，高精度蠕动泵(8、16)的数量可以根据需要 增加，每个蠕动泵连接一个补料瓶。
8. 根据权利要求2或4所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，电压电流转换 模块将电压模拟量转换为电流模拟量，调节驱动高精度蠕动泵(8、16)工作。
9. 根据权利要求l所述的微生物培养用智能补料装置，其特征在于，发酵罐(1)的容积 为5、10、50L。
专利摘要本实用新型公开了一种微生物培养用智能补料装置，包括发酵罐、基于神经网络模式识别的补料控制系统、溶氧反馈补料控制系统、补料计量系统。所述的基于神经网络模式识别的补料控制系统，包括溶氧电极、pH电极、A/D转换模块、模式识别用计算机、电压输出卡、电压电流转换模块、高精度蠕动泵。溶氧电极、pH电极分别将测得信号，通过A/D转换模块传输给模式识别用计算机，后者调用内含的人工神经网络模型，得出底物浓度的识别结果，通过虚拟串口技术将该结果传输给控制软件，由控制软件给出蠕动泵的数字控制量，指导调节高精度蠕动泵工作。本实用新型实现了基于神经网络模式识别智能控制补料速率过程的自动化，适用于基因工程菌发酵工艺过程研究。
文档编号C12M1/36GK201506796SQ200920075100
公开日2010年6月16日 申请日期2009年7月23日 优先权日2009年7月23日
发明者吴子岳, 张艳乐, 欧杰, 田昌凤, 许哲, 诸逦莹 申请人:上海海洋大学