一种食品、医药生产工艺逆向调控方法

本发明涉及给定生产工艺目标下的生化反应过程动态调控，具体涉及一种食品、医药生产工艺逆向调控方法。

背景技术：

1、随着全球经济发展和社会进步，为了满足人们日益增长的生活需求，以工业生化技术为代表的小批量、高利润、多品种生产方式受到重视。食品医药生产一般蕴含生化变化或反应过程，其产品目标取决于生产过程温度、流量、浓度等关键变量的调控工艺，一旦工艺确定，诸如现场数字控制器、工业集散控制系统(dcs)即可按照工艺曲线进行实时控制，从而完成最终的生产要求或产品目标。

2、生产调控工艺的设计与产品质量、产量及生产时间等密切相关，对于食品医药行业，调控工艺设计是生产的基础，产品种类的多样化对调控工艺的快速设计提出更高的要求，也是实现智能制造的核心环节。一般情况下，调控工艺主要依赖工艺人员反复实验得到，但实验方法需要耗费大量的人力、物力以及时间，尤其难以适应现代智能制造对多品种、小批量、多目标的生产需求，同时现有实验设计方法很难获得动态的生产操作工艺。

技术实现思路

1、本发明提供一种食品、医药生产工艺逆向调控方法，根据生化反应过程构建过程动力学模型，对所述过程动力学模型进行逆运算，在保证过程动力学变化稳定性的条件下，求取给定生产目标下的生产操作工艺，克服了传统实验方法需要耗费大量的人力、物力以及时间的问题，能够更加有效快速地得到生产过程的调控工艺，为不同产品调控工艺快速设计提供方案；解决了动态调控工艺设计难题。

2、为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种食品、医药生产工艺逆向调控方法，该方法包括以下步骤：

3、步骤s1：根据食品、医药生产的产品要求，确定期望输出轨迹，所述期望输出轨迹为生产工艺目标，并根据生化反应过程构建过程动力学模型；

4、步骤s2：根据所述生产工艺目标，对所述过程动力学模型进行逆运算，求取相对应的生产工艺调控曲线，所述生产工艺调控曲线为生产操作工艺；

5、步骤s3：根据给定食品、医药的生产目标，利用所述生产操作工艺进行控制操作来完成食品、医药的生产目标。

6、在本发明的一个实施例中，步骤s1中，所述过程动力学模型写成过程状态方程如下：

7、

8、其中，x∈rn为生化过程状态，为状态轨迹，u∈rm为过程输入，y∈rm为过程输出，f(·)，g1(·)，…，gm(·)，h1(·)，…，hm(x)均为非线性平滑函数；

9、为了方便表示，将上述过程状态方程写成向量形式：

10、

11、y＝h(x)

12、其中，u＝[u1,…,um]t，y＝[y1,…,ym]t,x＝[x1,…,xn]t，g(x)＝[g1(x),…,gm(x)]，h(x)＝[h1(x),…,hm(x)]t，[·]t的t表示向量或矩阵的转置；

13、令输出期望轨迹为yd＝[yd1,…,ydm]，根据上述向量形式的过程状态方程得到生产工艺调控曲线和状态轨迹之间的关系式如下：

14、

15、yd＝h(xd)

16、其中，ud为生产工艺调控曲线，ud＝[ud1,…,udm]；xd为状态轨迹，xd＝[xd1,…,xdn]。

17、在本发明的一个实施例中，对过程动力学模型的第i个过程输出yi求导数：

18、先对输出yi求1阶导数：

19、

20、其中，用表示表示函数hi(x)沿向量场f(x)的导数，同理表示函数hi(x)沿向量场gj(x)的导数，当第i个输出yi的相对阶大于1，则有此时可得：

21、

22、再对输出yi求k阶导数：

23、

24、其中，ri为第i个输出yi的相对阶，

25、最后对第i个输出yi求ri导数，则有

26、

27、其中，

28、用向量[r1,r2,…,rm],r＝r1+r2+…rm≤n表示m个输出的相对阶，对各个输出yi对应求ri次导数，如下：

29、

30、为了简便，将上式写成向量形式如下：

31、y(r)＝b(x)+a(x)u

32、其中，

33、使a(x)在点x＝x°处为非奇异可逆矩阵，得到过程动力学模型的逆模型：

34、u＝(a(x°))-1(y(r)-b(x))

35、其中，u为过程输入，y为过程输出，x∈rn为生化过程状态，x°为生化过程状态x∈rn的局部稳态值，(a(x°))-1表示a(x)在局部稳态处的逆矩阵。

36、在本发明的一个实施例中，所述生化过程状态x∈rn包括外部动态ξ和内部动态η，将所述外部动态定义为期望输出轨迹：

37、

38、其中，y1,y2,...,yr为过程动力学模型的过程输出，为过程动力学模型的过程输出的各阶导数；

39、将内部动态定义为：

40、η＝[η1,η2,…,ηn-r]t。

41、在本发明的一个实施例中，根据所述过程动力学模型的逆模型，在坐标系(ξ,η)下，令y＝yd，即有(ξ,η)＝(ξd,ηd)，u＝ud，得到内外部动态之间的逆模型如下：

42、

43、其中，a(ξd,ηd)为非奇异可逆矩阵，ξd为外部动态，ηd为内部动态，ud为工艺调控曲线。

44、在本发明的一个实施例中，步骤s2中，求解生产工艺调控曲线的具体步骤如下：

45、步骤s21：已知期望输出轨迹为外部动态，获取内部动态；

46、步骤s22：根据上述得到的内部动态，根据内外部动态之间的逆模型，得到生产工艺调控曲线；

47、其中，步骤s21中，获取内部动态的具体步骤如下：

48、步骤s211：构建非线性内部动态方程：

49、

50、其中，ξ0为外部动态的初始稳态值，η0表示内部动态的初始稳态值；

51、步骤s212：将上述非线性内部动态方程转换成积分方程：

52、q包括稳定部分和不稳定部分：

53、

54、其中，qs表示稳定部分，其所有特征值在矩阵q的左半平面；qu表示不稳定部分，其所有特征值在矩阵q的右半平面；

55、定义有界状态转移矩阵φ(t)为：

56、

57、则上述非线性内部动态方程等价于以下积分方程，用ηd(t)、ξd(t)表示ηd、ξd，选取积分时间域为[t,t+tp]，得到近似积分方程如下：

58、

59、步骤s213：采用picard迭代方法求解上述近似积分方程：

60、

61、其中，m≥1，m为迭代次数，当m→∞时，ηm(t)→ηd(t)；

62、步骤s214：采用离散化方法获取向量形式的内部动态：

63、将内部动态η(t)在时间域t∈[t0,t0+tp]内均匀分为n段，在每一段时间长度内，η(t)近似为定值，离散化后向量形式的内部动态如下：

64、

65、其中，表示η(t)在时间t∈[t0,t0+tp]内离散后的向量；

66、当picard迭代次数m增加到不稳定内部动态和稳定内部动态收敛时，则得到向量形式的内部动态为：

67、

68、其中，m为可逆的内部动态分解矩阵；

69、步骤s22中，利用上述向量形式的内部动态根据内外部动态之间的逆模型，得到生产工艺调控曲线的计算公式为：

70、

71、其中，nt＝取整((t-t0)n/(tp-t0))，为非奇异可逆矩阵。

72、在本发明的一个实施例中，步骤s213中，所述近似积分方程分为不稳定内部动态ηu(t)和稳定内部动态ηs(t)，其特征值分别为λ1和-λ2，则有：

73、

74、

75、其中，ηd＝m-1[ηu ηs]t，m为可逆的内部动态分解矩阵，λ1,λ2＞0。

76、在本发明的一个实施例中，所述过程动力学模型为物料之间的物料平衡、热量平衡及能量平衡关系方程。

77、在本发明的一个实施例中，所述生产工艺目标包括：生产过程中以浓度、温度为输出变量的产品生产的要求。

78、在本发明的一个实施例中，所述生产操作工艺包括：以进料流量、夹套温度为操作变量的生产操作工艺。

79、从以上技术方案可以看出，本发明所述的食品、医药生产工艺逆向调控方法，在已知生化过程动力学模型的基础上，利用逆向设计方法求解对应生产输出目标的生产调控工艺，给出了一种生化调控工艺的快速求取方法。该方法不仅避免了利用实验法求取生产操作工艺所耗费大量人力、物力以及时间的问题，而且对于动态变化的生产需求求取生产操作工艺同样适用，对于提高确定生化调控工艺的工作效率和企业生产效率具有明显的作用。