Введение к работе
Актуальность проблемы. Общие тенденции развития мировой экономики определяют роль биотехнологии как движущей силы научно-технического прогресса, отводя при этом ведущее место автоматизации производства. При решении задач автоматизации многостадийных биотехнологических производств особо выделяют стадию ферментации, включающую комплекс взаимосвязанных технологических процессов выращивания биомассы микроорганизмов и биосинтеза целевого продукта, для которых характерны периодический характер и нестационарность, невысокая воспроизводимость, наличие неконтролируемых возмущений, ограниченное число регулирующих воздействий и неизбирательность ряда из них. Стадия ферментации относится к наиболее сложным стадиям производства медпрепаратов, не имеет аналогов в других отраслях промышленности и определяет технико-экономические показатели производства в целом. Около 70 % материальных и энергетических ресурсов в медицинской биотехнологии приходится на стадию ферментации. В связи с увеличением стоимости энергоносителей и сырья, реализацией оптимальных режимов процессов ферментации предъявляются более высокие требования к качеству функционирования автоматических систем регулирования (АСР). Однако, несмотря на возрастающие требования к качеству управления, сложность и нестационарность процессов ферментации, функционирующие системы автоматического управления (САУ) биотехнологическими объектами управления (БТОУ) не являются робастными и адаптивными. Поэтому повышение эффективности систем автоматизации процессов ферментации требует не просто замены существующих аналоговых регуляторов на цифровые, например, на регулирующие микропроцессорные контроллеры, но и дальнейшего повышения качества управления ими с помощью высокоэффективных алгоритмов и САУ. Известные методы синтеза САУ не обеспечивают обоснованный выбор структуры и параметров систем при ограниченной априорной информации об изменяющихся динамических характеристиках БТОУ и неконтролируемых воздействиях, при наличии инерционности и переменного запаздывания в каналах управления, неинформативности отдельных регулируемых параметров в течение всей ферментации. При синтезе САУ по методу обратных операторов либо методом динамической компенсации требуется информация о переменных состояния управляемого объекта, получение которой затруднено с использованием традиционных способов и средств, в том числе и дифференциаторов.
Проблеме повышения эффективности процессов ферментации и вопросам разработки моделей, систем и алгоритмов автоматизированного управления различными микробиологическими процессами посвящены научные исследования ученых Балакирева B.C., Бирюкова В.В., Гордеева Л.С., Казакова А.В., Кантере В.М., Лапшенкова Г.И., Матвеева В.Е., Меньшутиной Н.В., Петракова В.А., Цир-лина A.M., Юсупбекова Н.Р. и других. Однако в известных работах по автоматизации решались только задачи для конечного процесса стадии ферментации -процесса биосинтеза. В работах ученых Кафарова В.В., Винарова А.Ю., Егорова А.Ф., Асмаева М.П., Глебова Н.А., Магергута В.З., Шошиашвили М.Э. и других результатами решения ряда задач управления сложными объектами различной
структуры и физической природы предопределено, что современный уровень развития производства требует системного подхода к разработке систем автоматизации технологических процессов. Отсутствие системного подхода к исследованию и методологических подходов к созданию САУ процессом ферментации как единым комплексом взаимосвязанных процессов выращивания биомассы и биосинтеза целевого продукта снижают эффективность решений задач по автоматизации процессов ферментации производства антибиотиков медицинского назначения и делают указанную проблему весьма актуальной,
В диссертационной работе рассмотрен новый для теории САУ объектами с переменными параметрами класс объектов — периодические процессы ферментации антибиотиков и новые направления исследований, в частности, динамическая идентификация БТОУ при ограниченных интервалах квазистационарности, построение нелинейных САУ с помощью аппроксимациоиных методов, исключающих разрывные управляющие воздействия и скользящие режимы, труднореализуемые при большой инерционности, запаздывании и различного рода неидеаль-ностей в системах, построение САУ с идентификаторами состояний и применение оценок переменных состояний для реализации инверсных моделей объектов управления и компенсации неконтролируемых возмущений, выбор и обоснование структуры САУ с переменными информационными связями между входным воздействием и регулируемыми параметрами процесса ферментации.
Работа выполнялась в соответствии с направлением работ по созданию и внедрению АСУТП ферментации в производстве антибиотиков, проводимых по постановлению ГКНТ № 491/244 от 08.12.81 в рамках целевой комплексной научно-технической программы 0.Ц.026. Исследования соответствуют плану важнейших НИР НТИ (филиала) СевКавГТУ на 2001-2005 г.г. «Разработка и исследование прикладного математического обеспечения АСУТП химико-технологических и микробиологических производств» (№ гос. регистрации 01200103599. - Инв. № 03200403008) и «Разработка робастных и адаптивных САУ биотехнологическими процессами» (№ гос. регистрации 01200408303. — Инв. № 03200403012), отдельные разделы работы выполнялись в рамках научно-технической программы ГКНТ 0.80.02 при разработке госбюджетной НИР «Разработка АРМ проектировщика прикладного математического обеспечения АСУТП непрерывных и периодических химико-технологических производств», а также в рамках научного направления ЮРГТУ (НПИ) «Разработка теоретических основ и принципов построения автоматизированных технологий и оборудования для химических, пищевых и консервных производств», утвержденного на период 2001-2005 гг. решением Ученого совета университета от 25.04.01 г.
Целью работы является повышение эффективности производства антибиотиков медицинского назначения путем построения системы автоматизации комплекса взаимосвязанных периодических процессов стадии ферментации на основе новых алгоритмов управления, способов, систем автоматического управления и регулирования технологических параметров нестационарных процессов получения биомассы мицелия и биосинтеза целевого продукта, пригодных для широкого промышленного применения.
Для достижения указанной цели необходимо решение следующих взаимосвязанных научных задач:
-
Исследование динамических характеристик процессов ферментации и построение динамических моделей биотехнологических объектов управления для целей синтеза и анализа АСР и САУ.
-
Разработка методов и алгоритмов динамической идентификации БТОУ, а также алгоритмов оценки и корректировки коэффициентов математической модели для адаптивного управления в условиях невысокой воспроизводимости и существенной нестационарности процессов ферментации, наличия неконтролируемых внешних и внутренних возмущений, генерируемых процессами в ходе их функционирования.
-
Разработка метода синтеза САУ БТОУ с переменными параметрами при ограниченной априорной информации о динамических характеристиках объекта, имеющих свойства робастности и адаптивности.
-
Разработка САУ с алгоритмами управления, полученными на основе аппроксимации типовых нелинейностей и их комбинаций непрерывными нелинейными дифференцируемыми функциями.
-
Разработка САУ режимом аэрации процесса биосинтеза с выбором информационных каналов управления в ходе процесса с помощью автоматически измеряемых параметров среды для одного и того же регулирующего воздействия.
-
Разработка САУ режимом охлаждения стерильных питательных сред в аппаратах стадии ферментации при ограничении на регулирующее воздействие и отсутствии самовыравнивания БТОУ.
-
Разработка систем управления длительностью циклов работы аппаратов периодического действия стадии ферментации, обеспечивающих оптимальное окончание протекающих в них процессов.
-
Исследование возможности применения нейросетевых технологий для построения САУ процессом ферментации в условиях существенной нестабильности характеристик оборудования, питательной среды и посевного материала, обуславливающих низкую воспроизводимость процессов и затрудняющих получение достаточно полных и точных моделей БТОУ.
-
Разработка алгоритмического обеспечения задач идентификации, регулирования и управления процессом ферментации, пригодного для широкого промышленного применения в составе АСУТП, и автоматизированных процедур поддержки принятия решений при выборе алгоритмов управления.
Идея работы состоит в том, чтобы путем исследования комплекса взаимосвязанных технологических процессов стадии ферментации выявить направления повышения эффективности производства антибиотиков медицинского назначения и реализовать их на основе создания новых алгоритмов управления, способов и САУ периодическими процессами ферментации в общей задаче автоматизации производства, имеющей важное народно-хозяйственное значение.
Основные положения, выносимые на защиту: - содержательная и математическая постановка задачи автоматизации стадии ферментации как задачи, которой подчиняются задачи управления каждым отдельным процессом стадии в соответствии с полученными для них критериями управления, достижение которых обеспечивается решением задач автоматическо-
го регулирования технологических параметров процесса и управления длительностью его цикла;
методология построения и динамические модели ЕТОУ для решения задач синтеза и анализа САУ процессом ферментации. Алгоритмы идентификации динамических моделей ограниченно стационарных БТОУ, оценки и коррекции параметров математической модели процесса биосинтеза для адаптивного управления;
метод синтеза САУ объектами с переменными параметрами, для которых практически невозможно точно определить законы изменения параметров, и его практическая реализация, в основе которой лежит использование интервальной модели объекта, заданной диапазонами изменения параметров;
САУ режимом аэрации, в которой в процессе управления реализуется выбор информационных каналов регулирования с помощью автоматически измеряемой концентрации растворенного кислорода (р02) и газообразных продуктов метаболизма для одного регулирующего воздействия - расхода воздуха на аэрацию;
метод построения САУ БТОУ на основе аппроксимации типовых нелинейно-стей и их комбинаций непрерывными нелинейными функциями;
САУ БТОУ с использованием в контуре управления прямых и инверсных моделей и идентификаторов состояния для реализации моделей и компенсации не-измеряемых внешних возмущений. Методика параметрического синтеза типовых регуляторов в системе с инверсной моделью объекта управления, обеспечивающих робастность систем;
САУ режимом охлаждения ферментационных сред при ограничении на управляющее воздействие и отсутствии самовыравнивания БТОУ на первых часах роста биомассы, обеспечивающая в последующие часы процесса стабилизацию температуры в аппаратах без перенастройки алгоритма управления;
САУ длительностью циклов процессов стадии ферментации, обеспечивающая рациональное окончание каждого отдельного процесса;
система программного управления оптимальным температурным режимом процесса ферментации на основе функционирования в качестве регулятора искусственно обученной нейронной сети;
методика автоматизированного выбора алгоритмического обеспечения задач регулирования и управления процессом ферментации и многокритериального оценивания выбранных алгоритмов управления.
Научная новизна результатов проведенных исследований характеризуется следующими признаками;
-
Впервые в отечественной и зарубежной науке и практике получено математическое описание динамики наиболее важных каналов управления промышленным процессом ферментации, для чего использованы экспериментально определенные динамические характеристики процесса на основе применения предложенных новых методов динамической идентификации.
-
Новизна используемых методов идентификации БТОУ состоит в том, что их применение позволяет получать модели с использованием минимального объема экспериментальных данных, получаемых на начальных участках переходных функций, неискаженных действием внутренних возмущений процесса и проявле-
ниєм нестационарности и нелинейности процесса ферментации.
-
Предложенный способ синтеза САУ биотехнологическим объектом с параметрическими неопределенностями отличается от известных тем, что в его основе в качестве расчетной достаточно использовать динамическую модель объекта с наихудшим сочетанием параметров объекта, заданным граничными значениями параметров.
-
Разработанный метод построения нелинейной САУ отличается от извест-_ ных тем, что алгоритм управления системы получен на основе эффективной аппроксимации типовых нелинейностей и их комбинаций непрерывными нелинейными дифференцируемыми функциями, причем при реализации в системе форсированных и умеренных режимов не требуется определения моментов переключения режимов, что придает системе свойства, эквивалентные адаптивным.
-
Новизна структуры САУ с инверсной моделью объекта без запаздывания заключается в том, что для реализации модели и компенсации неизмеряемых внешних возмущений используются идентификаторы состояния, а для параметрического синтеза типовых промышленных регуляторов, обеспечивающих роба-стность САУ, используются полученные на основе критерия максимальной степени устойчивости формулы расчета настроечных параметров регуляторов.
-
САУ режимом аэрации отличается от известных тем, что в ней реализуется выбор информационных каналов регулирования с помощью концентрации рОг и газообразных продуктов метаболизма в процессе управления для одного регулирующего воздействия — расхода воздуха на аэрацию, что обеспечивает реализацию предложенного в диссертации принципа избирательного адаптивного управления процессом ферментации.
-
Разработанный алгоритм управления режимом охлаждения стерильных питательных сред в промышленных аппаратах стадии ферментации отличается от известных тем, что для его реализации используется функция переключения с линейной комбинацией ошибки и ее производной с параметрами настройки, являющимися динамическими параметрами объекта на первых часах роста биомассы, что обеспечивает стабилизацию температуры процесса выращивания биомассы без перенастройки алгоритма.
-
Новизна САУ длительностью цикла периодических процессов стадии ферментации состоит в том, что впервые на основе общего критерия управления производством получены критерии оптимального окончания для каждого из процессов стадии ферментации и предложены новые способы и системы, обеспечивающие управление процессами с оценкой экстремума сформулированных целевых функций.
-
Впервые предложена и исследована система программного управления оптимальным температурным режимом процесса биосинтеза на основе функционирования в качестве регулятора искусственно обученной нейронной сети.
Ю.Разработанное алгоритмическое обеспечение задач регулирования и управления технологическими процессами отличается разнообразными характеристиками, что обеспечивает многовариантное решение задач при проектировании систем автоматизации процессов ферментации.
Научная значимость работы. Совокупность разработанных в диссертации динамических моделей, методов и алгоритмов управления представляет собой методологические основы построения систем автоматизации биотехнологических производств различного назначения, которые расширяют традиционную теорию автоматического управления и могут рассматриваться как новое самостоятельное научное направление в теории управления биотехнологическими Процессами.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
предложенные методы идентификации БТОУ с ограниченно стационарными режимами протекающих в них процессов обеспечивают получение динамических моделей в условиях априорной неопределенности с использованием минимального объема экспериментальных данных, что сокращает время проектирования;
использование для синтеза САУ нестационарным процессом модели, заданной диапазонами изменения возможных значений параметров объекта, снижает трудоемкость исследований системы и обеспечивает единый подход к построению самых разных САУ объектами с переменными параметрами;
разработанные нелинейные САУ процессом с алгоритмами управления на основе аппроксимирующих непрерывных функций позволяют в определенной мере устранить противоречие между быстродействием и перерегулированием и могут быть использованы при решении задач синтеза как систем стабилизации, так и многорежимных САУ, необходимых при автоматизации периодических процессов биосинтеза антибиотиков;
разработанная САУ с идентификатором состояния и моделью объекта, с типовым регулятором, имеющим параметры настройки, оптимальные по критерию максимальной степени устойчивости, проста в настройке и обеспечивает свойства робастности и компенсацию неизмеряемых возмущений, что способствует повышению качества управления;
САУ длительностью цикла периодических процессов стадии ферментации с использованием сформулированных критериев окончания каждого из процессов позволяют повысить производительность агрегатов;
разработанная методика автоматизированного выбора алгоритмов управления при проектировании САУ позволяет проектировщику ранжировать их по степени эффективности и производить многовариантное проектирование прикладного математического обеспечения в более короткие сроки;
-разработанный комплекс алгоритмических модулей для решения задач идентификации, оценивания, регулирования и управления пригоден для использования в составе АСУТП ряда биотехнологических производств.
Методы исследований, Доя решения поставленных в работе научных задач были использованы методы математической статистики и теории автоматического управления, численные методы и процедуры параметрической оптимизации, методы динамической идентификации технологических объектов, методы математического и имитационного моделирования и современные комплексы программ. Полученные результаты проверялись экспериментально в лабораторных и производственных условиях.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе научных результатов, выводов и рекомендаций обеспечивается корректным применением методов математической статистики, идентификации, теории автоматического управления. Справедливость выводов относительно эффективности предложенных систем и алгоритмов управления подтверждена математическим моделированием на персональных компьютерах и промышленными экспериментами, результаты которых позволяют сделать вывод об адекватности математических моделей и работоспособности предложенных алгоритмов-управления. Максимальная погрешность определения параметров модели'гю экспериментальным и расчетным данным не превышает 10 %.
Реализация результатов исследований. Предложенный комплекс алгоритмов и программ реализован в составе АСУТП ферментации, сданных в промышленную эксплуатацию на ОАО «Биохимик» (г. Саранск, тема № 1533 822360, № ГР 78072256), Курганском комбинате медицинских препаратов и изделий «Синтез» (г. Курган, тема № 1533 517860), ОАО «Биосинтез» (г. Пенза, тема № 1533 111220, № ГР 81030353), Бердском химическом заводе (г. Бердск, хоздоговор № 369 от 22.11.1982 г.). САУ температурным режимом и величиной рН в реакторах-ферментаторах внедрены на ФГУП «Ставропольская биофабрика», программная система поддержки принятия решений использована при автоматизированном выборе микропроцессорных средств управления ООО «Арнест - Информационные Технологии» (г. Невинномысск).
Созданные алгоритмы управления, реализованные в виде алгоритмических и программных модулей, используются научно-производственной фирмой «КРУГ» (г. Пенза), ООО «Автоматизированные системы управления» (г. Пятигорск) для создания АСУТП микробиологических и химико-технологических производств, сданы в фонд инновационных разработок СевКавГТУ, приняты для внедрения ОАО «Биосинтез» (г. Пенза).
Разработанные алгоритмы управления, оформленные в виде алгоритмических и программных модулей, включены в ГосФАП (№№ 5847-5849), сданы в фонд инновационных разработок ГОУ ВПО «СевКавГТУ».
Ряд теоретических положений и практических решений диссертации используются в учебном процессе Невинномысского (НТИ) и Георгиевского (ГТИ) технологических институтов ГОУ ВПО «СевКавГТУ», при чтении автором курсов лекций «Теория автоматического управления», «Автоматизация промышленных установок и технологических процессов», «Системы управления химико-технологическими процессами», а также при выполнении студентами курсовых и дипломных проектов.
Акты о внедрении прилагаются к материалам диссертации.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на Всесоюзном совещании «Проблемы создания и опыт внедрения АСУ технологическими процессами производства лекарственных препаратов и витаминов» (г. Грозный, 1981 г.); Всесоюзной научно-технической конференции «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами» (г. Грозный, 1987 г.); Ш Всесоюзной научно-технической конференции «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами» (г. Грозный, 1991 г.); Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технология» - ММТТ-2000 (Санкт-Петербургский государственный технический
университет, 2000 г.); ММТТ-14 (Смоленский филиал МЭИ, 2001 г.); XV Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Тамбовский государственный технический университет, 2002 г.); XVIII Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18» (Астраханский государственный технический университет, 2005 г.); XXV Российской школе «Наука и технологии» (г. Екатеринбург: УрО РАН, 2005 г.); V и VI Межрегиональных конференциях Южно-Российского государственного технического университета (г. Новочеркасск, 2004, 2005 гг.); IV, VIII, IX региональных научно-технических конференциях «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону» (г. Ставрополь, СевКавГТУ, 2000, 2004 и 2005 гг.); на научно-технических советах ВНИПИ «Промавтоматика» (г. Грозный); на XXV, XXVIII, ХХГХ, XXXI, XXXIV и научно-технических конференциях по результатам работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов СевКавГТУ (г. Ставрополь, СевКавГТУ, 1995,1998,1999,2002 и 2005 гг.).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 74 научных работах, в том числе 16 статей опубликовано в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК России для публикации научных работ, в 4 монографиях, в 30 статьях и тезисах докладов конференций, по теме диссертации получено 21 авторское свидетельство на изобретения.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, приложений и списка использованных источников, содержащего 233 наименования. Основная часть работы содержит 284 страницы машинописного текста, включающего 78 рисунков, 23 таблицы.
Оглавление диссертации ВВЕДЕНИЕ
