Автоматизация периодических процессов ферментации производства антибиотиков медицинского назначения

• Автор: Лубенцов, Валерий Федорович
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Новочеркасск
• Количество страниц: 421 с. : ил.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ФЕРМЕНТАЦИИ КАК ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ И СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ИХ АВТОМАТИЗАЦИИ
1.1 Общая характеристика типовых периодических процессов ферментации биотехнологических производств на основе микробиологического синтеза
1.2 Особенности биотехнологических процессов стадии ферментации как объектов управления
1.3 Математико-статистический анализ вариабельности параметров процессов ферментации биотехнологических производств
1.4 Анализ состояния вопросов автоматического регулирования и управления периодическими процессами ферментации
1.5 Анализ критериев эффективности и обоснование целевых функций для задач управления типовыми биотехнологическими процессами стадии ферментации

1.5.1 Анализ и выбор критерия управления типовым биотехнологическим производством

1.5.2 Выбор и обоснование критериев управления типовыми периодическими биотехнологическими процессами стадии ферментации

1.6 Постановка задач диссертационной работы

Выводы
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ И ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ФЕРМЕНТАЦИИ
2.1 Метод динамической идентификации периодического процесса биосинтеза при интенсивном тепловыделении

2.2 Метод параметрической идентификации динамической модели биотехнологических объектов управления по начальному участку переходной функции
2.3 Метод параметрической идентификации динамической модели биотехнологических объектов управления при неустановившейся переходной функции
2.4 Метод ускоренной идентификации динамической модели биотехнологических объектов управления в условиях априорной неопределенности и ограниченной стационарности процесса
2.5 Оценка и корректировка параметров динамических моделей нестационарных биотехнологических объектов методом активной динамической идентификации
2.6 Динамические характеристики процесса ферментации в производстве пенициллина
2.7 Идентификация динамических моделей процесса ферментации в производстве антибиотиков
2.8 Оценка и корректировка параметров динамической модели объекта при
адаптивном управлении процессом ферментации
Выводы
ГЛАВА 3. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ САУ СЛОЖНЫМИ БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ОБЪЕКТАМИ
3.1 Метод синтеза САУ нестационарными биотехнологическими объектами управления с параметрическими неопределенностями
3.2 Принцип построения САУ режимом аэрации процесса биосинтеза, реализующей избирательное управление в условиях неопределенности путем автоматического выбора информационных каналов
3.3 Синтез робастной САУ процессом ферментации на основе метода динамической компенсации и критерия максимальной степени устойчивости
3.3.1 Выбор и обоснование структуры САУ объектами с запаздыванием

на основе принципа динамической компенсации
3.3.2 Параметрический синтез типовых промышленных регуляторов для нестационарных объектов с запаздыванием, обеспечивающих робастность САУ процессами ферментации
3.4 Принцип синтеза управляющих воздействий с использованием идентификаторов состояния при неизмеряемом возмущении
3.5 Синтез САУ БТОУ с непрерывными аппроксимирующими нелинейными
функциями управления
Выводы
ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ САУ РЕЖИМНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ ФЕРМЕНТАЦИИ
4.1 Исследование САУ режимом аэрации в процессе биосинтеза антибиотиков
4.1.1 Исследование адаптивной системы автоматической стабилизации концентрации растворенного кислорода с переменной структурой
4.1.2 Исследование адаптивной системы автоматической стабилизации концентрации растворенного кислорода с идентификатором состояния и моделью объекта управления при действии неизмеряемых возмущений
4.1.3 Исследование САУ режимом аэрации с несколькими переменными состояния процесса биосинтеза, реализующей принцип избирательного управления
4.2 Исследование нелинейной САУ величиной pH в процессе биосинтеза антибиотиков
4.2.1 Исследование адаптивной позиционной системы регулирования pH
в процессе биосинтеза при дискретном дозировании титрантов
4.2.2 Исследование САУ величиной pH с аппроксимирующей непрерывной
функцией управления
4.3 Исследование САУ температурным режимом процесса ферментации
4.3.1 Исследование САУ режимом охлаждения стерильных питательных сред в аппаратах периодического действия стадии ферментации

увеличение, но и снижение рСОг ухудшает процесс биосинтеза [55]. Следовательно, концентрация растворенного СО2 как слишком низкая, так и высокая может оказывать угнетающее влияние и поддержание оптимальной величины растворенного СО2 имеет исключительно важное значение.
Наиболее сильным воздействием для регулирования рСОг является расход воздуха. Для стабилизации рСОг применен импульсно-астатический закон регулирования скорости вращения мешалки, однако точность при этом оказалась невысока [56].
Таким образом, характерной особенностью автоматического регулирования и управления периодическим процессом ферментации со вторичным метаболизмом целевого продукта, к которым относятся антибиотики, является то, применяющиеся в отрасли системы обычно стабилизируют параметры на заданном постоянном уровне [57] Наибольшая эффективность применения САУ процессами ферментации связана с реализацией оптимальных профилей параметров управления (программ управления для температуры, величины pH, концентрации рОг), обеспечивающих оптимальные условия протекания процессов. Однако далеко не все рассмотренные системы представляется возможным использовать для оптимального ведения периодических процессов биосинтеза антибиотиков, так как существенная нестационарность и нелинейность динамических характеристик БТОУ требует уточнения настроечных параметров регулятора в системе управления величиной pH, температурой, рОг.
Во всех практически математических моделях [58-63] учитывается тот факт, что на скорость роста микроорганизмов оказывает ингибирующее воздействие концентрация метаболитов, а также такие параметры среды как pH, температура, концентрация растворенных газов (Ог и СО2), низкая или высокая концентрация субстрата либо питательных веществ, загрязнение субстрата [61].
В работе [64] определены условия и установлена степень устойчивости биотехнологической системы на основе математической модели глубинного культивирования аэробных микроорганизмов, проводимого в емкостном аппарате с мешалкой. Динамические свойства рассмотренной системы необходимо учитывать