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申请/专利权人:浙江每日元康生物科技有限公司
摘要:本发明公开了应用于益生菌发酵的温度控制系统,涉及温度控制技术领域,本发明包括温度监测模块、温度调节模块、预测模块及类比模块;温度监测模块用于对益生菌发酵时的温度进行监测;本发明,通过集成的温度监测和调节模块,实现了对发酵罐内温度的精确控制,从而显著提高了益生菌的生长效率和代谢活性,采用的预测模块能够根据历史数据和实时监测数据,准确预测不同发酵阶段的温度变化趋势,提前制定和调整温度控制策略,这种智能化的温度管理方法不仅减少了对人工监控的依赖,而且通过优化控制参数,有效降低了能耗,提高了生产效率;通过模型预测控制性能监控,确保了控制目标的持续满足。
主权项:1.应用于益生菌发酵的温度控制系统,其特征在于,包括:温度监测模块,用于对益生菌发酵时的温度进行监测;温度调节模块,用于通过加热单元及冷却单元对发酵罐中的温度进行调节;预测模块,用于对益生菌发酵的不同阶段的温度变化进行预测并提前制定对应的温度调节测量,具体步骤如下:收集益生菌发酵各阶段的温度数据、环境参数和温度调节参数,清洗数据,去除异常值和缺失值,进行标准化或归一化处理,分析并确定对温度预测具有重要性的特征,确定预测模型,并通过历史数据训练模型,利用交叉验证或测试集进行验证,将验证后的模型用于实时温度预测;根据预测结果提前制定模型预测控制调节策略,其中模型预测控制调节策略具体如下:首先确定控制目标,包括最小化温度偏差、能耗或最大化生产效率,并定义相应的目标函数,再建立描述发酵罐温度动态的数学模型,具体为机理模型或基于数据的模型;获取发酵罐当前的温度、pH值及搅拌速度的操作条件作为模型预测控制的初始状态,使用过程模型预测未来一段时间内的温度变化趋势,基于目标函数和预测模型,计算控制动作,包括加热或冷却的开关状态及阀门开度,以优化未来的系统行为,应用优化序列中的第一个控制动作到实际系统中,实时监测发酵罐的状态;使用新收集的数据更新过程模型,反映实际过程的最新状态,并在下一个控制周期,重复预测、优化和实施步骤,实现滚动优化;再对模型预测控制性能进行监控,通过对模型预测控制进行测试,并采集影性参数,通过影性参数进行综合分析得到性评值,具体过程如下:通过对模型预测控制进行测试,并采集影性参数,通过影性参数进行综合分析,其中影性参数包括:跟踪误差:计算设定点与实际输出之间的差异,用于评价对设定点的跟踪能力;控制误差:测量实际温度值与预测温度值之间的差异,用于评估模型的预测准确性;超调量:响应达到稳定值之前的峰值与设定点之间的差值,用于评价模型预测控制的阻尼特性;稳定性裕度:在面对扰动时保持稳定状态的能力;预测精度:预测模型对未来状态预测的准确性;将上述影性参数进行标准化处理,对每个影性参数赋予1-100的评分,并分别为跟踪误差评分、控制误差评分、超调量评分、稳定性裕度评分及预测精度评分,归一化处理后代入以下公式:以得到性评值XPZ,式中gz、kz、ct、wd及yj分别为跟踪误差评分、控制误差评分、超调量评分、稳定性裕度评分及预测精度评分,分别为跟踪误差评分、控制误差评分、超调量评分、稳定性裕度评分及预测精度评分的预设权重系数,并以此性评值作为衡量模型预测控制性能的标准;将得到的性评值与预设的性评阈值进行比对,当性评小于性评阈值时,则判断模型预测控制性能未达到标准,并进行调节策略的优化,具体过程如下:首先分析模型预测控制性能不足的原因,根据性能评估结果,调整模型预测控制的参数,包括权重、预测时间范围及控制时间范围;重新对目标函数进行评估,并重新识别过程模型的参数,调整控制策略;再通过用户界面上显示模型预测控制的预测结果、控制动作和性能指标,并允许操作人员进行监督和手动干预,然后记录所有控制动作和系统响应,以供后续分析和审计;类比模块,用于收集不同批次的益生菌发酵的历史温度数据进行类比分析,具体操作步骤如下:首先确定评价益生菌发酵效果的指标,包括益生菌的活菌数、代谢产物产量、pH值变化或溶解氧水平,收集每个批次益生菌发酵过程中的相关数据;根据评价指标,对每个批次的发酵效果进行量化评分,使用方差分析的统计方法比较不同批次的发酵效果,根据性能评价结果,筛选出发酵效果最好的一个或几个批次;提取最佳批次在不同发酵阶段的温度控制数据,分析最佳批次的数据,识别关键控制点和成功因素,根据最佳批次的发酵过程,建立数学模型进行描述;根据分析结果,制定或更新标准操作程序,确保可以重复最佳批次的发酵条件,在新的发酵批次中实施这些经过验证的控制策略,根据每个新批次的发酵效果,不断优化评价指标和控制策略;利用控制图工具,监控发酵过程的稳定性和可控性,记录所有相关数据和分析结果,并将最佳批次的发酵条件和控制策略进行存储。
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