基于LabVIEW的发酵尾气监控系统设计*

2016-10-13刘泽蒙张广明陈可泉肖乾坤张瑞

电子器件 2016年2期

关键词：补料设定值尾气

刘泽蒙，张广明，陈可泉，肖乾坤，张瑞

（1.南京工业大学自动化与电气工程学院，南京211816；2.南京工业大学生物与制药工程学院，南京211816）

基于LabVIEW的发酵尾气监控系统设计*

刘泽蒙1，张广明1，陈可泉2*，肖乾坤2，张瑞2

（1.南京工业大学自动化与电气工程学院，南京211816；2.南京工业大学生物与制药工程学院，南京211816）

为了能够实时的获取、分析发酵过程中呼吸商的变化情况，设计了发酵过程的尾气监控系统。该系统以LabVIEW为主要开发平台，并辅以MATLAB和MySQL数据库，以实现对微生物发酵过程尾气数据的在线检测、存储，以及实时调节呼吸商（RQ）。系统采用Fuzzy-PID控制算法稳定调控RQ值在0.82，其静态误差仅在±0.02，并通过实验对比说明Fuzzy-PID控制优于常规PID控制。

尾气监控；虚拟仪器；模糊控制；MySQL；呼吸商

发酵过程中尾气的在线监测在微生物发酵的在线调控，提高产率方面起着重要的作用。通过发酵尾气数据的分析，不仅可以了解发酵的状态和进展，确定发酵基质消耗情况，而且还可以帮助判断发酵结束时间。基于RQ的补料控制对于优化发酵工艺具有重要意义［1］，肖杰、史仲平等［2］提出了在谷氨酸发酵中，将搅拌速率作为控制变量，采用常规PID分阶段控制RQ值，提高了谷氨酸产率。熊智强等［3］在GSH发酵中，采用了基于RQ的PID反馈补糖控制，并对人工、乙醇以及RQ反馈控制结果进行比较，证明RQ反馈控制在工业GSH发酵中的优越性。本研究在此基础上，采用了先进的模糊PID控制，自适应调节PID参数，提高控制的快速性、准确性与稳定性，从而提高GSH的产率。

目前发酵领域的检测与控制技术发展迅速，发酵监测平台不仅要求的传感器和执行器，还要有一套运行良好、可靠性强的软件。但是现行使用的C/C++、 VB等高级编程语言上手复杂，研发周期长，效率低。LabVIEW软件则解决了这一难题，LabVIEW是美国NI（National Instrument）公司开发的基于图形编译语言的虚拟仪器集成环境。其开发简单，应用广泛，可维护性好，可代替传统仪器完成数据采集及显示、分析及控制功能。大大缩短了研发周期并降低了硬件开发成本，具有很好的应用前景［4-6］。

1　系统总体框架设计

本系统采用实验室自主开发的尾气分析仪检测发酵过程中的尾气（CO2和O2浓度），尾气分析仪是以AVR单片机为核心的数据采集系统，其采集了包括大气压、温度、氧分压、二氧化碳分压等数据，采样率为1 Hz，采用串口通信方式，波特率为9 600；并外置了USB串口端口、A/D转换模块和D/A转换模块等资源。通过该装置的外围USB串口资源将CO2、O2浓度值发送到上位机，上位机采用PC机，人机交互界面由LabVIEW编写而成，上位机通过USB串口与尾气分析仪进行通信。

LabVIEW所编写的程序任务包括：数据采集、实时显示等。模糊控制算法的实现由MathWorks公司的MATLAB编写，最后结合LabVIEW与MATLAB进行混合编程［7，8］。历史实验数据的存储采用了数据库技术，采用MySQL软件［9］进行数据库的构造，并与LabVIEW混合编程，以实现数据库操作（图1）。

图1　尾气监控系统设计框图

本文基于LabVIEW平台设计尾气监控系统，通过设定合适的呼吸商值（RQ），经模糊控制器（Fuzzy-PID）输出电压控制信号，并经尾气分析仪的外围资源D/A模块转换为电压信号，驱动蠕动泵工作，对发酵罐进行补料，从而调控发酵过程的RQ值。

2　软件设计

LabVIEW软件设计包括前面板的设计以及图形化程序框图的设计［6］。上位机通过USB串口接收尾气分析仪上传的数据，对浓度数据进行处理后将其实时显示在前面板上并可在前面板上完成系统相关参数的设定，同时，将系统相关参数以及尾气数据存入数据库中，数据库中包括的数据有：发酵过程的时间及其对应CO2/O2浓度数据、输出电压信号和通气量等。可对各参数变化作统计以及分析，并绘制历史图表、打印等工作。还可通过设置合适的RQ值，实现基于RQ的模糊反馈补料控制［10］。监控界面如图2所示。

图2　监控系统主界面

2.1上位机与尾气分析仪的通信

在LabVIEW中使用VISA驱动，通过调用VISA中的子函数可实现多种通用协议如GPIB、RS232、USB、PXI或VXI等仪器的通信，而无需考虑各仪器之间通信协议的差异［11］。

CO2、O2传感器发送特定格式的字符串给上位机，USB串口传输：波特率9 600，8个数据位，无奇偶校验位，一个停止位。串口在接收数据时，由于有一定的延时，LabVIEW在读取时也要延时相应的时间。本系统中读取延时为5 000 ms，LabVIEW框图程序依次调用VISA资源配置（初始化）→VISA读取→VISA写入→VISA关闭，程序循环，不断接收串口数据。

接收到的数据为字符串形式，使用正则匹配式对其进行拆分，提取有用信息，利用Fract/Exp⁃StringToNunlber函数将字符转换为十进制数字型，送至趋势图中实时显示［4］。

2.2Fuzzy-PID控制器

微生物发酵是一个复杂的过程，其具有非线性、时变性的特点。生物学参数测量困难，影响因素错综复杂，但发酵过程中，pH值、温度、溶氧浓度、搅拌速率、以及尾气组分等物理、化学参数要更易检测和控制［3］。本系统采用基于RQ值的补料控制，通过控制RQ值的水平，间接控制发酵过程中微生物的代谢。补糖速率控制采用精密蠕动泵BT100-2J（兰格精密泵）作为执行器，输入电压值范围为0～5 V，蠕动泵输出流速范围为0.000 2 mL/min～380 mL/min。设定泵进行恒定流速控制（180 mL/min），保证补糖速率与输入电压值成线性关系，调整两个控制变量的比例系数即可关联电压值与补糖速率。

虽然传统的PID控制算法稳态性好，精度高，但鲁棒性差，容易产生振荡，积分饱和以及超调。同时PID算法无法适应非线性时变系统的参数变化，而引入模糊控制后，通过实时整定PID参数，实现控制器参数的自调整，大大提升了对RQ的控制效果。RQ值可由简化后的公式（1）［12］得到。

该系统的模糊控制算法通过调用MATLAB中的模糊工具箱来完成，Fuzzy-PID控制原理如图3所示。

图3　Fuzzy-PID控制原理图

首先设定值与测定值比较得到受控量的偏差e和偏差变化率ec作为控制器的输入，输出则为Δkp、Δki、Δkd。通过检测输入量e与ec，不断调整比例、积分和微分3个参数值。

图中所示被控对象为发酵过程，其中RQ值的偏差e的论域为［-1，1］，偏差变化率ec的论域为［-1，1］，将输入与输出的模糊状态论域分为7个模糊子集：｛PB（正大）、PM（正中）、PS（小）ZO（零）、NS（负小）、NM（负中）、NB（负大）｝，Δkp、Δki、Δkd模糊状态论域均取为［-3，3］。确定Kp、Ki、Kd的变化范围，从而确定Δkp、Δki、Δkd的取值范围；通过经验尝试，得到：Kp范围［50，200］、Ki范围［0.05，0.5］、Kd为0。根据发酵过程的特点和PID调节经验，模糊状态论域分为3个阶段并顺序交叠使用高斯、钟形以及Z型隶属度函数。

结合输入变量与Kp、Ki、Kd间的关系，并根据实际控制过程中PID参数的实际操作的变化，建立模糊推理表，模糊推理规则可见于文献［10］。

该模糊控制器采用Mamdani模糊推理，其形式为：

得到对应Δkp、Δki、Δkd的隶属度后，采用加权平均法进行解模糊运算。

LabVIEW中有两种方法可调用MATLAB程序等，1种是采用MATLAB Script节点，第2种是使用ActiveX函数模的方法。该系统采用第1种方式实现MATLAB程序的调用。该节点具有多输入、多输出的特点，且其只有LabVIEW中的数据与MAT⁃LAB中对应的数据类型相同，才能进行数据传递。

Fuzzy-PID的框图程序主要由一个循环结构、条件判断结构以及MATLAB Script节点结构组成，利用循环结构的移位寄存器来保存数据。移位寄存器可将上一次循环的值传递至下一次循环，借助移位寄存器记录模糊控制器的运行状态以及中间结果。最后通过VISA串口写入将输出结果输入到尾气分析仪中，具体程序框图如图4所示。

图4　Fuzzy-PID部分框图程序

2.3LabVIEW与MySQL数据库混合编程

LabVIEW也有多种与数据库通信的方法，第1种是直接使用NI的LabVIEW的数据库工具包，第2种是使用C/C++语言生成DLL文件，以便LabVIEW调用DLL访问数据库，第3种是使用LabVIEW中的ActiveX功能调用Microsoft ADO对象从底层编程实现，本系统中采用了基于第3种访问方式的工具包LabSQL［13］实现。LabSQL是一个多数据库、跨平台的LabVIEW数据库工具包，其将复杂的底层ADO及SQL操作封装成一系列的LabSQL VIs。LabSQL支持Windows操作系统中任何基于OBDC的数据库，包括Acess、SQLServer、Orcale、Pervasive、Sybase等。本文实时地将数据写入MySQL数据库中。数据库功能区接收缓存区的串口数据，与前面板的输入值：RQ设定值，通气量做为一组数据存入数据库，采用for循环结构写入缓存区中的大量数据，如图5所示。

图5　LabVIEW数据写入MySQL数据库程序框图

3　结果与讨论

设计本系统主要是为了实时监测微生物发酵尾气中CO2、O2的浓度，间接得到呼吸代谢参数RQ，显示于PC机上，并对发酵过程进行基于RQ反馈Fuzzy-PID补料控制。将本系统应用于谷胱甘肽（GSH）补料分批发酵实验，本实验采用New Bruns⁃wick的BF-115型7.5升自动控制发酵罐实现微生物发酵过程的pH、溶氧以及温度的控制。

发酵前期（0～12 h）由于培养基中葡萄糖充足，细胞生长迅速，RQ值快速增大，随后葡萄糖浓度下降，呼吸作用减弱，RQ下降；此时，当RQ值小于设定值时，切换至自动控制补料模式。从而达到提高细胞密度、GSH产量和胞内GSH含量的目的［14］。首先采用传统PID控制算法进行发酵补料控制，RQ设定值为0.82，反馈控制开始于发酵后12 h左右，采用Lab⁃VIEW监测系统实时检测RQ值，利用控制器输出的电压信号控制蠕动泵进行转速调节，使RQ值维持在设定值，测量结果如图8（左）所示。可知12 h～16 h左右，RQ值强烈振荡，处于动态调节过程；20 h后RQ值趋于平稳。但在反应过程中受到系统干扰（40 h～45 h），振荡较为强烈，其静态误差在±0.05。

图6　RQ*=0.82，基于LabVIEW平台的RQ历史趋势图比较

陈可泉（1982-），男，汉族，江苏南京人，南京工业大学，副教授，主要从事生物过程工程与系统工程领域的研究工作，kqchen@njtech.edu.cn。

图7　不同RQ设定值下历史趋势图

图6（右），在发酵10 h后，RQ值下降至低于设定值0.82，切换至Fuzzy-PID控制模式，18小时后RQ值基本保持稳定；采用了Fuzzy-PID控制算法的RQ值在动态调节过程中能够对扰动进行快速的反应与调整，其调节时间也大大降低。在40 h左右出现的系统扰动中，Fuzzy-PID控制器能够更好的处理此种状况，并且其静态误差为±0.02。图7显示了在同一批GSH发酵实验中，模糊PID控制器的控制效果。

4　结语

本文采用了LabVIEW软件作为开发平台，开发周期短，易实现，可维护性好。采用LabVIEW实现对尾气数据的采集和显示，并将相关数据存储于MySQL数据库。完成了基于MATLAB的Fuzzy-PID控制算法，并利用LabVIEW中的MATLAB Script节点调用该控制算法，弥补了LabVIEW无法进行复杂算法分析和编写的缺点。

本监控系统应用于GSH发酵实验中，达到了预期的目的，验证了系统的可靠性和优越性。所设计系统不仅实现了实时监测，有助于发酵过程中相关参数的实时分析，而且提高了发酵优化控制的自动化水平。

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刘泽蒙（1990-），男，汉族，江苏宿迁人，南京工业大学，硕士研究生，主要从事发酵过程在线检测与控制研究，425180220@qq.com；

Design of Exhaust Gas Monitoring System for Fermentation Process Based on LabVIEW*

LIU Zemeng1，ZHANG Guangming1，CHEN Kequan2*，XIAO Qiankun2，ZHANG Rui
（1.Nanjing Tech University College of Electrical Engineering and Automation，Nanjing 211816，China；2.Nanjing Tech University College of biological and pharmaceutical engineering，Nanjing 211816，China）

In order to obtain these real-time parameters and analyze the changes of respiratory quotient，an exhaust gas online monitoring system is designed，the system is based on LabVIEW，which is supplemented by MATLAB and MySQL database.The integration of software resources achieves microbial fermentation process RQ online mon⁃itoring，data storage，and real-time adjustment of RQ.System uses Fuzzy-PID control as feedback control algorithm to control the RQ values to the set point 0.82，Static error of which is only 0.02.Through the experimental compari⁃son，Fuzzy-PID control was proven more reliability and superiority then traditional PID control.

exhaust gas monitoring；virtual instrument；fuzzy control；MySQL；respiratory quotient