автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация периодических процессов ферментации производства антибиотиков медицинского назначения

На правах рукописи "

Лубенцов Валерий Федорович

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПЕРИОДИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ ФЕРМЕНТАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА АНТИБИОТИКОВ МЕДИЦИНСКОГО НАЗНАЧЕНИЯ

Специальность 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими

процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Новочеркасск 2006

Работа выполнена на кафедре «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами» ГОУ ВПО «Южно-Российский государственный технический университет (Новочеркасский политехнический институт)»

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ:

доктор технических наук М.Э. Шошиашвили доктор технических наук М.П. Асмаев доктор технических наук О.М. Проталинский

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ:

Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, г. Москва

Защита состоится Я^Р 2006 г. в Ю00 часов на заседании диссертаци-

онного совета Д. 212.304.02 в Южно-Российском государственном техническом университете (НПИ) по адресу: 346428, г. Новочеркасск-28 Ростовской обл., ул. Просвещения, 132, ауд. 107.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Южно-Российского государственного технического университета (НПИ) по адресу: 346428, г. Новочеркасск-28 Ростовской обл., ул. Просвещения, 132.

Автореферат разослан 2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета А.Н. Иванченко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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 JI.C., Казакова A.B., 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 H.A., 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:

1. Исследование динамических характеристик процессов ферментации и построение динамических моделей биотехнологических объектов управления для целей синтеза и анализа АСР и САУ.

2. 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.

3. Разработка метода синтеза САУ БТОУ с переменными параметрами при ограниченной априорной информации о динамических характеристиках объекта, имеющих свойства робастности и адаптивности.

4. Разработка САУ с алгоритмами управления, полученными на основе аппроксимации типовых нелинейностей и их комбинаций непрерывными нелинейными дифференцируемыми функциями.

5. 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.

6. Разработка САУ режимом охлаждения стерильных питательных сред в аппаратах стадии ферментации при ограничении на регулирующее воздействие и отсутствии самовыравнивания БТОУ.

7. Разработка систем управления длительностью циклов работы аппаратов периодического действия стадии ферментации, обеспечивающих оптимальное окончание протекающих в них процессов.

8. 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.

9. 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;

1. 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.

2. 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-

нием нестационарности и нелинейности процесса ферментации.

3. 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.

4. Разработанный метод построения нелинейной САУ отличается от известных 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Впервые предложена и исследована система программного управления оптимальным температурным режимом процесса биосинтеза на основе функционирования в качестве регулятора искусственно обученной нейронной сети.

Неразработанное 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 "по 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.); III 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, XXIX, 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

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 периодическим и процессами ферментации

1.5 Анализ критериев эффективности и обоснование целевых функций для задач управления типовыми биотехнологическими процессами стадии ферментации

1.6 Постановка задач диссертационной работы Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ БИОТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ УПРАВЛЕНИЯ И ПОСТРОЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ ФЕРМЕНТАЦИИ

2.1 Метод динамической идентификация 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 антибиотиков

2.7 Идентификация динамических моделей процесса ферментации в производстве антибиотиков

2.8 Оценка и корректировка параметров динамических моделей объекта при адаптивном управлении процессом ферментации

Выводы по главе 2

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

3.4 Принцип синтеза управляющих воздействий с использованием идентификаторов состояния при иеизмеряемом возмущении

3.5 Синтез САУ БТОУ с непрерывными аппроксимирующими нелинейными функциями управления

Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. ИССЛЕДОВАНИЕ САУ РЕЖИМНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ПРОЦЕССОВ ФЕРМЕНТАЦИИ

4.1 Исследование САУ режимом аэрации в процессе биосинтеза антибиотиков

4.2 Исследование нелинейной САУ величиной рН в процессе биосинтеза антибиотиков

4.3 Исследование САУ температурным режимом процесса ферментации

4.4 Исследование адаптивной системы регулирования концентрации растворенного кислорода в процессе биосинтеза пенициллина

4.5 Динамика систем с аппроксимирующими непрерывными нелинейными функциями управления

4.6 Построение и исследование САУ процессом ферментации с применением технологии нейронных сетей

Выводы по главе 4

ГЛАВА 5. САУ ДЛИТЕЛЬНОСТЬЮ ЦИКЛА ПЕРИОДИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АГРЕГАТАХ СТАДИИ ФЕРМЕНТАЦИИ

5.1 САУ длительностью цикла процесса ферментации при отсутствии ограничений на длительность процесса

5.2 САУ длительностью цикла процесса ферментации при наличии ограничений на длительность процесса

5.3 САУ. длительностью процесса биосинтеза с учетом максимизации производительности ферментатора

5.4 САУ длительностью цикла работы инокулятора и посевного аппарата

5.5 САУ длительностью цикла работы взаимосвязанных посевного аппарата и ферментатора Выводы по главе 5

ГЛАВА 6. ПРИНЦИПЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАДАЧ РЕГУЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ В АСУТП

6.1 Основные особенности разработки прикладного математического обеспечения САУ процессами ферментации

6.2 Методика автоматизированного выбора альтернатив при проектировании прикладного математического обеспечения

6.3 Методика выбора алгоритмов управления как задача многокритериальной оптимизации на иерархиях с различным числом и составом альтернатив

6.4 Функциональная структура автоматизированного рабочего места проектировщика прикладного математического обеспечения АСУТП

Выводы по главе 6 ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ПРИЛОЖЕНИЯ

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследуемой проблемы, сформулирована цель работы, отражены основные положения, выносимые на защиту, показана их научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проведен анализ особенностей биотехнологических процессов стадии ферментации и причин, вследствие которых существующие системы автоматизации не обеспечивают требуемого качества управления. Исходя из общего критерия управления стадией ферментации — прибыли производства, получаемой за время цикла ферментации, - сформулированы целевые функции для процессов роста биомассы в инокуляторе, посевном аппарате и процесса биосинтеза в ферментаторе. Осуществлена постановка задачи автоматизации, которой подчиняются задачи автоматического регулирования и управления каждым отдельным процессом стадии в соответствии с полученными для них критериями управления.

На основе разработанной методики, включающей группировку технологических режимов процессов ферментации, расчет вариабельности параметров для идентичных технологических режимов, оценку влияния параметров питательной среды и посевного материала на активность целевого продукта биосинтеза, установлено наличие потенциальных источников повышения эффективности производства, которые заключаются в сокращении диапазона колеблемости параметров процессов стадии ферментации. Из анализа современного состояния вопросов идентификации биотехнологических объектов и автоматизации процессов ферментации, с учетом результатов анализа чувствительности целевой функции процесса ферментации к точности реализации оптимального температурного профиля определены задачи диссертационных исследований.

Вторая глава посвящена исследованию динамических характеристик процессов ферментации, построению динамических моделей биотехнологических объектов для целей синтеза систем автоматизации процессов ферментации и методам динамической идентификации БТОУ.

В связи с нестационарностью процессов ферментации решена задача идентификации возможных временных интервалов квазистационарности. Эта задача решена с помощью ключевого параметра процесса - концентрации биомассы, косвенно отражающей изменение реологических свойств культуральной жидкости в процессе. Используя данные об этом параметре, осуществлялась кусочно-ступенчатая аппроксимация и строилась математическая модель процесса, как не зависящего от времени. При нарушении адекватности модели по F-критерию исследуемый временной интервал принимался за интервал квазистационарности

процесса и осуществлялся переход к идентификации следующего интервала квазистационарности. Наличие интервалов квазистационарности позволило охарактеризовать исследуемый класс процессов как объекты управления с ограниченно стационарными режимами, для которых при получении переходных функций возможны неустановившиеся режимы за счет действия неконтролируемых возмущений, генерируемых самим технологическим процессом (например, за счет тепловыделения, потребления 02 и т.д.). В связи с этим рассмотрены методы активной идентификации параметров БТОУ и особенности их применения для биотехнологических процессов на квазистационарных участках, обуславливающих ограниченный объем неискаженных экспериментальных данных. Решена задача идентификации БТОУ по минимальному объему экспериментальных данных и разработан ускоренный алгоритм идентификации динамической модели БТОУ с использованием только начального участка кривой разгона объекта. Как показывают эксперименты, идентификация БТОУ проводится достаточно качественно по пяти наблюдаемым значениям начального участка переходной функции.

Используя кривые разгона объектов, полученные в ходе экспериментальных исследований промышленных процессов, осуществлена идентификация математических моделей наиболее важных каналов управления процессом ферментации. С учетом результатов экспериментально-аналитических исследований объектов управления установлено, что исследуемые объекты можно описать на интервалах квазистационарности передаточными функциями вида: Кт(р) = 1У0;(р)-еХр(-хр) = к-ехр(-1р)/(Т-р + 1); П"02(р) = ^'(р)■ ехр(-тр) = к • ехр(-гр)/(Т22-р'+Т,.р + 1).

ЪУ0)(р)~ }Уоз*(р) ехр(-тр) /р=к-ехр(-хр)/(р(Т-р + 1)), где к - коэффициент усиления объекта; т - время запаздывания; Т - постоянная времени объекта первого порядка; Г/, Тг - постоянные времени объекта второго порядка; р - переменная преобразования Лапласа.

В качестве показателя адекватности модели используется выражение:

£[* 0)-х„0)\

где х(¡) и хмф — ординаты экспериментальной кривой разгона и переходной функции, рассчитанной по модели, соответственно.

Показатель адекватности динамических моделей не ниже 0,9, и поэтому полученные модели пригодны для решения задач анализа и синтеза САУ БТОУ. В результате идентификации процесса биосинтеза пенициллина найдены следующие диапазоны изменения параметров объектов:

по каналу регулирования «расход хладоагента-температура»: 0,0770,383; 14,35<ГУ¿41,56; 8,55<Г2 ¿25,01; 2,2<г ¿6,0; по каналу регулирования «расход воздуха-концентрация растворенного 02 (р02)»: 0,0295к ¿0,402; 7,81 14,8; 4,6<Г2 <10,08; 2^т£7,5;

по каналу регулирования «расход воздуха-концентрация растворенного С02 (рСОг)»: 0,079¿£<0,563; 4,49^7/^12,68; 2,445Тг <. 8,79; 1,3йт£7,5;

по каналу регулирования «подача щелочи-рН среды в аппарате»: 0,0021<£< 0,0032; 5 < Т < 17; 4,5 <т <19,5;

по каналу регулирования «подача кислоты-рН среды в аппарате»: 0,0012<¿<0,0092; 5 <Г< 18; 4<т<18.

Изменение параметров математической модели процесса биосинтеза в производстве пенициллина приведено на рис. 1. В условиях невысокой воспроизводимости процесса ферментации использование параметрических передаточных функций для адаптивного управления процессом является нецелесообразным либо малоэффективным. Поэтому предложено и теоретически обосновано для оценки и корректировки параметров модели использовать косвенный параметр

У = №св (0& ~ интегральное количество выделяющегося С02, адекватно характе-* :

ризующее состояние процесса ферментации (Ос,/1) - количество выделившегося

С02). В соответствии с этим осуществлена аппроксимация изменяющихся параметров модели функциональными зависимостями ввда

= О)

где Рч(у) — условное обозначение параметров динамической модели, д = 1,2, ...,т — количество параметров модели; аи, - коэффициенты полинома Рч(у).

Рис. 1. Изменение параметров математической модели процесса биосинтеза в производстве пенициллина: Ко, К,, Кз, К,, К,-коэффициенты передачи объектов управления по каналу регулирования температуры, рОа, рСОг, рН подачей щелочи и кислоты соответственно

Проверка адекватности модели осуществлена по критерию Фишера. Максимальная погрешность оценки параметров модели с использованием функциональной зависимости (1) не превышает 10 %, что свидетельствует о пригодности полученных уравнений для оценки и корректировки параметров модели, которая может быть использована в контуре адаптивного управления процессом ферментации. Исходя из того, что объект отвечает условиям квазистационарности, предложена периодическая корректировка параметров модели с помощью оценки \(у' -у'ГДО у',у1 - расчетное (в начале интервала квазистационарности процесса) и текущее значение количества выделившегося С02; <5 — допустимая точность вычисления значения у = /0 (()&.

» '

В третьей главе рассмотрены разработанные методы синтеза САУ БТОУ с переменными параметрами при ограниченной априорной информации об изменяющихся динамических характеристиках процесса и неконтролируемых возму-

щениях с идентификаторами состояний и моделями БТОУ, а также способы построения САУ режимом аэрации с несколькими параметрами состояния процесса биосинтеза и способы синтеза нелинейных АСР основных технологических параметров аппроксимационными методами.

В основе метода синтеза САУ объектами с переменными параметрами лежит утверждение о том, что если на интервалах квазистационарности из математической модели, определяющей множество объектов, выделено два объекта с передаточными функциями И'/ф) и 1У2(р) и переходные процессы в системе х¡0) и х2(0, полученные в результате исследования САУ этими объектами, удовлетворяют заданным требованиям и имеют вид, показанный на рис. 2 (пунктиром показано условное значение входного сигнала системы), тогда для любых значений параметров объекта из диапазона их изменений на каждом интервале квазистационарности переходный процесс остается в пределах границ х^) и х2(1). В работе показано, что изложенное можно математически записать так

¿Х1(1)-х2(1). (2)

В работе показано, что если обеспечить смещение полюсов преобразования Лапласа произведения двух вещественных функций Ь{х1(1)-х2(()} влево на/>*(гдерк - действительные и отрицательные полюсы), то реакция системы управления у(1^1) на входной сигнал будет оставаться в пределах допустимых границ х¡(1)£у((, ^¡)<,х2(0, НО для всех значений параметров в заданном ограниченном диапазоне («, - величина, отражающая переменность некоторого параметра объекта управления, ¡лШп <, //, ^ Выбирая модель объекта с расчетными пе-

редаточными функциями, имеющими наихудшее сочетание параметров из диапазона их изменения, и параметры настроек регулятора (алгоритма управления), обеспечивающие Х)(1) и х2(1) (рис. 2), которые удовлетворяют заранее заданным требованиям, из теоремы о произведении двух функций в действительной области следует, что преобразование Лапласа Ь{х1(1)-х2(0} будет иметь ц т полюсов, смещенных влево на рк и равных полюсам Х2 (р). Следовательно, неравенство (2) выполняется, а настроечные параметры алгоритма в системе управления объектом с параметрическими неопределенностями, следует считать в этом случае рациональными. С использованием предложенного метода осуществлен синтез САУ процессом ферментации по каналу регулирования рН и р02 в ферментаторе. Результаты исследования САУ приведены в главе 4.

Специфической особенностью аэробных периодических процессов ферментации антибиотиков является неизбирательность ряда управляющих воздействий, каждое из которых влияет на различные параметры не только через явную физи-

х2(() в САУ нестационарным объектом, ограничивающие область допустимых значений регулируемой переменной

ческую связь, но и через внутриклеточные изменения, влияющие в свою очередь на физико-химические условия среды. Малая информативность одной регулируемой переменной в течение всей ферментации при постоянно изменяющихся условиях среды не позволяет исключить возможность ингибирования процесса повышенными концентрациями СО2 и обеспечить оптимальные условия протекания процесса. Это обуславливает необходимость смены регулируемой перемежой процесса на входе системы с помощью характерных изменений скорости и значений автоматически контролируемых параметров среды. Такое целенаправленное подключение регулируемых переменных (рСЬ, рСОг, С02) на вход САУ для одного и того же регулирующего воздействия, названное в работе методом избирательного управления, является новым в отечественной и зарубежной практике управления периодическими процессами ферментации, что подтверждено авторскими свидетельствами на изобретение (А.с. №№ 819799,934480,909663).

В работе предложен метод улучшения качества нелинейных систем регулирования путем использования алгоритмов управления на основе нелинейных непрерывных дифференцируемых функций, аппроксимирующих разрывные функции, типовые нелинейности и их комбинации. Ниже приведены основные типы аппроксимирующих непрерывных функций (АНФ), которые можно рекомендовать для алгоритмов формирования регулирующих воздействий в системе:

Р,(е) = М-[ехр(Л -е)~ ехр(~Л ■ е)]/[ 1 + ехр(Л ■ е)\ [/ + ехр(-Л-е)}; (3)

р(е\„ М-[ехр(Л-(е + сг))-ехр(-Л-(е-а))] . /л

' + ехр(Л ■(е + а))}-[1 + ехр(-Л ■ (е - а))]'

р,е\-м у ехр(Л-(е±\-а.))-ехр(-Х-(е-\-а)) . (5л

' Я>[1+ехр(Л-(£+1-а))]-[1+еХр(-Л-(е-1-а))\' Р(е)-М-Г ехр(Л-(е + 1-а))-ехр(~Л-(е-1-а)) '' «[/ + ехр(Л■(е + !-а))\-[1 + ехр(-Л-(е-¡-а))]'

Такая аппроксимация практически означает реализацию в ходе переходного процесса нелинейной коррекции, при которой коэффициент передачи в ходе переходного процесса изменяется плавно. Плавность изменения аппроксимирующей характеристики снижает динамические нагрузки на элементы систем. На основе формул (3)-(6) и их комбинаций в сочетания с интегральными составляющими получено семейство новых законов управления. В табл. 1 приведены основные алгоритмы (законы) управления и структурные схемы их реализации.

Полученные законы управления позволяют решать задачи стабилизации и изменения регулируемых величин объекта в соответствии с заданными законами (профилями изменения) и при этом ограничить время работы систем с максимальными (предельными) значениями регулирующих воздействий.

Предложены рекомендации по настройке системы с АНФ. Так, для системы с законом управления (5) табл. 1 параметры Ми Л определяются по формулам:

где а - требуемая (допустимая) амплитуда автоколебаний; И-'/-- передаточная функция линейкой части системы; а~ угол наклона касательной на линей-

Таблица 1 — Нелинейные законы управления и структурные схемы их реализации

M п!п Закон управления Структурная схема

1 U = Л//[1 + ехр(~Лг)]+у/- |ай, = \ут. при Щ<.6, V ~ [о при jij > S; M — const', настроечные параметры. е не 1-Я |д# HÈb-S^Hib^r -g-g-й-^—J логически R блок

2 и = м/{1 + ехр(-А(е - а))} + у/ Jaft; [l/r, при IèIèî, V ~ 1 [О при|£|>£; Л/,<5 — const; Я, Т. - настроечные параметры; — зона нечувствительности.

3 и = М, • > - Л/, • а + ^ Jirff ; fl/r. при 0"= i > I [0 при |i[> J; M,, А/,, S—const; 0 < a < 1 ; Л.,ТЫ— настроечные параметры. -1

4 и = Yi" мг > М{в/ -^е2 + 2уе + у2 + + щ -Л/2 при е<,~ауу 0 при -о, <£<а1У + Мг при е > а2; |1/Т„ при Щиё, [0 при > 3; Л/,; М,,Л/г—¿дат; зона нечувствительности. r-î>Hp-ri ~SéH—i^Hiy {НМ^тФ* 4ÈF4I}—. -ЕЬРна— HZIHSFM^H t

5 t/ = -м,х 1+ехр(Л-^)3[1 + ехр(-Л.£)] г' 1/Г, при 0 при |г|><5; V - настроечные параметры. U IV HÉHB^WHÉbEbt i-i +- HÈHSf-i (х)—1 HS-HÇHIl- -чзчэч^

Продолжение табл. 1

№

и/а

Закон управления

Структурная схема

V-

ехр(Я. ■ (г- + a))] [t + ехр(-Л ■ (г - а))] '\/Тк при jfjsi, О при > <5; ЛУ, А, уг — настроечные параметры; 2а - зона нечувствительности.

ЧЗЧЯЧ|Р

У-М-Ет;

+ ехр(Л .(i + / • о))] [l + схр(-Я ■ (г - г ■ о))j jaJi;

1/7". при [¿¡Si, О при М, А, у/ - настроечные параметры; 2а — зона нечувствительности.

ц у cxp(X-(£ + i- а)) - ехр(-Л ■ (с -<■ о))

' Д [1 + ехр(Л • (« + г • я))]- [1 + ехр(-Я . (с - / • а))]

V-

1/Г„ при |i| £ <5, О при |f| > S-, Л/, Я, I/ " настроечные параметры; 2а - зона нечувствительности.

Vi

у - v. • V4£* + г1 + +KJ J^;

у,,Vj -нелинейные функции:

Л*и если|ё} vino и * О,

А/] + Jfa*«. ~ еслиИ < н £ < £M и у j - 0; -А/, прк£ < -а,, 0 при-а, < е<а2 + A/j при« > Oji при Ц 2 б, при > М„ Aij -irom-f. А/, > А/„ Ц, J - зона нечувствительности.

iv. ■ "1° 1

ном участке аппроксимирующей характеристики; коэффициент затухания; <щ — частота, при которой выполняется условие lm(\Va(- ^+jmo))=0. При отсутствии информации о значении tga можно принять ft» 7...12, обеспечивающее близость аппроксимирующей характеристики к релейной, и определить значение параметра Л.

Анализ опубликованных работ по синтезу систем управления на основе критерия максимальной степени устойчивости показал, что, несмотря на ряд полученных Я.З. Цыпкиным, А.М. Шубладзе, Г.И. Загарием, А.М. Цирлиным, Д.А. Беловой, C.B. Гуляевым и другими существенных результатов, задача параметрического синтеза регуляторов по критерию максимальной степени устойчивости в системе с запаздыванием с инверсной моделью БТОУ в замкнутом контуре не исследована. В результате решения этой задачи для случая полного соответствия параметров модели и инерционной части объекта управления {WM~' (p)=[lVo' (р)Г'} получено, что параметры настройки регулятора, оптимальные по критерию максимальной степени устойчивости, функционально зависят только от времени запаздывания объекта. Например, для параметров настройки типовых И-, ПИ-, ПИД-рехуляторов соответствующие выражения равны: ки=0,368/г; кп=0,135, кц=0,541/т; кп^0,249, ки=0,672/т, кд=0,025т. При необходимости значение т может быть определено с помощью разработанного в диссертации алгоритма идентификации упрощенной модели по формуле т=(х,-tM -хм-tJ/(xM -xj, где x,,xM,t,,tM~ пороговые значения интегрируемой регулируемой переменной и время их достижения от начала идентификации.

В работе предложено при синтезе САУ БТОУ с ОМОУ вместо дифференцирования выходного сигнала объекта для реализации ОМОУ использовать оценки переменных состояний, получаемые с помощью идентификатора состояния. При реализации идентификатора состояния используется разработанный метод аппроксимации разрывных функций, обеспечивающий быстрое убывание ошибок оценивания sl(t) = 2,(t)-yt(t),sl(t)=>Vl(t')-xl(i)(-x(t),= у(.0- наблюдаемый выход объекта, г, (/),*,(*)— оценки переменных состояний).

Для системы с запаздыванием алгоритм управления содержит два идентификатора состояния, отличающихся тем, что первый из них содержит запаздывание по управлению, а во втором — запаздывание отсутствует. Оба идентификатора строятся на основании модели объекта, исходя из выполнении гипотезы квазистационарности. Уравнения модели первого нелинейного идентификатора состояния объекта с запаздыванием по управлению, описываемого дифференциальным уравнением второго порядка, записываются в виде:

ï,(t) = z1(t) + lr(z1(t)-y(t))f[z,(t)-y(th (7)

Ê,(t) = -b-zl(t)-a-z!(t) + l1-(zt(t)-y(t))/|Ï,(О-y(t)\ + ке ■ U(t-т).

Уравнения модели второго идентификатора состояния объекта, не содержащего запаздывания по управлению, имеют следующий вид:

X,(t) = x,(t) + m, ■(V/i)-x1(t))/\yi(t)-x,(t)\: (8)

x,(t)~ -b-x,-a-x, +m, •(V,(t)-x2(t))/\Vl(l)-x,(t^ + k, ■U(t);

А, -Л, Л.,- л, (9) Л,-Л, »

у,(0 = у-Ц-ГЛ,-К-^-Х, A, ■ei")-z,(t) + T±—-(X2 -е1"-А,-е1'')-z/t) +

л,-Л, л,-л, ^JQ-)

Jlj «

F(t) ~h((z,(t)-y(t)), (11)

где Xi и Лг — корни характеристического уравнения объекта Л.!+аХ+Ь-0; xj.x^xj.x,,^,,:, ~ оценки переменных состояния системы для текущего момента времени и момента времени t — т; Vi, V2 — оценки переменных состояния системы; h, h. h, tti, nt2 — коэффициенты обратных связей в идентификаторах состояния; а, Ь, ко, г — усредненные значения параметров модели объекта; X(i) = y(t) - наблюдаемый выход объекта.

Для восстановления внешнего неизмеряемого возмущения F(t) к уравнениям идентификатора системы добавлено уравнение (11). С учетом этого в системе реализуется эквивалентное управление U(t) в следующем виде;

U(t) = UJi)+Uf(0. (12)

где U,(t) — управляющее воздействие, определяющее поведение системы при F = 0; uF(t) = -P - управляющее воздействие, компенсирующее влияние внешнего неизмеряемого возмущения F(t) на систему.

Новизна САУ процессом ферментации с использованием идентификатора состояния при регулировании концентрации рСЬ подтверждается полученным авторским свидетельством на изобретение (А. с. № 1666538, SU),

В четвертой главе приводятся результаты исследования разработанных ро-бастных и адаптивных САУ нестационарными процессами ферментации, САУ БТОУ с нелинейными непрерывными функциями, полученными аппроксимаци-онными методами, алгоритмы которых являются составной частью алгоритмического обеспечения современных АСУГП.

Предложена и обоснована структура адаптивной системы стабилизации концентрации рОг, в основном контуре которой используется ПИ-регулятор с переменной структурой и инверсная модель объекта без запаздывания. В связи с отсутствием скользящего режима система дополнительно снабжена контуром подстройки. Структурная схема системы включает (рис. 3); объект управления 1 (ОУ), модель ОУ 2, контур подстройки 4, блок умножения 5, управляющее устройство 6 с переменной структурой, содержащее формирователь функции переключения (ФФП), релейный элемент (РЭ), блок изменения структуры (БИС), модульный элемент 7. Синтез системы осуществлен, исходя из минимума интегрального квадратичного критерия с использованием метода Гаусса-Зейделя:

1 = min ,

где s($) - сигнал рассогласования; кр, y/(s, е), с - коэффициенты изменяемой части системы, определяющие управляющее воздействие вида

■ i • Iос при е s>0:

u(t) = kpe(t) + V(e, Е)1е(4Щ; v(e,s)=\ s(t) = ce(t) + e(t),

» \р при s ssu;

где А,-коэффициент пропорциональности кр = 0,25; у(е, б) - коммутируемый коэффициент (а=0,05мин1, р=0,2мин')-, с — постоянный коэффициент; определяющий наклон линии переключения, с-0,08; s(t) — функция переключения.

В качестве модели объекта управления в системе реализовывалась модель с усредненными значениями параметров объекта в диапазоне их изменения.

Рис. 3. Структурная схема адаптивной системы стабилизации концентрация рОа

В результате исследований получено, что при действии на систему внешних неконтролируемых возмущений интегральная оценка качества уменьшается более, чем в 1,3 раза по сравнению с системой с переменной структурой без контура подстройки. Новизна разработанных САУ, содержащих в контуре управления прямые и инверсные динамические модели и регуляторы с переменной структурой, подтверждена авторскими свидетельствами на изобретение №№ 1007092, 1037209, 1173390, 1399342.

Исследования системы стабилизации р02 с компенсацией неизмеряемого внешнего возмущения./^ и ОМОУ, реализуемой с использованием оценок переменных состояний на основе идентификаторов состояний, подтвердили робаст-ные свойства системы с моделью и астатическим регулятором, параметры которого синтезированы по критерию максимальной степени устойчивости. Поскольку при изменяющихся параметрах объекта показатели качества в системе с моделью с усредненными параметрами из диапазона их изменения остаются удовлетворительными, то текущую идентификацию модели в полном объеме можно не проводить, а достаточно ограничиться определением текущего времени запаздывания объекта и корректировкой только коэффициента интегрирования регулятора. Предварительную оценку зависимости максимального динамического отклонения Лжя регулируемой переметой и времени переходного процесса Т„„ от коэффициента интегрирования кц ПИ-регулятора при кп — 0,135 для модели объекта с усреднёнными параметрами передаточных функций объекта Цг1(р)-Ц'4(р) можно осуществить по графику, полученному в работе.

Установлено, что избирательное управление режимом аэрации требует принципов адаптивного управления процессом, поскольку динамические характеристики каждого вновь образуемого канала управления объектом при смене регулируемой переменной являются переменными. Переходные процессы в САУ режимом аэрации с выбором информационных каналов, реализующей принцип избирательного управления с использованием рОг и рС02, с моделью в контуре управления, идентификатором состояния и ПИ-регулятором, представлены на рис. 4. При исследовании использована динамическая модель БТОУ, параметры передаточных функций которой имеют следующие значения: К^, = 0,029; 0,375; 0,178; 0,167; т«= 7,5; 5,0; 2,7; 4,0 мин; Т'2М = 69,29; 86,99; 41,49; 101,53 мин2; Т,м = 13,06; 13,02; 10,19; 14,8 мин. Поскольку параметры передаточной функции БТОУ по каналу «расход воздуха на аэрацию-концентрация рС02» находятся в диапазоне значений параметров передаточных функций объекта УУ](р)-1У4(р) по каналу регулирования р02, то перенастройки алгоритма управления в САУ не требуется.

Разработанная адаптивная система регулирования рН с двумя нелинейными элементами (НЭ) исследована в режиме стабилизации и программного управления. Уменьшение воздействия и^) в установившемся режиме обеспечивает уменьшение амплитуды автоколебаний рН. Коррекция величины воздействия и^) в системе осуществляется с использованием производной ошибки регулирования при выполнении условия [¿(I)\<.А = 0,01. В этом случае переходные процессы при отработке задающих воздействий являются двухэтапньми и реализуются за счет управления Щф^и^+и^) при переходе к новому значению задания на первом этапе. Второй этап процесса - установившийся режим - реализуется при и^) и начинается сразу после окончания переходного режима более, чем в 2 раза быстрее по сравнению с системой с жесткими границами коррекции и ¡О). При этом амплитуда установившихся колебаний составляет 0,19 ед. рН, что меньше 5%-ной «трубки» относительно заданного значения рН. Следовательно, при использовании двух НЭ и коррекции управляющего воздействия с учетом установившихся колебаний регулируемой величины обеспечивается робастность системы и требуемое качество регулирования рН. Для обеспечения возрастающих при оптимизации процессов ферментации требований к точности поддержания рН разработан ряд систем регулирования рН (А. с. №№ 1102813, 1294827 ¡511).

Система стабилизации рН с алгоритмом управления (4) табл. 1 исследована при следующих параметрах настройки: М1 = 2 мл/с, 5 = 0,45 ед., а = 0,02 с"1, Л = 0,005 ед., Мг = 0. Эффект адаптации достигается за счет использования в алгоритме управления аппроксимирующей нелинейной функции, обеспечивающей при больших отклонениях рН от заданного значения максимальную подачу тит-ранта в аппарат, а при незначительных отклонениях плавное изменение регулирующего воздействия на подачу титранта в аппарат.

Для предотвращения режима насыщения включение интегратора в работу происходит при условии где ¿(1)— производная ошибки регулирования;

А — заданное значение производной ошибки регулирования. Максимальное значение перерегулирования в системе составляет 18,4 %, а при использовании вместо

дифференциатора оценки сигнала производной, получаемой с помощью идентификатора (наблюдателя) состояния объекта, перерегулирование уменьшилось в 1,8, а время переходного процесса — в 1,4 раза. Эффективность использования алгоритма с ЛНФ возрастает при использовании оценки амплитуды автоколебаний в установившемся режиме для корректировки регулирующего воздействия с помощью алгоритма управления (9) табл. 1.

дед,

м/ч

2,0

pOj.pCO, <а отн. ед.)

1,6

U

0,8

0,4

0 u

0,20

0,16

0,12

0,08

0,04

- . î 2

. 1 4

Пу _ ✓ J

î дад

1 / , . 1_______ 1

] .....î..........

200

400

600

800

t, мин

Рис. 4. Переходные процессы в САУ режимом аэрации при отработке задающего воздействия g(t) = 0,1 (в отн.ед.) и действии переменного возмущения ЛСД: кривые 1-4 соответствуют передаточным функциям БТОУ W|(p)-W<(p)

С использованием метода синтеза САУ объектом с переменными параметрами, рассмотренного в главе 3, разработана система регулирования рН в ферментаторе. Для астатического объекта наиболее неблагоприятному сочетанию параметров соответствует максимальное отношение т/Т. При переменных параметрах £ов и г астатического объекта наибольший размах колебаний в системе позиционного регулирования следует ожидать при к0б=к0бтах~тах{к1} и х=ттах^тах{т^, наименьший (при том же значении т) - при коб=к0г)т^=тт{к,}. С учетом этого в качестве расчетной модели объекта управления принята модель со следующими передаточными функциями: Шы(р) = 0,0092ехр(-18р)/(р(18р+1)) и УУ4м(р) = 0,0012 ехр(-18р)/ф(10р+1)). Как видно из рис. 5, кривые переходных процессов 2 и 3, полученные в системе с параметрами передаточных функций объекта из диапазона их изменения, остаются в области, ограниченной кривыми 1 и 4 переходных процессов системы. Сравнивая кривые 2 и 3 переходных процессов, можно отметить уменьшение перерегулирования в среднем в 2,6 раза по отношению к наихудшим случаям системы с передаточными функциями объекта ^¡(р) и 1У4(р) (кривые 1, 4), что соответствует требуемому качеству управления.

Аналогичные результаты получены при синтезе данным способом системы позиционного регулирования рН с зоной нечувствительности для той же расчетной модели: амплитуда автоколебаний рН и время достижения заданного значения рН уменьшились соответственно в 3,8 и 1,9 раза по отношению к наихудшим случаям системы с передаточными функциями объекта IV¡(р) и 1У4(р).

рН( ;

Рис. 5. Кривые переходных процессов в системе регулирования рН с аппроксимирующим непрерывным нелинейным управлением для параметров передаточной функции объекта: к = 0,0092; 0,00286; 0,0017; 0,0012; т = 18; 15; 5; 18 с; Т = 18; 15; 4; 10 с.

2 3 4

—/

J / /

/ /

/ /

200 400 600

1000 1 200 1400 160D 1800 t, с

Для стабилизации температуры, реализации оптимального температурного профиля в ферментаторе и управления режимом охлаждения стерильных питательных сред в аппаратах культивирования разработаны способы и САУ (А. с. №К» 602541, 721477, 1399342, 1413135, 1624420, 1666538, 1725203), каждая из которых выполняет перечисленные задачи регулирования с учетом разных требований и конструкторско-технологических характеристик аппаратов с нестабильной динамикой. Системы реализуют позиционное регулирование на основе комбинации релейных законов регулирования (А. с. №№ 1413135, 1599437, SU), импульсное регулирование (А. с. № 1624420, SU), регулирование с коррекцией границ переключения (А. с. № 1725203, SU), регулирование с учетом дополнительного воздействия, компенсирующего внешнее возмущение, которое восстанавливается с помощью модели как датчика неизмеряемого возмущения (А. с. № 1671694, SU). Это обеспечивает уменьшение амплитуды колебаний в 2,4 раза и повышение быстродействия более, чем в 1,3 раза. Для повышения качества регулирования температуры при охлаждении ферментационных сред в аппаратах алгоритмы управления систем отличаются от известных тем, что переключение управляющего воздействия с Umax до нуля осуществляется с учетом скорости изменения температуры, что обеспечивает сокращение времени охлаждения на 2 часа, либо на основе функции переключения S(t) = c(t) + Té(t) (Т - т + Т0,~и г - время запаздывания; Тав — постоянная времени объекта). В последнем случае разработанный алгоритм обеспечивает необходимую точность охлаждения питательных сред: при заданной температуре (26 + 0,5) °С установившееся значение температуры в ферментаторе объемом 50 м3 после охлаждения составляет 25,9 сС. Данный алгоритм без перенастройки применен для стабилизации температуры в инокуляторах и посевных аппаратах стадии ферментации. Диапазон колебаний температуры в установившемся режиме системы не превышает 0,5 °С, что является приемлемым.

Исследована адаптивная САУ процессом биосинтеза антибиотиков (А. с. №

1007092, SU), реализующая заданный оптимальный температурный режим, которая включает упредитель и идентификатор состояния системы для получения оценок переменных состояния объекта и восстановления неизмеряемого возмущения. В системе использована интервальная модель объекта, параметры которой ограничены возможными их значениями в интервалах [vim<re v(ma[], соответствующих серединам этих интервалов и максимальным отклонениям от них Jvt. Значения параметров интервальной модели по каналу регулирования температуры ферментации задаются в следующем виде:

[к]~[к,к] = mid[k mid [к ] = (к + к)/2 = (0,0766 + 0,383)/2 = 0,2298;

д = к-к = 0,383 - 0,0766 = 0,3064, кек„ \ [Т,] = [TjF,] ~mid[T,]

mid[T,] = (Т1 + Т,)/2= (14,35 + 41,56)/2 = 27,96\ S = ¥,-Tl = 41J6-14,35 = 2721;

Т, е RTi;[Т3] = ('¡уГ,] = mid[T2]±t-

midfTj] = (Т1 + Т,}/2 = (8,55 + 25,01)/2 = 16,78 \

У = = 25,01 - 8J5 = 16,46; Т, е ; [с] = [т;т] = mid[r]

mid[r] = (£ + T)/2*z(2,2 + 6)/2 = 4J; ß = т-г = 6-2,2 = 3,8\ гей,, где kl,khT1/,Ti!,T2l,Til,tj,T, - нижняя и верхняя граница изменения коэффициента передачи fc,, постоянных времени Тл, Ту и запаздывания объекта т, соответственно; midfvj — середина интервального параметра [vj.

Передаточная функция модели в данном случае принимает вид:

Щр)= {exp(~mid[r]p)}mid[k] а___ 2298?С1 М3/ч].

{mid[T,]}3p'+{mid[T,]}p + l 281J7p> +27,96р +1 ' Параметры ПИД-регулятора равны: кр = 0,15; ки — 0,8 мин'1; Тц = 5 мин; коэффициенты идентификатора имеют значения: Ii = 0,3; h ~ 0,02; 1з = 0,2.

Переходные процессы, полученные в системе с компенсацией возмущения, свидетельствуют о том, что максимальное динамическое отклонение в 1,1+1,5 раза и время переходного процесса в 1,3 раза меньше для параметров передаточной функции объекта, полученных при скачкообразном уменьшении возмущения. При параметрах передаточной функции объекта, полученных при увеличении возмущения, для аналогичных кривых эти показатели уменьшились соответственно в 1,2 и 1,3 раза. Следовательно, использование интервальной модели нестационарного объекта позволяет упростить процедуру синтеза системы управления и ее исследование, обеспечив робастность системы и требуемое качество регулирования при изменяющихся параметрах объектов.

Проведено исследование адаптивной системы регулирования концентрации растворенного кислорода в процессе биосинтеза пенициллина с использованием математической модели объекта, оценка и корректировка коэффициентов которой осуществляются на основе интегрального значения количества выделившегося углекислого газа по уравнениям функциональной зависимости (A.c. № 1019408, SU). Алгоритм управления САУ реализован в следующем виде:

U(t) = kp • eft) + a(t)\e(t)dt; a(t) =

vft)

где U(t) - управляющее воздействие на объект; eft) - сигнал рассогласования; кр, aft) - настроечные параметры регулятора; г ft) — запаздывание объекта.

В качестве возможного варианта развития высококачественных САУ процессом ферментации рассмотрено использование регулятора с предсказанием, содержащего нейросетевую модель объекта и блок оптимизации. Осуществлено моделирование САУ оптимальным температурным профилем процесса ферментации с использованием известной архитектуры нейронной сети, которая воспроизводится с помощью системы SIMULINK и пакета программ Neural Network Toolbox, функционирующего под управлением ядра системы MATLAB. Дня всех вариантов исследования системы максимальное динамическое отклонение в переходном режиме не превышает 0,47 °С, переходные процессы после выхода на оптимальный заданный режим являются апериодическими во всём диапазоне изменения сигнала задания, время переходного процесса в режиме стабилизации составляет от 48,1 до 101,8 мин, при этом максимальное динамическое отклонение не превышает 0,02 °С, что невозможно достичь с помощью традиционной системы управления с ПИД-регулятором.

В пятой главе приведены критерии окончания процессов стадии ферментации, алгоритмы управления длительностью цикла каждого из процессов стадии ферментации и коррекции окончания процесса биосинтеза в ферментаторе при задержках в готовности посевного аппарата, а также САУ процессом ферментации, реализующие разработанные алгоритмы управления.

При параллельной работе ферментаторов задача определения оптимальной длительности процесса ферментации может решаться для каждого ферментатора в отдельности в связи с отсутствием их взаимовлияния. Целевая функция в этом случае принимает вид:

А(Г)Ц-±Г(А)Ц-±3(Л)-30 _ щт}

т т

где ЦР(а),Т.З{а) — суммарные потери продукта в денежном выражении, затраты на его очистку и выделение на последующих стадиях производства, приходящиеся на один цикл ферментации; А (Г) - концентрация продукта, полученного на стадии ферментации за время Т, ед.; Ц — цена единицы продукта, руб./ед.; Т— время, за которое получена прибыль, с; 30 - условно-постоянные затраты за время Т (накладные расходы, общецеховые и др.).

Целевая функция для процесса выращивания биомассы в посевном аппарате имеет вид:

(и)

xfU) dt а

при ограничении на максимальную длительность процесса, отвечающего условиям нелимитированного роста,

= mi^{S(Ü)\t„{x(U))trXN(Ü))i

--w ° ^illll^mgx, (13)

где х(0), S(0), N(O) - концентрации биомассы, углеводного и азотного субстрата в посевном аппарате, г/м3; /„а - длительность процесса.

Управление процессом выращивания мицелия в инокуляторе осуществляется с использованием следующего критерия:

/. =*(#)• Г, -*mgx, (15)

при ограничении Тщ <,(TJ^ = min^(s(0)\t.(x(Ü)\t.{n(Ü))\,

где x(Ü), S(0), N(U) - концентрации биомассы, углеводного и азотного субстрата в инокуляторе, г/м3; Vu - объем среды; tu - длительность процесса.

Ограничения на максимальную длительность процессов выращивания биомассы, соответствующих условиям нелимитированного роста, получены исходя из ограничений на минимальную концентрацию углеводного субстрата (5), азотного субстрата (N) и максимальную концентрацию биомассы (А) в аппарате.

С учетом времени вынужденной задержки посевного аппарата Т1Я критерий оптимальности для такой ферментации аналогичен критерию для фиксированной длительности цикла ферментации 1ф'=П(Тф )/(Т + Тзп). С использованием целевых функций (13), (14), (15) разработаны способ и САУ управления периодическим процессом ферментации, защищенные авторскими свидетельствами на изобретение (A.c. М» 819800, 976431, 981966).

В шестой главе изложены теоретические положения автоматизированного проектирования прикладного алгоритмического обеспечения АСУТП и проанализированы основные особенности разработки его для задач регулирования и управления в связи с возможностями современных АСУТП на базе микропроцессорных средств, приведен состав разработанного алгоритмического обеспечения. Показано, что основными этапами разработки должны быть автоматизированный выбор и синтез альтернативных вариантов алгоритмов управления, их сравнительный анализ и оценка.

При автоматизированном выборе алгоритмов управления сведения об автоматизируемом объекте вводятся в виде компактного кода {А/} (i = 1, 2, .... и) в ПЭВМ. Паспорта разработанных в работе алгоритмов управления содержатся в базе данных (БД) ПЭВМ и имеют соответствующие параметры А} (J = 1, 2, .... и). Последовательный анализ совокупности значений параметров At в порядке их следования в структуре БД позволяет сформировать альтернативы возможных вариантов алгоритмов управления. При отсутствии полного совпадения параметров {Л'} и {Aj} процедура поиска будет прекращена на этапе, когда будет найдено конечное множество алгоритмов управления (законов регулирования), наиболее близких к искомому {Aj). После выбора альтернатив производится в соответствии с методом анализа иерархий оценка их по критериям. Принимая во внимание, что не существует общепринятого перечня критериев для сравнения различных САУ, используемых при автоматизации технологических процессов, предлагается многокритериальный подход к задачам оценки и сравнения алгоритмов управления. В соответствии с этим подходом составлен перечень критериев и рассмотрены примеры выбора алгоритмов управления для решаемого класса задач. Разработанный алгоритм предварительного выбора алгоритмов управления реализован программно с использованием СУБД «FoxPro 2.6» фирмы Microsoft. Указанный под-

ход позволяет не только решать практические неформализованные задачи многокритериальной оптимизации и принятия решений, но и задачи выявления тенденций развития различных систем.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Впервые в отечественной и зарубежной практике на основе теоретических и экспериментальных исследований разработаны динамические модели процессов ферментации. Предложен подход к формированию рациональной структуры динамической модели процесса по особо важным каналам регулирования - температуры и рН, малочувствительной к изменяющимся характеристикам процесса и учитывающей характер решаемой задачи. Адекватность модели промышленному процессу подтверждена полученными значениями критерия адекватности в диапазоне 0,90+0,95 и результатами синтеза САУ, апробированных в промышленных условиях и функционирующих в составе АСУТП ферментации.

2. Теоретически доказано и практически подтверждено, что в условиях невысокой воспроизводимости и нестационарное™ процесса ферментации использование параметрических передаточных функций и временных зависимостей их коэффициентов для адаптации регуляторов является нецелесообразным либо малоэффективным. Разработана САУ с моделью, в которой реализован алгоритм оценки и корректировки коэффициентов модели с использованием косвенно вычисляемого показателя — интегрального количества выделившегося углекислого газа.

3. Предложен метод синтеза САУ биотехнологическим объектом с параметрическими неопределенностями, в основе которого лежит использование интервальной динамической модели объекта, позволяющей для параметрического синтеза регулятора ограничиться расчетной моделью с наихудшим сочетанием параметров объекта, и доказано утверждение о том, что синтезированные в этом случае параметры настройки регулятора обеспечивают при всех возможных значениях параметров объекта из диапазона их изменения переходные процессы в САУ, удовлетворяющие заданным требованиям.

4. Разработана САУ режимом аэрации в процессе ферментации в условиях ограниченного выбора регулирующих воздействий и их неизбирательности к газообразным продуктам метаболизма, позволяющая регулировать подачу воздуха в ферментатор на основе новых установленных связей между расходом воздуха и непрерывно измеряемыми параметрами среды (р02, рС02, С02), подключаемыми на вход системы в автоматическом режиме, что обеспечивает оптимальные условия процессов роста биомассы и биосинтеза целевого продукта, а также исключает ингибирование процесса повышенными концентрациями растворенного в среде углекислого газа.

5. Разработан новый способ формирования регулирующих воздействий на основе эффективной аппроксимации типовых нелинейностей и их комбинаций нелинейными непрерывными дифференцируемыми функциями, что в совокупности с интегральными составляющими обеспечивает в многорежимных системах регулирования технологических объектов устранение в определенной степени противоречия между быстродействием и колебательностью.

6. Разработана методика параметрического синтеза регуляторов в системе с инверсной моделью объекта управления, основанная на применении критерия максимальной степени устойчивости, позволившего при полном соответствии параметров модели и объекта получить достаточно простые выражения для настроечных коэффициентов регулятора, которые являются функциями только времени запаздывания объекта и обеспечивают необходимую робастность синтезируемой системы.

7. Впервые в алгоритмах управления САУ БТОУ использованы идентификаторы состояния управляемого процесса, позволившие реализовать с использованием оценок переменных состояний прямые и инверсные динамические модели в замкнутом контуре управления и на их основе - методы компенсации инерционности объектов и действующих на них возмущений.

8. Разработаны алгоритмы управления, обеспечивающие вывод промышленных аппаратов периодического действия с различными системами охлаждения и объемами 5, 10, 50, 63 м3 на заданный оптимальный температурный режим в условиях ограничения на управляющее воздействие и отсутствия самовыравнивания БТОУ на первых часах роста биомассы. В результате уменьшается время непроизводительной работы аппаратов в 2-3 раза и обеспечивается точность стабилизации оптимальной температуры процессов роста биомассы микроорганизмов в инокуляторах и посевных аппаратах не ниже ± 0,5 °С.

9. Разработана система управления периодическими процессами выращивания биомассы мицелия в инокуляторах, посевных аппаратах и процесса биосинтеза целевого продукта в ферментаторах, обеспечивающая рациональное окончание каждого отдельного процесса и согласование работы аппаратов стадии ферментации с использованием целевых функций для каждого из процессов, полученных путем декомпозиции общей (глобальной) задачи управления.

10. Впервые реализована система программного управления оптимальным температурным профилем процесса ферментации на основе функционирования в качестве нейросетевого регулятора искусственно обученной нейронной сети, обеспечивающая максимальное динамическое отклонение температуры не более 0,035 °С, перерегулирование не более 0,117 %, время переходного процесса не более 95,3 мин.

11. Разработаны новое алгоритмическое обеспечение задач регулирования и управления процессом ферментации и автоматизированные процедуры поддержки принятия решений при выборе алгоритмов и технических средств управления, позволяющие проектировщику систем автоматизации свести задачу ранжирования вариантов решения к задаче их многокритериального оценивания и проводить многовариантный синтез САУ.

Решение задач регулирования и управления процессом ферментации на основе созданного комплекса алгоритмов управления практически реализовано в системах и способах управления, защищенных авторскими свидетельствами на изобретение и позволяющих наряду с реализацией оптимальных режимов с помощью регулирования физико-химических параметров ферментационной среды (температуры, рН, р02, рС02 и т.д.) существенно повысить эффективность управления процессом ферментации за счет более точной координации работы иноку-

ляторов, посевных аппаратов и ферментаторов и управления длительностью цикла ферментатора, что особенно важно при большой длительности процесса, характерной для производства антибиотиков, аминокислот, ферментов и т.д. Экономический эффект от использования разработанных САУ в составе внедренных АСУТП обусловлен увеличением выхода целевого продукта на 2,5 %, снижением энергозатрат на 0,5 %, увеличением производительности ферментаторов на 0,5 %, а также сокращением сроков проектирования и выбором при проектировании САУ более эффективных алгоритмов управления.

Результаты диссертационной работы внедрены на предприятиях ФГУП «Ставропольская биофабрика», ОАО «Биосинтез» (г. Пенза), ООО «Арнест — Информационные технологии», переданы и используются ООО «Научно-производственная фирма "КРУГ"» (г. Пенза) в системах контроля и управления ферментацией пенициллина на комбинате «Биохимик» (г. Саранск), установкой Л-35-11/600 (НПЗ, г. Кириши), ООО «Автоматизированные системы управления» (г. Пятигорск) в составе системы управления на ОАО «НК «Роснефть» — Ставро-польнефтегаз». Разработанные алгоритмы управления, оформленные в виде алгоритмических и программных модулей, включены в ГосФАП (№№ гос. регистрации 50200600366-50200600368), сданы в фонд инновационных разработок ГОУ ВПО «СевКавГТУ» и используются в учебном процессе Невинномысского и Георгиевского технологических институтов ГОУ ВПО «СевКавГТУ».

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНО В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ:

МОНОГРАФИИ

1. Юсупбеков Н. Р. Управление процессами ферментации. Динамика процессов и синтез автоматических систем регулирования / Н. Р. Юсупбеков., А. В. Бабаянц, В. Ф. Лубенцов. - Ташкент: Фан, 1986. - 164 с. - ИБ № 3745.

2. Лубенцов В. Ф. Практический математико-статистический анализ биотехнологических систем / В. Ф. Лубенцов; Сев.-Кав. гос. техн. ун-т. — Ставрополь: СевКавГТУ, 2000. - 111 с. - ISBN 5-89046-033-1.

3. Лубенцов В. Ф. Системы автоматического управления процессами ферментации: Монография / В.Ф. Лубенцов; Сев.-Кав. гос. техн. ун-т. — Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - 200 с. - ISBN 5-9296-0266-2.

4. Лубенцов В. Ф. Методы динамической идентификации биотехнолошче-ских объектов: Монография / В. Ф. Лубенцов, Д. В. Болдырев; Сев.-Кав. гос. техн. ун-т. - Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - 84 с. - ISBN 5-9296-0267-0.

СТАТЬИ В ЖУРНАЛАХ, РЕКОМЕНДОВАННЫХ ВАК РОССИИ

5. Аналитическое исследование динамических характеристик периодического процесса микробиологического синтеза / В. Ф. Лубенцов [и др.] // Химико-фармацевтический журнал. - 1979. - Т. XIV, № 10. - С. 91-96.

6. Динамические модели процессов ферментации в производстве пенициллина / Лубенцов В. Ф. [и др.] // Химико-фармацевтический журнал. - 1982. - Т. XVI, № 4,- С. 99-106.

7. Лубенцов В. Ф. Построение динамической модели процесса биосинтеза для разработки адаптивной системы автоматического управления // Химико-фармацевтический журнал. - 1982. - Т. XVI, № 8. - С. 96-102.

8. Лубенцов В. Ф. Управление режимом охлаждения питательной среды в аппарате периодического процесса ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц // Химико-фармацевтический журнал. - 1983. - Т. XVII, № 9. - С. 1118-1122.

9. Лубенцов В. Ф. Автоматическое управление рН в процессе биосинтеза антибиотиков / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц, Н. Р. Юсупбеков // Химико-фармацевтический журнал. - 1984. - Т. XVIII, №11.- С. 1376-1381.

10. Лубенцов В. Ф. Системы автоматического управления режимом аэрации в процессе ферментации / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, Я. А. Ханукаев // Биотехнология. - 1985. - № 4. - С. 69-74.

11. Лубенцов В. Ф. Автоматическое управление температурой в реакторе -ферментаторе // Химическая технология. — 1985. - № 6. - С. 43-46.

12. Лубенцов В. Ф. Автоматическое регулирование растворенного кислорода в процессах биосинтеза антибиотиков / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, А. В. Бабаянц // Биотехнология. - 1987. - Т. 3, № 4. - С. 508-513.

13. Об особенностях использования адаптивного ПИ-регулятора с активной идентификацией / Лубенцов В. Ф., Колпиков Ю. Г., Шубладзе А. М. и др. // Приборы и системы управления. - 1989. - № 4. - С. 26-27.

14. Лубенцов В. Ф. Система автоматической стабилизации концентрации растворенного кислорода в процессе ферментации / В. Ф. Лубенцов, Е. В. Лубен-цова // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. Спецвыпуск. - 2004. - С. 40-46.

15. Лубенцов В. Ф. Метод синтеза САУ объектами с параметрическими неопределенностями // Научная мысль Кавказа. Изд-во Сев.-Кавк. науч. центра высш. шк. - 2005. - № 5. - С. 78-84.

16. Лубенцов В. Ф. Принцип построения САУ биотехнологическим процессом и его реализация И Научная мысль Кавказа. Изд-во Сев.-Кавк. науч. центра высш. шк.-2005.-№6.-С. 118-125.

17. Лубенцов В. Ф. Адаптивная позиционная система регулирования рН в процессе ферментации / В. Ф. Лубенцов, Е. В. Лубенцова // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2005. — № 3. - С. 1-6.

18. Лубенцов В. Ф. САУ режимом охлаждения сред в биореакторах периодического действия / В. Ф. Лубенцов, Е. В. Лубенцова // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2005. - № 6. - С. 1-4,

19. Лубенцов В. Ф. Исследование САУ процессом ферментации с применением технологии нейронных сетей // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2005. - № 9. — С. 1-4.

20. Лубенцов В. Ф. Принцип синтеза управляющих воздействий с использованием идентификаторов состояния // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2005. - Приложение к № 2. - С. 15-22.

СТАТЬИ, ТЕЗИСЫ ДОКЛАДОВ В МАТЕРИАЛАХ И СБОРНИКАХ ТРУДОВ НАУЧНЫХ КОНФЕРЕНЦИЙ

21. Лубенцов В. Ф. Исследование динамических характеристик процесса в условиях многофазного физиологического развития микроорганизмов / В. Ф. Лу-

бенцов, Я.А. Ханукаев // Вопросы промышленной кибернетики. Труды ЦНИИКА. Вып. 65.-М.: Энергия, 1980. - С. 5-7.

22. Лубенцов В. Ф. Исследование и разработка систем с переменной структурой для управления процессом микробиологического синтеза / В. Ф. Лубенцов, Я.

A. Ханукаев, А. В. Бабаянц // Вопросы промышленной кибернетики. Труды ЦНИИКА. Вып. 65. - М.: Энергия, 1980. - С. 3-5.

23. Лубенцов В. Ф. Метод параметрической идентификации упрощенной динамической модели процесса ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, А.

B. Бабаянц; ТашПИ // Моделирование и проектирование систем управления технологическими процессами. - Ташкент: ТашПИ, 1982. - С. 67-76.

24. Лубенцов В. Ф. Синтез систем автоматического управления одним классом нестационарных биотехнологических процессов / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц, Н. Р. Юсупбеков // Состояние и перспективы развития работ в области автоматизации управления на базе использования вычислительной техники в медицинской промышленности. - М.: ЦБНТИмедпром, 1983. - С. 63-65.

25. Лубенцов В. Ф. Постановка задачи адаптивной стабилизации технологического режима процесса биосинтеза / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, А. Г. Не-умоин // Состояние и перспективы развития работ в области автоматизации управления на базе использования вычислительной техники в медицинской промышленности.-М.:ЦБНТИмедпром, 1983.-С. 81-83.

26. Лубенцов В. Ф. Системный анализ стадии ферментации как объекта управления / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, Н. Р. Юсупбеков; ТашПИ // Моделирование сложных систем: сб. науч. тр. - Ташкент: ТашПИ, 1983. - С. 56-70.

27. Адаптивная система регулирования концентрации растворенного кислорода в процессе биосинтеза / Лубенцов В. Ф. [и др.]; ТашПИ П Математическое обеспечение АСУ ТП: сб. науч. тр. - Ташкент: ТашПИ, 1984. - С. 57-72.

28. Лубенцов В. Ф. Реализация систем управления процессами ферментации на базе технических средств микропроцессорной техники / Н. Р. Юсупбеков, С. С. Касымов, Ш. М. Гулямов // Вычислительные системы и управление производством. - Ташкент: Изд-во Узбекистан, 1984. - Гл. 4. - С. 186-196.

29. Лубенцов В. Ф. Автоматизированное проектирование алгоритмов управления технологическими процессами с применением АРМ / В. Ф. Лубенцов, Е. А. Гребенюк // Материалы Всесоюзной науч.-техн. конф. «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами». - М.: ИНФОРМПРИБОР, 1987. - С. 34-35.

30. Лубенцов В. Ф. Развитие алгоритмов регулирования и управления в АСУТП ферментации // Материалы XXVII науч.-техн. конф. по результатам на-уч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава аспирантов и студентов за 1996 г. Т Ш: Науч. издание. - Ставрополь: СтГТУ, 1997. - С. 131.

31. Лубенцов В. Ф. Основные этапы построения систем автоматизации процесса ферментации // Материалы XXVII науч.-техн. конф. по результатам науч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов за 1996 г. Т. III: Науч. издание. — Ставрополь: СтГТУ, 1997. - С. 13232. Лубенцов В. Ф. Система двухпозиционного регулирования с корректирующими границами переключения // Материалы XXVIII науч.- техн. конф. по

результатам науч.-иеслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов СтГТУ за 1997 г. Т. Ш. - Ставрополь: СтГТУ, 1998. - С. 18.

33. Лубенцов В. Ф. Позиционный регулятор с активной идентификацией // Материалы XXVIII науч.-техн. конф. по результатам науч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов СтГТУ за 1997 г. Т. III. - Ставрополь: СтГТУ, 1998. - С. 19.

34. Лубенцов В. Ф. Система двухпозиционного регулирования температуры в реакторе-ферментаторе // Материалы XXVIII науч.-техн. конф. по результатам науч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов СтГТУ за 1997 г. Т. III. - Ставрополь: СтГТУ, 1998. - С. 20.

35. Лубенцов В. Ф. Компенсация возмущения в системе оптимального управления объектом с запаздыванием // Материалы XXVIII регион, науч.- техн. конф. по результатам науч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов за 1997 г. Т. Ш. - Ставрополь: СтГТУ, 1998. - С. 77-79.

36. Лубенцов В. Ф. Применение идентификаторов состояния в системах автоматического управления с моделями // Материалы XXVIII регион, науч.-техн. конф. по результатам науч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов за 1997 г. Т. III. — Ставрополь: СтГТУ, 1998. - С. 80-81.

37. Лубенцов В. Ф. Практический математико-статистический анализ биотехнологических систем // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-12: сб. трудов Международ, науч. конф. В 5-ти т. Т.1. Секции 1,2,4 / Новгород. гос. ун-т. Великий Новгород, 1999. - С. 216.

38. Лубенцов В. Ф. О разработке прикладного математического обеспечения АСУ биотехнологических процессов // Математические методы в технике и технологиях — ММТТ-12: сб. трудов Международ, науч. конф. В 5-ти т. Т.1. Секции 1,2,4 / Новгород, гос. ун-т. Великий Новгород, 1999. - С. 217-218.

39. Лубенцов В. Ф. Теоретические основы алгоритмического обеспечения микропроцессорных САУ процессами биосинтеза // Математические методы в технике и технологиях — ММТТ-2000: сб. трудов Международ, науч. конф. В 7-и т. Т.2. Секции 2,8 ! СПб госуд. техн. ун-т. Санкт-Петербург, 2000. - С. 88-90.

40. Лубенцов В. Ф. Формирование структуры динамической модели технологических объектов с ограниченно стационарными режимами // Материалы VIII регион, науч.- техн. конф. «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону». Т.1. - Ставрополь: СевКавГТУ, 2004. - С.112-113.

41. Лубенцов В. Ф. Интеллектуальная САУ процессом ферментации с применением нейронных сетей // Материалы V Межрегион, науч.-практ. конф. «Управление в технических, социально-экономических и медико-биологических системах» (апрель 2004 г., Новочеркасск) // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2004. - № 2. - С. 118-119.

42. Лубенцов В. Ф. Метод синтеза систем с нелинейными законами управления, аппроксимирующими разрывные функции // Материалы XXXI науч.-техн. конф. по результатам науч.-исслед. работы профессорско-преподавательского состава, аспирантов и студентов за 2004 год. - Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. -С. 126.

43. Лубенцов В. Ф. Принцип построения нелинейной САУ технологическим объектом с идентификатором: Материалы VI Межрегион, науч.- техн. конф. «Управление в технических, социально-экономических и медико-биологических системах» (апрель 2005 г., Новочеркасск) // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2005. - № 2. - С. 130-131.

44. Лубенцов В. Ф. Методы синтеза САУ технологическими объектами на основе нелинейных аппроксимирующих функций / В. Ф. Лубенцов, Д. В. Болдырев // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18: сб. трудов XVIII Международ, науч. конф. В 10 т. Т. 2. Секция 2. - Казань: Изд-во Казанского гос. технол. ун-та, 2005,—С. 93-95.

45. Лубенцов В. Ф. Математическое описание и динамика систем с непрерывными аппроксимирующими функциями управления // Наука и технологии: Труды XXV Российской школы. -Екатеринбург: УрО РАН, 2005. - С. 269-271.

46. Лубенцов В. Ф. Методы и алгоритмы динамической идентификации биотехнологических объектов / В. Ф. Лубенцов, Д. В. Болдырев, Е. В. Лубенцова // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-18: сб. трудов XVIII Международ, науч. конф. В 10 т. Т. 2. Секция 2. - Казань: Изд-во Казанского гос. технол. ун-та, 2005. - С. 26-29.

47. Лубенцов В. Ф. Оценка и корректировка параметров математической модели при адаптивном управлении нестационарным технологическим процессом ферментации // Материалы IX регион, науч.- техн. конф. «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону». Т.1. - Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - С. 100-101.

48. Лубенцов В. Ф. Методика выбора алгоритмов управления при проектировании автоматических систем регулирования // Материалы IX регион, науч.- техн. конф. «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону». Т.1. - Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - С.100.

49. Лубенцов В. Ф. САУ длительностью цикла периодических процессов биотехнологии: Материалы VI Межрегион, науч.- техн. конф. «Управление в технических, социально-экономических и медико-биологических системах» (апрель 2005 г., Новочеркасск) // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. - 2005. - № 2,-С. 131-132.

50. Лубенцов В. Ф. Исследование динамики систем с непрерывными аппроксимирующими функциями управления // Наука и технологии: Труды XXV Российской школы по проблемам науки и технологий и XXXV Уральского семинара по механике и процессам управления, посвященных 60-летию Победы. Ч. 2. - М.: РАН, 2005. - С. 469-476.

ДЕПОНИРОВАННЫЕ НАУЧНЫЕ РАБОТЫ

51. Лубенцов В. Ф. Некоторые особенности исследования и описание динамики процесса ферментации в нестационарных условиях / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков;, Деп. в ЦНИИТЭИприборостроения 29.12.83, № 2324 пр. Д 83.

52. Лубенцов В. Ф. Постановка задачи синтеза САУ процессом ферментации в производстве антибиотиков / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, Ю. Г. Колпи-ков; опубл. «Механизация и автоматизация управления», 1984, № 2. — Деп. в УкрНИИНТИ 11.12.84, № 2088 Ук-84.

53. Исследование возможностей использования алгоритмов с разрывными управлениями на скользящих режимах для технологических процессов / В. Ф. Лу-бенцов [и др.] // Библ. указ. ВИНИТИ «Деп. научн. работы». - № 5. - 1988. - С. 129. ~ Деп. в Информприборе, № 4064-Г.

АВТОРСКИЕ СВИДЕТЕЛЬСТВА НА ИЗОБРЕТЕНИЯ

54. А. с. 602541, МКИ С 12 В 1/08. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев. - № 2336857/30-13; заявл. 22.03.76; опубл. 15.04.78. Бюл. № 14.

55. А. с. 721477, МКИ С 12 В 1/08. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц. - № 2666005/28-13; заявл. 25.09.78; опубл. 15.03.80. Бюл. № 10.

56. А. с. 819799, МКИ 6 05 Б 27/00. Способ автоматического управления периодическим процессом микробиологического синтеза / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц и др. - № 2769236/28-13; заявл. 23.05.79; опубл. 07.04.81. Бюл. № 13.

57. А. с. 819800, МКИ в 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом выращивания аэробных микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц, Ю. Г. Колпиков. - № 2774111/28-13; заявл. 28.05.79; опубл. 07.04.81. Бюл. № 13.

58. А. с. 909663, МКИ О 05 Б 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, Я. А. Ханукаев. -№ 2970682/28-13; заявл. 31.07.80; опубл. 28.02.82. Бюл. № 8.

59. А. с. 934460, МКИ О 05 Б 27/00. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, А. В. Бабаянц и др. -№ 2970869/28-13; заявл. 12.08.80; опубл. 07.06.82. Бюл. № 21.

60. А. с. 976431, МКИ й 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / А. А. Мунгиев, В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц и др. - № 3295900/28-13; завял. 02.03.81; опубл. 23.11.82. Бюл. № 43.

61. А. с. 981966, МКИ О 05 Д 27/00. Способ автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц, А. А. Мун-гиевидр. -№3288526/28-13;заявл. 09.03.81; опубл. 15.12.82. Бюл. №46.

62. А. с. 1007092, МКИ в 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов [и др.]. — № 3304280/2813; заявл. 04.05.82; опубл. 23.03.83. Бюл. № 11.

63. А. с. 1019408, МКИ в 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, Ю. Г. Колпиков. - № 3349806/28-13; заявл. 16.10.81; опубл. 23.05.83. Бюл. № 19.

64. А. с. 1037209, МКИ в 05 В 17/02. Система автоматического управления / В. Ф. Лубенцов. -№ 3420672/28-24; заявл. 09.04.82; опубл. 23.08.83. Бюл. № 31.

65. А. с. 1102813, МКИ С 12 С? 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, А. В. Бабаянц. - № 3558507/28-13; заявл. 01.03.83; опубл. 15.07.84. Бкш. № 26.

66. А. с. 1173390, МКИ в 05 В 13/02. Самонастраивающаяся система автоматического управления для объектов с запаздыванием / В. Ф. Лубенцов, А. В. Баба-

янц, Н. Р. Юсупбеков. - № 3238846/18-24; заявл. 19.01.81; опубл. 15.08.85. Бюл. № 30.

67. А. с. 1294827, МКИ С 12 р 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов. -№ 3928545/28-13; заявл. 05.05.85; опубл. 07.03.87. Бюл. № 9.

68. А. с. 1399342, МКИ С 12 0 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков. - № 4029749/28-13; заявл. 26.02.86; опубл. 30.05.88. Бюл. № 20.

69. А. с. 1413135, МКИ С 12 0 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, Ю. Г. Колпиков. - № 4183443/30-13; заявл. 15.01.87; опубл. 30.07.88. Бюл. № 28.

70. А. с. 1599437, МКИ С 12 О 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, Ш. М. Гулямов. - № 4608391/30-13; заявл. 23.11.88; опубл. 15.10.90. Бюл. № 38.

71. А. с. 1624420, МКИ О 05 О 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, Ш. М. Гулямов. - № 4658194/24; заявл. 02.03.89; опубл. 30.01.91. Бюл. № 4.

72. А. с. 1666538, МКИ С 12 О 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, В. И. Уткин, С. В. Дра-кунов и др. - № 4694859/13; заявл. 26.05.89; опубл. 30.07.91. Бюл. № 28.

73. А. с. 1671694, МКИ С 12 О 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, И. Г. Болдырева. - № 4727439/24; заявл. 07.08.89; опубл. 23.08.91. Бюл. № 31.

74. А. с. 1725203, МКИ О 05 О 27/02. Система для управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, И. Г. Болдырева. - № 4733991/24; заявл. 04.07.89; опубл. 07.04.92. Бюл. № 13.

Личный вклад. В работах, опубликованных в соавторстве, соискателю принадлежит: разработка динамических моделей и обобщение результатов исследований [1,5,6,21]; разработка методов и алгоритмов идентификации, их экспериментальная проверка [4,23,46,51]; обоснование системного подхода к выделению класса объектов управления и постановка задачи автоматизации [25,26,52]; обоснование структуры системы управления и алгоритмического обеспечения цифровых систем регулирования [28]; разработка алгоритмов управления, синтез законов регулирования и выбор структур систем [1,8,9,10,12,14,17,18,24,27]; методика и проведение исследований систем [13,22,53]; принципы автоматизированного проектирования алгоритмического обеспечения АСУТП [29]; метод синтеза и исследование динамики систем [44]; идеи реализации способов и систем, алгоритмы управления и их обоснование [54-63,65,66,68-74].

Формат 60x84 1/16. Усл. печ. л. 2. Тираж 100. Заказ № 1120. ГОУ ВПО «Северо-Кавказский государственный технический университет»

Типография СевКавГТУ 355029, г. Ставрополь, пр. Кулакова, 2

ВВЕДЕНИЕ.

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 рН в процессе биосинтеза антибиотиков.

4.2.1 Исследование адаптивной позиционной системы регулирования рН в процессе биосинтеза при дискретном дозировании титрантов.

4.2.2 Исследование САУ величиной рН с аппроксимирующей непрерывной функцией управления.

4.3 Исследование САУ температурным режимом процесса ферментации. 181 4.3.1 Исследование САУ режимом охлаждения стерильных питательных сред в аппаратах периодического действия стадии ферментации.

4.3.2 Исследование программной САУ температурным режимом процесса биосинтеза с упреждающей коррекцией и идентификатором состояния

4.4 Исследование адаптивной системы регулирования концентрации растворенного кислорода в процессе биосинтеза пенициллина.

4.5 Динамика систем с аппроксимирующими непрерывными нелинейными функциями управления.

4.6 Построение и исследование САУ процессом ферментации с применением технологии нейронных сетей.

Выводы.

ГЛАВА 5. САУ ДЛИТЕЛЬНОСТЬЮ ЦИКЛА ПЕРИОДИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В АГРЕГАТАХ СТАДИИ ФЕРМЕНТАЦИИ.

5.1 САУ длительностью цикла процесса ферментации при отсутствии ограничений на длительность процесса.

5.2 САУ длительностью цикла процесса ферментации при наличии ограничений на длительность цикла процесса.

5.3 САУ длительностью процесса биосинтеза с учетом максимизации производительности ферментатора.

5.4 САУ длительностью цикла работы инокулятора и посевного аппарата.

5.5 САУ длительностью цикла работы взаимосвязанных посевного аппарата и ферментатора.

Выводы.

ГЛАВА 6. ПРИНЦИПЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЗАДАЧ РЕГУЛИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ В АСУТП ФЕРМЕНТАЦИИ

6.1. Основные особенности разработки прикладного математического обеспечения САУ процессами ферментации.

6.2 Методика автоматизированного выбора альтернатив при проектировании прикладного математического обеспечения.

6.3 Методика выбора алгоритмов управления как задача многокритериальной оптимизации на иерархиях с различным числом и составом альтернатив.

6.4 Функциональная структура автоматизированного рабочего места проектировщика прикладного математического обеспечения АСУТП.

Выводы.

Вклад биотехнологии в развитие мирового производственного потенциала, медицины, сельского хозяйства, в расширение рынка потребительских товаров растет с каждым годом. Ее успехами во многом определяется научно-технический прогресс в медицинской, микробиологической, фармацевтической промышленности и в отраслях агропромышленного комплекса. Ныне биотехнология признана мировым сообществом одним из приоритетных направлений, определяющих развитие в ближайшем столетии.

Биотехнологические разработки в области медицинского и фармацевтического производства позволяют осуществить устойчивое медикаментозное обеспечение, значительное улучшение состояния здоровья и повышение качества жизни населения страны, а в области сельского хозяйства позволяют обеспечить продовольственную безопасность Российской Федерации. Важнейшей по объему и развивающейся самыми быстрыми темпами отраслью биотехнологии является медицинская биотехнология. Мировой рынок фармацевтической продукции, произведенной биотехнологическими методами, составляет около половины всего биотехнологического рынка. В 2000 г. его объем по данным ФГУП «Государственный научный центр по антибиотикам» (г. Москва) достиг 29,0 млрд. долларов. Фармацевтическая биотехнологическая продукция представлена классическими продуктами: наиболее крупный сегмент рынка (более 10 млрд. долл.) - это антибиотики различного назначения (для лечения заболеваний человека и животных, а также для кормовых добавок и премиксов); далее следуют витамины, вакцины, ферменты.

В России (в СССР) мощная индустрия производства антибиотиков была создана в 50-е годы, производство антибиотиков базировалось на штаммах отечественной селекции, объемы производства составляли свыше 3 тысяч тонн в год и этого было достаточно для обеспечения антибиотиками всех республик бывшего Советского Союза и стран социалистического содружества. В связи с кризисом экономики России к середине 90-х годов производство отечественных субстанций антибиотиков сократилось в 4 раза, а готовых форм - в 2,2 раза.

Несмотря на резкое сокращение производства в ряде отраслей промышленности, вызванное изменением в стране экономической ситуации, уже к началу 1999 года в микробиологической промышленности отмечено улучшение динамики производства, составившее по данным акад. П.Д. Саркисова за январь - декабрь 135%, что на 34,1% больше по отношению к предыдущему периоду [1]. Интересно и то, что при общем спаде объемов производства в стране номенклатура и разнообразие продуктов с использованием биотехнологий на нашем рынке резко возросли. Свыше 95% лекарственных препаратов, применяемых в современной мировой медицине, созданы в последние десятилетия [2]. Несмотря на большое разнообразие процессов ферментации в медицинской, микробиологической, фармацевтической и других отраслях промышленности, процессам периодической ферментации принадлежит ведущая роль как наиболее изученным и гибким с точки зрения технологии получения промежуточных и конечных продуктов требуемого качества [3]. При решении задач автоматизации производства антибиотиков выделяют стадию ферментации, включающую комплекс взаимосвязанных технологических процессов выращивания биомассы микроорганизмов и биосинтеза целевого продукта, для которых характерны периодический характер и нестационарность, наличие неконтролируемых возмущений, невысокая воспроизводимость, ограниченное число регулирующих воздействий и неизбирательность ряда из них. Стадия ферментации относится к наиболее сложным стадиям производства биопрепаратов, 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. Последующие стадии производства предназначены лишь для выделения и очистки целевого продукта и имеют много общего с процессами химической технологии. Это дает возможность применять принципы регулирования и управления этими процессами, используемые в химических производствах, с учетом того, что практические пути осуществления регулирования модифицируются в соответствии со специфическими свойствами исходного сырья, продуктов биосинтеза и особенностями режимов, создаваемых в аппаратах микробиологических производств.

В связи с увеличением стоимости энергоносителей и сырья проблема снижения себестоимости, энерго- и ресурсосбережения в биотехнологии наряду с реализацией новых технологий и оптимальных режимов, предъявляющих более высокие требования к качеству функционирования автоматических систем регулирования (АСР) и систем автоматического управления (САУ) процессом, является в настоящее время одной из самых важных проблем. Однако развитие биотехнологических производств тормозит не только высокая себестоимость и эксплуатационные затраты, но и низкий уровень автоматизации процессов ферментации.

Современный подход к созданию систем автоматизации процессов ферментации, обеспечивающих наивыгоднейшее их протекание, требует не просто замены существующих аналоговых регуляторов на цифровые (например, на регулирующие либо логические микропроцессорные контроллеры), но и дальнейшего повышения качества управления ими с помощью высокоэффективных алгоритмов управления. Разработка и использование таких алгоритмов сдерживалось недостаточной изученностью процессов ферментации для целей управления, отсутствием динамических моделей биотехнологических объектов управления (БТОУ), наличием неконтролируемых возмущений, существенной нестационарностью процессов и их невысокой воспроизводимостью, затрудняющих получение полного и точного математического описания исследуемых процессов, а также аппаратурной базой, при которой практическая реализация эффективных алгоритмов управления и САУ либо была принципиально невозможной, либо могла быть достигнута ценой неприемлемых затрат. Даже широкомасштабный переход к прямому цифровому управлению в ряде автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУТП) медицинских и микробиологических производств не обеспечил соответствующего повышения качества управления и удовлетворения возрастающих требований к САУ из-за отсутствия в их составе роба-стных регуляторов, адаптивных алгоритмов управления либо алгоритмов, эквивалентных им. Появление средств микропроцессорной техники и их эволюционное обновление на развивающемся рынке технологий АСУТП, создание АСУ процессами ферментации на базе мини- и микро ЭВМ создают все предпосылки для применения в САУ нестационарными процессами ферментации динамических моделей объектов, идентификаторов состояния, методов динамической идентификации биотехнологических объектов управления и компенсации неизмеряемых возмущений.

Вопросам автоматизации и управления биотехнологическими процессами, идентификации технологических объектов в условиях априорной неопределенности, разработки алгоритмов адаптивного и автоматизированного управления различными микробиологическими процессами посвящены научные исследования ведущих ученых Балакирева B.C., Бирюкова В.В., Гордеева JI.C., Казакова А.В., Кантере В.М., Лапшенкова Г.И., Матвеева В.Е., Меньшутиной Н.В., Петракова В.А., Цирлина A.M., Юсупбекова Н.Р. и других. Однако в работах по автоматизации решались только задачи для конечного процесса стадии ферментации - процесса биосинтеза. Известные методы синтеза САУ не обеспечивают обоснованный выбор структуры и параметров систем при ограниченной априорной информации об изменяющихся динамических характеристиках БТОУ и внешних воздействиях, при наличии инерционности, большого и переменного запаздывания в каналах управления, неинформативности отдельных регулируемых параметров в течение всей ферментации. Причем практическая реализация результатов синтеза САУ методом динамической компенсации требует информации о переменных состояния управляемого процесса, получение которой затруднено с использованием традиционных способов и средств, в том числе и дифференциаторов.

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 промышленности требует системного подхода к разработке систем автоматизации технологических процессов. Это обусловлено, с одной стороны, усложнением функций и повышением требований к их выполнению, увеличением факторов неопределенности, которые необходимо учитывать при управлении объектом, а с другой стороны - необходимостью повышения качества управления оптимальными режимами при минимальных затратах на создание и эксплуатацию систем. Несмотря на широкие исследования, проводимые в области автоматизации биотехнологических производств, класс периодических процессов ферментации в производствах антибиотиков, во многом определяющих их эффективность, до настоящего времени исследован недостаточно. Отсутствие системного подхода к исследованию и методологических подходов к созданию САУ процессом ферментации как единым комплексом взаимосвязанных процессов выращивания биомассы мицелия и биосинтеза целевого продукта снижают эффективность решений задач по автоматизации процессов ферментации производства антибиотиков медицинского назначения. Поэтому создание методологических подходов к построению систем автоматизации на основе системных исследований комплекса взаимосвязанных периодических процессов ферментации производства антибиотиков, обеспечивающих более высокое качество управления по сравнению с неадаптивными системами, может дать значительный экономический эффект и поэтому является актуальной задачей.

В диссертационной работе рассмотрены 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 аппроксимационных методов, исключающих разрывной характер управлений и скользящие режимы, синтез 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 СевКавГТУ на 2001-2005 г.г. «Разработка и исследование прикладного математического обеспечения АСУТП химико-технологических и микробиологических производств» (№ ГР 01200103599. - Инв. № 03200403008) и «Разработка робастных и адаптивных САУ биотехнологическими процессами» (№ ГР 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 внедрения.

Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие научные задачи:

1. Исследование динамических характеристик процессов ферментации и построение динамических моделей биотехнологических объектов управления для целей синтеза и анализа АСР и САУ.

2. 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.

3. Разработка метода синтеза САУ БТОУ с переменными параметрами при ограниченной априорной информации о динамических характеристиках объекта, имеющих свойства робастности и адаптивности.

4. Разработка САУ с алгоритмами управления, полученными на основе аппроксимации типовых нелинейностей и их комбинаций непрерывными нелинейными дифференцируемыми функциями.

5. 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.

6. Разработка САУ режимом охлаждения стерильных питательных сред в аппаратах стадии ферментации при ограничении на регулирующее воздействие и отсутствии самовыравнивания БТОУ.

7. Разработка систем управления длительностью циклов работы аппаратов периодического действия стадии ферментации, обеспечивающих оптимальное окончание протекающих в них процессов.

8. 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.

9. 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 управления, которой подчиняются задачи управления каждым отдельным процессом стадии в соответствии с полученными для них критериями управления, достижение которых обеспечивается решением задач автоматического регулирования технологических параметров процесса и управления длительностью его цикла;

- методология построения и динамические модели БТОУ 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, изменяющиеся от процесса к процессу, 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 (рОг) и газообразных продуктов метаболизма для одного регулирующего воздействия - расхода воздуха на аэрацию;

- метод построения САУ БТОУ на основе аппроксимации типовых нели-нейностей 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 неизмеряемых 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:

1. 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.

2. Новизна используемых методов идентификации состоит в том, что их применение позволяет получать модели БТОУ с использованием ограниченного объема экспериментальных данных, получаемых на начальных участках переходных функций, неискаженных действием внутренних возмущений процесса и проявлением нестационарности и нелинейности процесса ферментации.

3. 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.

4. Разработанный метод построения нелинейной САУ отличается от известных 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.

5. 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.

6. 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 и того же регулирующего воздействия (расхода воздуха на аэрацию), что обеспечивает реализацию предложенного в диссертации принципа избирательного адаптивного управления процессом ферментации.

7. Разработанный алгоритм управления режимом охлаждения стерильных питательных сред в промышленных аппаратах периодического действия 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 в процессе роста биомассы без перенастройки алгоритма.

8. 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.

9. Впервые предложена и исследована система программного управления оптимальным температурным режимом процесса биосинтеза на основе функционирования в качестве регулятора искусственно обученной нейронной сети.

10. 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.

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) при разработке АСУТП микробиологических и химико-технологических производств, сданы в фонд инновационных разработок СевКавГТУ, приняты для внедрения ОАО «Биосинтез» (г. Пенза).

Ряд теоретических положений и практических решений диссертации используются в учебном процессе Невинномысского и Георгиевского 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.

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.); III Всесоюзной научно-технической конференции «Микропроцессорные комплексы для управления технологическими процессами» (г. Грозный, 1991 г.); Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» 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 ЮРГТУ (НПИ) (г. Новочеркасск, 2004, 2005 гг.); IV, VIII, IX региональных научно-технических конференциях «Вузовская наука - Северо-Кавказскому региону» (г. Ставрополь, Сев-КавГТУ, 2000, 2004 и 2005 гг.); на научно-технических советах ВНИПИ «Промав-томатика» (г. Грозный), на XXV, XXVIII, XXIX, XXXI и XXXIV 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, списка использованных источников и приложений.

ВЫВОДЫ

1. Возросшие требования к качеству регулирования и управления процессами ферментации приводят к необходимости разработки нового алгоритмического обеспечения задач регулирования и управления процессом ферментации, обеспечивающего адаптивные и робастные свойства САУ нестационарными процессами стадии ферментации, и автоматизированных процедур поддержки принятия решений, позволяющих проектировщику системы автоматазации свести задачу ранжирования вариантов решения к задаче их многокритериального оценивания и проведения многовариантного синтеза САУ.

2. Для обоснованного выбора алгоритмов управления для решения задач регулирования, стабилизации и программного управления БТОУ целесообразно сформировать альтернативы предполагаемых алгоритмов, для чего сведения об автоматизируемом объекте и требования, предъявляемые к системе управления, формализовать в виде значений параметров (буквенных и числовых) и провести последовательный анализ полученной совокупности значений параметров в порядке их следования в структуре базы данных.

3. Для оценки выбранных альтернатив рекомендуется метод анализа иерархий, для чего необходимо выделить основные критерии и оценочные шкалы, провести настройку параметров алгоритмов на свойства конкретного объекта, сравнительный анализ вариантов алгоритмов и их оценку на основе проведения имитационного моделирования.

4. Приведенная иерархия не является единственно возможным вариантом иерархического представления исследуемой проблемы. Однако и учет любого числа экспертов, и другой вид иерархии не внесут принципиальных трудностей и сколь - нибудь существенных отличий в предложенную методику выбора состава алгоритмического и других видов обеспечений системы управления.

5. При внедрении установлено, что реализованная на основе МАИ программная система поддержки принятия решений, позволяет в диалоговом режиме по нескольким критериям и техническим требованиям произвести отбор нескольких предпочтительных фирм - поставщиков микропроцессорных средств автоматизации, имеет удобный и простой пользовательский интерфейс и реализует все этапы многокритериальных задач принятия решений.

6. Разработанная технология создания ПМО задач регулирования и управления для конкретных БТОУ может быть реализована на основе инструментального комплекса в виде автоматизированного рабочего места, функциональная структура которого содержит основные проблемно-ориентированные подсистемы идентификации, синтеза и моделирования систем.

заключение

В диссертационной работе проведены исследования класса периодических процессов ферментации в производстве пенициллина и разработаны научно-обоснованные решения по автоматизации технологического комплекса взаимосвязанных процессов стадии ферментации в производстве антибиотиков медицинского назначения, на основе которых созданы новый класс алгоритмов управления, способы и системы автоматического управления процессами ферментации, применение которых в общей задаче автоматизации биотехнологических производств в медицинской и микробиологической промышленности существенно повышает их эффективность, тем самым способствуя решению важной социальной и хозяйственной проблемы.

Основные научные и практические результаты проведенных исследований по указанной проблеме, полученные в настоящей работе, состоят в следующем.

1. Впервые в отечественной и зарубежной практике на основе теоретических и экспериментальных исследований разработаны динамические модели периодических процессов ферментации ряда производств. Предложен подход к формированию рациональной структуры динамической модели процесса по особо важным каналам регулирования - температуры и рН, малочувствительной к изменяющимся характеристикам процесса и учитывающей характер решаемой задачи. Адекватность модели промышленному процессу подтверждена полученными значениями критерия адекватности в диапазоне 0,90 -г 0,95 и результатами синтеза САУ, апробированных в промышленных условиях и функционирующих в составе АСУТП ферментации.

2. Теоретически доказано и практически подтверждено, что в условиях невысокой воспроизводимости и нестационарности процесса ферментации использование параметрических передаточных функций и временных зависимостей их коэффициентов для синтеза адаптивных систем является нецелесообразным либо малоэффективным, поскольку эти зависимости подвержены дрейфу.

3. Предложены и реализованы алгоритмы оценки и корректировки параметров моделей БТОУ на основе полученных функциональных зависимостей между параметрами моделей и интегральным количеством выделяющегося углекислого газа. Погрешность оценивания параметров модели не превышает 10%, что является приемлемым и подтверждено полученными показателями качества регулирования концентрации рОг в САУ с подстраиваемой моделью БТОУ. Данный алгоритм реализован в системе, защищенной авторским свидетельством на изобретение.

4. Предложен метод синтеза САУ биотехнологическим объектом с параметрическими неопределенностями, в основе которого лежит использование интервальной динамической модели объекта, позволяющей задать в качестве расчетной для параметрического синтеза регулятора модель объекта с наихудшим сочетанием параметров из диапазона их изменения, и доказано утверждение о том, что синтезированные в этом случае параметры настройки регулятора без дополнительной подстройки обеспечивают при всех возможных значениях параметров объекта из диапазона их изменения переходные процессы в САУ, удовлетворяющие заданным требованиям.

5. Разработана САУ режимом аэрации процесса ферментации в условиях ограниченного выбора регулирующих воздействий и их неизбирательности к газообразным продуктам метаболизма, обеспечивающая регулирование подачи воздуха в ферментатор на основе новых установленных связей между расходом воздуха и непрерывно измеряемыми параметрами среды (рОг, рС02, СОг), подключаемыми на вход системы в автоматическом режиме, что обеспечивает оптимальные условия процесса роста биомассы и биосинтеза целевого продукта, а также исключает ингибирование процесса повышенными концентрациями растворенного в среде углекислого газа (рСОг). САУ режимом аэрации с автоматическим выбором информационных каналов регулирования в ходе процесса защищены авторскими свидетельствами на изобретение.

6. Разработан новый способ формирования регулирующих воздействий на основе нелинейных непрерывных дифференцируемых функций, аппроксимирующих типовые нелинейности и их комбинации, а также разрывные управления, который обеспечивает в многорежимных системах регулирования технологических объектов устранение в определенной степени противоречия между быстродействием и колебательностью.

7. Разработана методика параметрического синтеза регуляторов в системе с инверсной моделью объекта, основанная на применении критерия максимальной степени устойчивости, позволяющего при полном соответствии параметров модели и объекта получить достаточно простые выражения для настроечных коэффициентов типовых регуляторов, которые являются функциями только времени запаздывания объекта и обеспечивают необходимую робастность синтезируемой системы. Предложен алгоритм текущей идентификации времени запаздывания объекта.

8. Впервые в алгоритмах управления САУ БТОУ использованы идентификаторы состояния, позволившие реализовать с использованием оценок переменных состояний прямые и инверсные динамические модели в замкнутом контуре управления и на их основе методы компенсации инерционности объектов и действующих на них неконтролируемых возмущений. Данный принцип реализован в системе, защищенной авторским свидетельством на изобретение.

9. Разработаны алгоритмы управления, обеспечивающие вывод промышленных аппаратов периодического действия с различными системами охлаждения и объемами 5,10,50,63 м3 на заданный оптимальный температурный режим в условиях ограничения на управляющее воздействие и отсутствия самовыравнивания БТОУ на первых часах роста биомассы. В результате уменьшается время непроизводительной работы аппаратов в 2-3 раза и обеспечивается точность стабилизации оптимальной температуры процесса роста биомассы микроорганизмов в инокуляторах и посевных аппаратах на уровне не ниже ±0,5°С.

10. Разработана САУ периодическими процессами выращивания биомассы в инокуляторах, посевных аппаратах и биосинтеза целевого продукта в ферментаторах, обеспечивающая рациональное окончание каждого отдельного процесса в аппаратах стадии ферментации с использованием целевых функций для каждого из процессов, полученных путем декомпозиции общей (глобальной) задачи управления. САУ, реализующие эти задачи, защищены авторскими свидетельствами на изобретение.

11. Показана возможность применения искусственных нейронных сетей в системах управления нестационарными и плохо воспроизводимыми процессами ферментации. Впервые реализована система программного управления оптимальным температурным профилем процесса ферментации на основе функционирования в качестве нейросетевого регулятора искусственно обученной нейронной сети, обеспечивающая максимальное динамическое отклонение температуры не более 0,035°С, перерегулирование не более 0,117%, время переходного процесса не более 95,3 мин.

12. Разработано новое алгоритмическое обеспечение задач регулирования и управления процессом ферментации и автоматизированные процедуры поддержки принятия решений при выборе алгоритмов управления, позволяющие проектировщику САУ БТОУ свести задачу ранжирования вариантов решения к задаче их многокритериального оценивания и проводить многовариантный синтез САУ.

Решение задач регулирования и управления процессом ферментации на основе созданного комплекса алгоритмов управления практически реализовано в системах и способах управления, защищенных 21 авторскими свидетельствами на изобретение и позволяющих наряду с реализацией оптимального управления физико-химическими параметрами культуральной среды (температурой, величиной рН, р02, рС02 и т.д.) существенно повысить эффективность управления процессом ферментации за счет более точной координации работы ино-куляторов, посевных аппаратов и ферментаторов и управления длительностью цикла ферментатора, что особенно важно при большой длительности процесса, характерной для производства антибиотиков, аминокислот, ферментов и т.д. Экономический эффект от использования разработанных САУ в составе внедренных АСУТП обусловлен увеличением выхода целевого продукта на 2,5%, снижением энергозатрат на 0,5%, увеличением производительности ферментаторов на 0,5%, а также сокращением сроков проектирования и выбором более эффективных алгоритмов управления систем в проектных организациях.

Разработанные алгоритмы управления и методики решения задач, оформленные в виде алгоритмических и программных модулей, включены в Государственный отраслевой фонд алгоритмов и программ, сданы в фонд инновационных разработок СевКавГТУ и пригодны для широкого промышленного применения. Результаты диссертационной работы внедрены на предприятии ФГУП «Ставропольская биофабрика» при регулировании температурного режима и величины рН в реакторах-ферментаторах на установке МПФ-500 цеха по производству бактериальных препаратов и лекарственных средств. Разработанный комплекс алгоритмов управления и научно-обоснованные рекомендации по его применению использованы ООО «Научно-производственная фирма «КРУГ» (г. Пенза) в системах контроля и управления ферментацией пенициллина на комбинате «Биохимик» (г. Саранск), установкой JT-35-11/600 (НПЗ, г. Кириши), в АСУТП газораспределительного пункта № 8 ОАО «КАВКАЗТРАНСГАЗ» (г. Ставрополь); ООО «Автоматизированные системы управления» (г. Пятигорск) в составе разработанной системы управления подготовкой нефти на ОАО «НК «Роснефть» - Ставропольнефтегаз»; ОАО «Биосинтез» (г. Пенза) для внедрения САУ процессом биосинтеза. Реализованная на основе метода анализа иерархий система поддержки принятия решений использована предприятием ООО «Ар-нест - Информационные Технологии» (г. Невинномысск) при выборе фирмы поставщика микропроцессорных средств управления для внедрения АСУТП.

Ряд теоретических положений и практических решений диссертации использован в учебном процессе Невинномысского и Георгиевского технологических институтов ГОУ ВПО «Северо-Кавказский государственный технический университет».

1. Саркисов П. Д. Проблемы энерго и ресурсосбережения в химической технологии, нефтехимии и биотехнологии // Химическая промышленность. -2000. -№ 1.-С. 20-27.

2. Машковский М. Д. Лекарства XX века. М.: Новая волна, 1998. - 319 с.

3. Бирюков В. В. Основы промышленной биотехнологии. М.: КолосС, 2004.-296 с.

4. Бекер М. Е. Введение в биотехнологию. М.: Пищевая промышленность, 1978.-232 с.

5. Федосеев К. Г. Физические основы и аппаратура микробного синтеза биологически активных соединений. М.: Медицина, 1977. - 304 с.

6. Кафаров В. В. Моделирование и системный анализ биохимических производств / В. В. Кафаров, А. Ю. Винаров, Л. С. Гордеев. М.: Лесная промышленность, 1985.-280 с.

7. Матвеев В. Е. Расчет необходимой эффективности процессов, препятствующих проникновению посторонней микрофлоры на различных стадиях асептического производства / В, Е. Матвеев, Л. М. Плессер // Биотехнология, 2001. № 6.-С. 68-70.

8. Ханукаев Я. А. Анализ процесса микробиологического синтеза энтобак-терина как объекта управления / Я. А. Ханукаев и др. // Автоматизация микробиологических производств. Вып.2. Грозный. - 1976. - С. 35-42.

9. Юсупбеков Н. Р. Управление процессами ферментации. Динамика процессов и синтез автоматических систем регулирования / Н. Р. Юсупбеков, А. В. Бабаянц, В. Ф. Лубенцов. Ташкент.: Фан, 1986. - 164 с.

10. Блауберг В. И. Становление и сущность системного подхода / В. И. Блауберг, Э. Г. Юдин. М.: Наука, 1973. - 270 с.

11. Айвазян С. А. Статистические исследования зависимостей. М.: Металлургия, 1968.-228 с.

12. Барский В. Д. Практический математико-статистический анализ в коксохимии / В. Д. Барский, Л. А. Коган. М.: Металлургия, 1975. - 184 с.

13. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. Изд. 7-е, стер. - М.: Высшая школа, 1999. - 479 с.

14. Лубенцов В. Ф. Практический математико-статистический анализ биотехнологических систем. Ставрополь: Изд-во СевКавГТУ, 2000. - 111 с.

15. Ханукаев Я. А. Автоматизация процесса приготовления питательных сред в производстве энтобактерина / Я. А. Ханукаев, В. В. Алешечкин, Ф. М. Аб-дуллаев // Микробиологическая промышленность. 1977. - № 10. - С. 22-26.

16. А. с. 452579 СССР. Способ автоматического управления процессом приготовления питательных сред / Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц, В. В. Алешечкин (СССР); опубл. 1974; Бюл. № 45.

17. Ханукаев Я. А. Специализированный комплекс автоматического управления агрегатами ферментационных отделений «Биоцикл» / Я. А. Ханукаев и др. //Химико-фармацевтический журнал. 1981.-№ 2.-С. 109-114.

18. Опришко А. А. Принципы построения децентрализованных систем управления периодическими процессами микробиологического синтеза / А. А. Опришко и др. //Химико-фармацевтический журнал. 1981. -№ 6. - С. 98-102.

19. Комплекс децентрализованного управления агрегатами периодического действия ферментационных производств / В. В. Алешечкин и др.: сб. трудов. -Математическое, алгоритмическое и техническое обеспечение АСУ ТП. Ташкент, 1980.-С. 27-28.

20. А. с. 644835 СССР. Устройство для автоматического управления группами аппаратов циклического действия / Я. А. Ханукаев и др. (СССР). № 2159164/28-13; заявл. 15.07.75; опубл. 1979; Бюл. № 4.

21. Кафаров В. В. Моделирование биохимических реакторов / В. В. Кафа-ров, А.Ю. Винаров, Л. С. Гордеев. М.: Лесная промышленность, 1979. - 344 с.

22. Оптимизация периодического процесса выращивания микроорганизмов с помощью управления по температуре / В. И. Валуев и др. // Математическоемоделирование микробиологических процессов: сб. науч. трудов Пущино-на-Оке, 1973.-С. 198-205.

23. Constantinides A., Spencer J. Z., Gaden Е. L., Optimization of Batch Fermentation Processes. 1. Development of Mathematical Models for Batch Penicillin Fermentations // Biotechnology and Bioengineering. 1970. - vol. XII. - P. 803-830.

24. Constantinides A., Spencer J. Z., Gaden E. L., Optimization of Batch Fermentation Processes. II. Optimum Temperature Profiles for Batch Penicillin Fermentations // Biotechnology and Bioengineering. 1970. - vol. XII. - P. 1081-1098.

25. King R.E., Aragona J., Constantinides A. Specific optimal control of a batch fermentor // Int. J. Control. 1974. - vol. 20, № 5. — P. 869-879.

26. Захарченко H. E. Автоматизация периодического процесса микробиологического синтеза в производстве препарата биомицина: Автореф. дис. . канд. техн. наук. Киев, 1981. - 23 с.

27. Cheruy A., Durand A. Optimization of Erythromycin Biosynthesis by Controlling pH and Temperature: Theoretical Aspects and Practical Application // Biotech-nol. Bioeng. Symp., 1979. № 9. - P. 303-320.

28. Колпиков Ю. Г. Исследование и оптимальное управление процессом периодической ферментации со вторичным метаболизмом целевого продукта: Автореф. дис. канд. техн. наук. Ташкент, 1980. - 20 с.

29. Арзуманов Е. Н. Интенсификация процесса биосинтеза в производстве энтобактерина: Автореф. дис. канд. техн. наук. Л.: 1979. - 24 с.

30. Искандеров Г. М. Нечеткие логические регуляторы в системе управления ферментатором: Материалы V региональной НТК «Вузовская наука СевероКавказскому региону». Технические и прикладные науки. Ч. 2. - Ставрополь: СевКавГТУ, 2001.-С. 32-33.

31. Анисимов Д. Н. Использование нечеткой логики в системах автоматического управления // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика, 2001.- №8.- С. 39-42.

32. Андреева JL Н. Разработка, исследование и применение кинетических моделей для управления процессами биосинтеза антибиотиков по величине рН. -Автореф. дис. канд. техн. наук. JL, 1972. - 28 с.

33. Аиба Ш. Биохимическая технология и аппаратура / Ш. Аиба, А. Хем-фри, Н. Миллис. М.: Пищевая промышленность, 1975. - 287с.

34. А. с. 903823 СССР. Система автоматического управления процессом культивирования микроорганизмов / Р. Ю. Симутис, Ю.-К. Ю. Станишкис, Л.-Р. А. Коцюс (СССР). -№ 2919545/28-13; заявл. 05.05.80; опубл. 1982; Бюл. № 5.

35. Паскудская Л. А. Решение задачи оптимизации процесса биохимического синтеза / Л. А. Паскудская и др. // Теоретические основы химической технологии. 1979. -т. XIII, № 1. - С. 135-137.

36. Изучение влияний условий массообмена на рост и интенсивность дыхания Str. rimosus и биосинтез окситетрациклина / Л.Э. Семенова и др. // Теория и практика управляемого культивирования микроорганизмов: Тез. докл.: ч.2. Киев: Наук, думка, 1981. - С. 5-6.

37. Бринберг С. Л. Изучение дыхания продуцентов антибиотиков при различных условиях культивирования / С. Л. Бринберг и др. // Успехи в областиизучения и производства антибиотиков: сб. трудов ВНИИА, вып. I. М., 1976. -С. 3-9.

38. Музыченко J1. А. Математическая модель биосинтеза аминокислоты L -лизина и некоторые ее приложения / JI. А. Музыченко, В. И. Валуев // сб.: Применение математических методов в микробиологии. Пущино, 1975. - С. 172-187.

39. Савенков В. В. Алгоритм поиска оптимальных управлений по математической модели биосинтеза L лизина / В. В. Савенков, М. П. Руклиша // сб.: Технология микробного синтеза. - Рига: Зинатне, 1978. - С. 39-44.

40. Кристапсон М. Ж. Автоматизация технологических процессов микробиологического синтеза: Обзор. М.: ОНТИТЭИмикробиопром, 1976. - 39 с.

41. Ханукаев Я. А. Исследование периодического процесса микробиологического синтеза и разработка систем автоматического управления на примере производства энтобактерина. Автореф. дис. . канд. техн. наук. - Ташкент, 1978.- 18 с.

42. А. с. 483426 СССР, С 12 Q 3/00. Система автоматического управления процессом культивирования микроорганизмов / С. Э. Селга, У. Э. Виестур, М. Ж. Кристапсонс (СССР). -№ 1968112/28-13; заявл. 25.10.73; опубл. 1975, Бюл. № 33.

43. Селга С. Э. Массопередача кислорода в условиях глубинного культивирования микроорганизмов и усовершенствование систем ферментации: Автореф. дис. канд. техн. наук. Елгава, 1975.-31с.

44. А. с. 535340 СССР, С 12 В 1/08. Способ автоматического управления процессом периодического выращивания аэробных микроорганизмов / Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц, В. В. Алешечкин и др. (СССР). № 2014743/28-13; заявл. 09.04.1974. опубл. 1976, Бюл. № 42.

45. А.с. 488847 СССР, С 12 В 1/08. Система управления периодическим процессом биосинтеза микроорганизмов / Н.Е.Захарченко и др. (СССР). № 1858571/28-13; заявл. 18.12.1972.; опубл. 1975, Бюл. № 39.

46. Патент № 2136760 (RU), С 12 Q 3/00. Система автоматического управления процессом аэрации при ферментации органического сырья / И. П. Туманов и др. -№ 98105451/13; заявл. 31.03.1998. опубл. 10.09.99.

47. Патент № 2074259 (RU), С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим культивированием микроорганизмов / В. В. Ануфриев, Н.

48. B. Суханова. № 94019568/13; заявл. 26.05.94; опубл. 27.02.97.

49. Патент № 2132881(RU), С 12 Q 3/00, G 05 D 27/00. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. В. Ануфриев, А. Ю.Кожин, Ю.Е. Кожевников.-№ 97120771; опубл. 10.07.99.

50. Влияние концентрации растворенного углекислого газа на интенсивность дыхания микроорганизмов-продуцентов тетрациклина и олеандомицина / Т.

51. C. Никитина и др. // Прикладная биохимия и микробиология. 1974. - Т. 10, вып. 1,-С. 68-73.

52. Lenguel Z. L., Nyiri I. Studies on automatically aerated biosynthetic processes // Biotechnol. Bioeng. 1966, 8. - № 3. - P. 337.

53. Разработка методов управления процессом биосинтеза рибоксина / Б. А.Чагин и др. // Теория и практика управляемого культивирования микроорганизмов: сб. Тез. докл., Киев, Наукова думка. 1981. -ч.2. - С. 22-23.

54. Бирюков В. В. Растворенный углекислый газ как параметр управления в процессах ферментации / В. В. Бирюков, С. Б. Ицыгин // Химико-фармацевтический журнал. 1976. - № 4. - С. 122-126.

55. Бирюков В. В. Автоматический контроль и управление в процессах биосинтеза антибиотиков. М., 1974. - 108 с.

56. Лапшенков Г. И. Выбор режима культивирования аэробных микроорганизмов с учетом степени устойчивости процесса / Г. И. Лапшенков, Т. В. Зиновкина, Л. Ю. Харитонова // Биотехнология. 2002. - № 6. - С. 70-76.

57. Пиотровский Д. Л. Математическая модель регулирования температуры в биореакторе во время процесса производства органических удобрений / Д. Л.

58. Пиотровский, М. П. Асмаев, Т. Г. Шарапкина // Изв. Вузов. Пищевая технология. -2004.-№2-3.-С. 94-95.

59. Мухачев С. Г. Аэробное выращивание посевной культуры сахаромицетов в биореакторе с мембранной стерилизацией кислорода / С. Г. Мухачев, В. М. Емельянова, Ю. П. Александровская // Биотехнология. 2005, № 3. - С. 71-78.

60. Патент № 2248399 (RU), С 12 Q 3/00, G 05 D 27/00. Способ автоматического управления биотехнологическим процессом // М. М. Благовещенская. С. В. Иванов. -№ 2004105874/13; заявл. 01.03.2004; опубл. 20.03.05.

61. Бартошевич Ю. Э. Технология биосинтеза пенициллина: пути развития, проблемы // Антибиотики и химиотерапия. 1994. - Т. 39, № 8. - С. 15-21.

62. Островский Ю. В. Система управления производством субстанций лекарственных препаратов с перестраиваемой технологией / Ю. В. Островский, Т. Б. Чистякова, А. А. Малин // Химическая промышленность. Т. 80, вып. 5. -2003.-С. 39-43.

63. Опыт создания гибкого автоматизированного производства субстанций фармацевтических препаратов в соответствии с нормами GMP / В. А. Островский и др. // Химическая промышленность. Т. 80, вып. 1. - 2003. - С. 4-18.

64. Бирюков В. В. Нетрадиционные задачи управления процессами культивирования микроорганизмов, решаемые с применением ЭВМ: сб.: Теория и практика непрерывного культивирования микроорганизмов. М.: Наука, 1980. - С. 139-188.

65. Казаков А. В. Автоматизированное оптимальное управление периодическими процессами ферментации (на примере производства лизина): Автореф. дис. .д-ра техн. МТИПП.-М.: 1992.-32 с.

66. Управление процессами ферментации с применением микро-ЭВМ / Н. Р. Юсупбеков и др. Ташкент: Фан, 1987. - 200 с.

67. Васильев В. И. Нейроуправление новый раздел теории управления сложными системами / В. И. Васильев, С. В. Пантелеев // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2005. - № 5, - С. 33-45.

68. Добкин В. М. Выбор экономических критериев оптимизации режимных и конструктивных параметров реакторов // Химическая промышленность. 1968. -№ 3. - С. 8.

69. Кантере В. М. Критерии эффективности стадии ферментации в производстве антибиотиков / В. М. Кантере, JI. Е. Шнайдер, В. В. Бирюков // сб.: Успехи в области изучения и производства антибиотиков. Труды ВНИИА. М., 1982. -Вып. II.-С. 51-57.

70. Петраков В. А. Основы технологического предпринимательства: Учеб. пособие / В. А. Петраков. Ростов н / Д : Изд-во Сев.-Кавк. науч. центра высшей шк., 2001.- 160 с.

71. Лубенцов В. Ф. Системный анализ стадии ферментации как объектауправления / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, Н. Р. Юсупбеков; ТашПИ // Моделирование сложных систем: сб. науч. тр. -Ташкент: ТашПИ, 1983. С. 56-70.

72. Лубенцов В. Ф. Постановка задачи синтеза САУ процессом ферментации в производстве антибиотиков / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, Ю. Г. Колпиков; опубл. «Механизация и автоматизация управления», 1984, № 2. Деп. в УкрНИИНТИ 11.12.84, № 2088.

73. Воронов А. А. Основы теории автоматического регулирования и управления. Учеб. пособие для вузов / А. А. Воронов, В. К. Титов, Б. Н. Новогранов. -М.: Высшая школа, 1977. 519 с.

74. Применение автоанализатора «Контифло» для измерения биохимических параметров процессов ферментации / Касаб И. и др. // Химико-фармацевтический журнал. 1980. - № 1. - С. 93-98.

75. Алексеев В. П. Об одном способе оценки структур систем управления технологического типа // Изв. высш. уч. зав. Сев.-Кавк. регион. 2003. - № 1. - С. 9-10.

76. Аналитическое исследование динамических характеристик периодического процесса микробиологического синтеза / Я. А. Ханукаев и др. // Химико-фармацевтический журнал. 1979. - № 10. - С. 91 -96.

77. Лубенцов В. Ф. Исследование динамики и разработка систем автоматического управления процессом ферментации в производстве антибиотиков (на примере биосинтеза пенициллина): Дисс. на соиск. . канд. техн. наук. Ташкент, 1983.-320 с.

78. Лубенцов В. Ф. Некоторые особенности исследования и описание динамики процесса ферментации в нестационарных условиях / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков; Деп. в ЦНИИТЭИприборостроения 29.12.83, № 2324 пр Д 83.

79. Бирюков В. В. Процесс ферментации как объект регулирования температуры / В. В. Бирюков, В. В. Кафаров // Химико-фармацевтический журнал. -1968. -№ 3. С. 36-39.

80. Ханукаев Я. А. Исследование динамических характеристик процесса в условиях многофазного физиологического развития микроорганизмов / Я. А. Ханукаев, В. Ф. Лубенцов // Вопросы промышленной кибернетики: Труды ЦНИИ-КА. 1980. - Вып. 65.-С. 5-7.

81. Стефани Е. П. Основы расчета настройки регуляторов теплоэнергетических процессов. М.; Л.: Госэнергоиздат, 1960. - 328 с.

82. Балакирев В. С. Экспериментальное определение динамических характеристик промышленных объектов управления / В. С. Балакирев, Е. Г. Дудников, А. М. Цирлин М.: Энергия, 1967. - 230 с.

83. Ковалевский В. М. Динамика рН реактора-ферментатора / В. М. Ковалевский, Ю. А. Остапенко // Химическая технология. 1974. - № 6. - С. 58-59.

84. Прусенко В. С, Одноконтурные пневматические системы автоматического регулирования тепловых процессов. М.; Л.: Госэнергоиздат, 1963. - 144 с.

85. Ордынцев В. М. Математическое описание объектов автоматизации. -М.: Машиностроение, 1965. 360 с.

86. Ротач В. Я. Расчет настройки промышленных систем регулирования. М. ;Л. 1961.-344 с.

87. Изерман Р. Цифровые системы управления / Пер. с англ. М.: Мир, 1984.-541с.

88. Лубенцов В. Ф. Методы динамической идентификации биотехнологических объектов: Монография / В. Ф. Лубенцов, Д. В. Болдырев; Сев.-Кав. гос. техн. ун-т. Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - 84 с.

89. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975.-534 с.

90. Динамические модели процессов ферментации в производстве пенициллина / В.Ф. Лубенцов и др. // Химико-фармацевтический журнал. 1982. - № 4.-С. 99-106.

91. Загарий Г. И. Синтез систем управления на основе критерия максимальной степени устойчивости: Библиотека по автоматике. Вып. 669 / Г. И. Загарий, А. М. Шубладзе. М.: Энергоатомиздат, 1988. - 104 с.

92. Лубенцов В. Ф. Построение динамической модели процесса биосинтеза для разработки адаптивной системы автоматического управления // Химико-фармацевтический журнал. 1982. -№ 8. - С. 96-102.

93. Чекинов С. Г. Решение интервальных математических моделей в адаптивных системах с использованием нейронных сетей // Информационные технологии. -2002.-№ 11.-С. 8-13.

94. Автоматическое управление в химической промышленности: учеб. для вузов / Под ред. Е. Г. Дудникова. М.: Химия, 1997. - 368 с.

95. Лубенцов В. Ф. Метод синтеза САУ объектами с параметрическими неопределенностями // Научная мысль Кавказа: Изд-во Сев.-Кав. научн. центра высш. шк. 2005. № 6. - С. 78-84.

96. Системы автоматического управления объектами с переменными параметрами: Инженерные методы анализа и синтеза / Б. Н. Петров, Н. И. Соколов, А. В. Липатов и др. М.: Машиностроение, 1986. - 256 с.

97. Гарднер М. Ф. Переходные процессы в линейных системах / М. Ф. Гарднер, Дж. Л. Бэрнс М.: Физматгиз, 1961. - 552 с.

98. Корн Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) / Г. Корн, Т. Корн; Под общей редакцией И. Г. Арамановича. М.: Физматгиз : Наука, 1974. 832 с.

99. Лубенцов В. Ф. Принцип построения САУ биотехнологическим процессом и его реализация // Научная мысль Кавказа: Изд-во Сев.-Кав. Научн. центра высш. шк. 2005. -№ 5. - С. 118-125.

100. Арзуманов Е. Н. Влияние рН на рост Bacillus thuringiensis // Микробиология.- 1979. Т. 48, № 1. - С. 65-69.

101. Факторное планирование эксперимента при изучении ферментационного процесса / Е. Н. Арзуманов и др. // Химико-фармацевтический журнал. -1980.- №5.-С. 73-77.

102. А. с. 819799 СССР, МКИ3 G 05 D 27/00. Способ автоматического управления периодическим процессом микробиологического синтеза / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц и др. (СССР). № 2769236/28-13; заявл. 23.05.79; опубл. 07.04.81. Бюл. № 13.

103. А. с. 909663 СССР, МКИ3 G 05 D 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, Я. А. Ханукаев (СССР). № 2970682/28-13; заявл. 31.07.80; опубл. 28.02.82. Бюл. № 8.

104. А. с. 934460 СССР, МКИ3 G 05 D 27/00. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, А. В. Бабаянц и др. (СССР). -№ 2970869/28-13; заявл. 12.08.80; опубл. 07.06.82. Бюл. №21.

105. Трофимов А. И. Методы теории автоматического управления, ориентированные на применение ЭВМ. Линейные стационарные и нестационарные модели: Учеб. для вузов / А. И. Трофимов, Н. Д. Егупов, А. Н. Дмитриев. М.: Энерго-атомиздат, 1997. - 656 с.

106. Зотов М. Г. Математические модели ограничений при конструировании управляющих устройств // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. - №7. - С. 24-42.

107. Пухов Г. Е. Синтез многосвязных систем управления по методу обратных операторов / Г. Е. Пухов, К. Д. Жук. Киев: Наукова думка, 1966. - 218 с.

108. Мееров М. В. Теория автоматического регулирования и авторегуляторы / М. В. Мееров, В. Г. Дианов. М.: Изд-во нефтяной и горно-топливной литературы, 1963.-416 с.

109. Турецкий X. Анализ и синтез систем управления с запаздыванием. -М.: Машиностроение, 1974.- 326 с.

110. Емельянов С. В. Системы автоматического управления с переменной структурой. М.: Наука, 1967. - 336 с.

111. Методы синтеза систем с разрывными управлениями на скользящих режимах: сб. трудов / Под ред. В. И. Уткина. М.: Институт проблем управления, 1983.-99 с.

112. Барсков В. В. Некоторые корневые методы оценки демпферных свойств синхронной машины / В. В. Барсков // Задачи динамики электромеханических систем: сб. науч. тр. / Под ред. Ю. 3. Ковалева. ОмГТУ, 1995. - С. 75-78.

113. Юревич Е. И. Теория автоматического управления: Учебник для студентов высш. техн. учебн. заведений. Изд. 2-е, пер. и доп. - Л.: Энергия, 1975. -416 с.

114. Шубладзе А. М. Способы синтеза систем управления максимальной степени устойчивости // Автоматика и телемеханика. 1984. - № 1. - С. 28-37.

115. Воронина Н. О. Предельная степень устойчивости и соответствующие ей настройки для типовых систем регулирования / Н. О. Воронина, А. В. Татари-нов, А. М. Цирлин // Изв. вузов. Приборостроение. 1989. - т. 32, № 3. - С. 26-32.

116. Татаринов А. В. Разработка алгоритмического обеспечения микропроцессорных систем автоматической стабилизации параметров в процессах биосинтеза: Автореф. дис. канд. техн. наук. М., 1990. - 18 с.

117. Борисов Г. Б. Об одном подходе к регулированию объектов с переменной нагрузкой / Г. Б. Борисов, А. М. Цирлин, В. П. Полянский // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2002. - № 2. - С. 13-15.

118. Шубладзе А. М. Быстродействующие следящие пропорционально-интегральные системы управления динамическими процессами с запаздыванием / А. М. Шубладзе, С. В. Гуляев // Приборы и системы управления. 1999. - №2. -С. 6-9.

119. Шубладзе А. М. Автоматически настраиваемые ПИ (ПИД) системы управления / А. М. Шубладзе, С. В. Гуляев, Т. И. Щекина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. - № 1. - С. 20-22.

120. Шубладзе А. М. Адаптивные промышленные ПИД регуляторы / А. М. Шубладзе, С. В. Гуляев, А. А. Шубладзе // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2003. - № 7. - С. 24-26.

121. Опришко А. А. Особенности использования адаптивного ПИ регулятора с активной идентификацией / Опришко А. А. и др. // Приборы и системы управления. 1989. - № 4. - С. 26-27.

122. Лубенцов В. Ф. Системы автоматического управления процессами ферментации: Монография / В. Ф. Лубенцов; Сев.-Кав. гос. техн. ун-т. Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - 200 с.

123. Куропаткин П. В. Оптимальные и адаптивные системы: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1980. - 287 с.

124. Дракунов С. В. Адаптивный наблюдатель состояния // Методы синтеза систем с разрывными управлениями на скользящих режимах: сб. науч. тр. М.: Институт проблем управления, 1983. - С. 11-24.

125. Петраков В. А. Введение в теорию управления. Новочеркасск: Пресс -Сервис, 1999.-136 с.

126. Лубенцов В. Ф. Принцип синтеза управляющих воздействий с использованием идентификаторов состояния // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 2005. - Приложение к № 2. - С. 15-22.

127. Фильчаков П. Ф. Справочник по высшей математике. Киев: Наук, думка, 1973.-743 с.

128. А. с. 1666538 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, В. И. Уткин, С. В. Дракунов и др. (СССР). № 4694859/13; заявл. 26.05.89; опубл. 30.07.91. Бюл. №28.

129. Лубенцов В. Ф. Математическое описание и динамика систем с непрерывными аппроксимирующими функциями управления // Наука и технологии: Труды XXV Российской школы. Екатеринбург: УрО РАН, 2005. - С. 269-271.

130. Теория нелинейных систем автоматического регулирования и управления / Е. П. Попов. М.: Наука. 1979. - 256 с.

131. А. с. 1413135 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Оп-ришко, Ю. Г. Колпиков (СССР). № 4183443/30 - 13; заявл. 15.01.87; опубл. 30.07.88. Бюл. № 28.

132. А. с. 1599437 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Оп-ришко, Ш. М. Гулямов (СССР). № 4608391/30 - 13; заявл. 23.11.88; опубл. 15.10.90, Бюл. №38.

133. А. с. 1725203 СССР, МКИ5 G 05 D 27/02. Система для управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, И. Г. Болдырева (СССР). -№ 4733991/24; заявл. 04.07.89; опубл. 07.04.92. Бюл. № 13.

134. Магергут В. 3. Адаптивные позиционные регуляторы и их применение в промышленности / В. 3. Магергут, А. Ф. Егоров, Д. П. Вент // Приборы и системы управления. 1998. - № 11. - С. 53-56.

135. Лубенцов В. Ф. Исследование и разработка систем с переменной структурой для управления процессом микробиологического синтеза / В. Ф. Лубенцов,

136. Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц // Вопросы промышленной кибернетики. Труды ЦНИИКА. Вып. 65. М.: Энергия, 1980. - С. 3-5.

137. Лубенцов В. Ф. Системы автоматического управления режимом аэрации в процессе ферментации / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, Я. А. Ханукаев // Биотехнология. 1985. - № 4. - С. 69-73.

138. Лубенцов В. Ф. Автоматическое регулирование растворенного кислорода в процессах биосинтеза антибиотиков / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков, А. В. Бабаянц// Биотехнология.- 1987. -№ 4. С. 508-513.

139. А. с. 1173390 СССР, МКИ5 G 05 В 13/02. Самонастраивающаяся система автоматического управления для объектов с запаздыванием / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц, И. Р. Юсупбеков (СССР). № 3238846/18-24; заявл. 19.01.81; опубл. 15.08.85. Бюл. №30.

140. А. с. 1399342 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Ю. Г. Колпиков (СССР). -№ 4029749/28-13; заявл. 26.02.86; опубл. 30.05.88. Бюл. № 20.

141. Лубенцов В. Ф. Система автоматической стабилизации концентрации растворенного кислорода в процессе ферментации / В. Ф. Лубенцов, Е. В. Лубен-цова // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. Спецвыпуск. 2004. - С. 40-46.

142. А. с. 1 102813 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, А. В. Бабаянц (СССР). № 3558507/28 - 13; заявл. 01.03.83; опубл. 15.07.84. Бюл. №26.

143. А. с. 1294827 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов (СССР). -№ 3928545/28 13; заявл. 05.05.85; опубл. 07.03.87. Бюл. № 9.

144. Наладка автоматических систем и устройств управления технологическими процессами: Справочное пособие. Под ред. А. С. Клюева. М.: Энерго-атомиздат, 1977. - 400 с.

145. Лубенцов В. Ф. Автоматическое управление рН в процессе биосинтеза антибиотиков / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц, Н. Р. Юсупбеков // Химико-фармацевтический журнал. 1984.-№ 11.-С. 1376-1381.

146. Лубенцов В. Ф. Адаптивная позиционная система регулирования рН в процессе ферментации / В. Ф. Лубенцов, Е. В. Лубенцова // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. -№ 3. - С. 1-6.

147. Лубенцов В. Ф. Управление режимом охлаждения питательной среды в аппарате периодического процесса ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц // Химико фармацевтический журнал. - 1983. - № 9. - С. 1118-1122.

148. Лубенцов В. Ф. Автоматическое управление температурой в реакторе-ферментаторе // Химическая технология. 1985. -№ 6. - С. 43-46.

149. Лубенцов В. Ф. САУ режимом охлаждения сред в биореакторах периодического действия / В. Ф. Лубенцов, Е. В. Лубенцова // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. -№ 6. - С. 1-4.

150. А. с. 721477 СССР, МКИ3 С 12 В 1/08. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев, А. В. Бабаянц (СССР). № 2666005/28-13; заявл. 25.09.78; опубл. 15.03.80. Бюл. № 10.

151. А. с. 1624420 СССР, МКИ3 G 05 D 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, Ш. М. Гулямов (СССР). -№ 4658194/24; заявл. 02.03.89; опубл. 30.01.91. Бюл. № 4.

152. А. с. 1671694 СССР, МКИ3 С 12 Q 3/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. А. Опришко, И. Г. Болдырева (СССР). № 4727439/24; заявл. 07.08.89; опубл. 23.08.91. Бюл. №31.

153. А. с. 602541 СССР, МКИ3 С 12 В 1/08. Способ автоматического управления процессом выращивания микроорганизмов / В. Ф. Лубенцов, Я. А. Ханукаев (СССР). -№ 2336857/30-13; заявл. 22.03.76; опубл. 15.04.78. Бюл. № 14.

154. А. с. 1007092 СССР, МКИ5 G 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов и др.. -№ 3304280/28-13; заявл. 04.05.82; опубл. 23.03.83. Бюл. №11.

155. А. с. 1037209 СССР, МКИ5 G 05 В 17/02. Система автоматического управления / В. Ф. Лубенцов (СССР). № 3420672/28-24; заявл. 09.04.82; опубл. 23.08.83, Бюл. №31.

156. А. с. 1019408 СССР, МКИ5 G 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, Н. Р. Юсупбеков, Ю. Г. Колпиков (СССР). № 3349806/28-13; заявл. 16.10.81; опубл. 23.05.83, Бюл. № 19.

157. Адаптивная система регулирования концентрации растворенного кислорода в процессе биосинтеза / В. Ф. Лубенцов и др. // Математическое обеспечение АСУ ТП: сб. науч. тр. / ТашПИ. Ташкент: ТашПИ, 1984. - С. 57-72.

158. Червяков Н. И. Искусственные нейронные сети: содержание и форма понятия, классификация / Н. И. Червяков, Д. В. Сивоплясов // Компьютерная техника и технологии: сб. трудов регион, науч.-техн. конф. Ставрополь: СевКавГТУ, 2003.-С. 81-85.

159. Филаретов Г. В. Применение искусственных нейронных сетей в системах управления / Г. В. Филаретов, А.Н. Житков, В. А. Кабанов // Приборы и системы управления. 1999. - № 4. - С. 3-6.

160. Ивченко В. Д. Применение нейросетевых технологий в различных областях науки и техники / В. Д. Ивченко, С. С. Кананадзе // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. - № 6. - С. 28-29.

161. Медведев В. С. Нейронные сети. МАТЛАВ 6 / В. С. Медведев, В. Г. Потемкин; Под общ. ред. к.т.н. В. Г. Потемкина. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2002. -496 с.

162. Еремин Д. М. Система управления с применением технологии нейронных сетей // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2001. - № 9.-С. 8-11.

163. Лубенцов В. Ф. Исследование САУ процессом ферментации с применением технологии нейронных сетей // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2005. - № 9. - С. 1 -4.

164. А. с. 981966 СССР, МКИ5 G 05 Д 27/00. Способ автоматического управления периодическим процессом ферментации / В. Ф. Лубенцов, А. В. Баба-янц, А. А. Мунгиев и др. (СССР). № 3288526/28-13; заявл. 09.03.81; опубл. 15.12.82, Бюл. №46.

165. Kessick М.А. The Kinetic of Bacterial Groth // Biotechnol. Bioeng. 1974, V. 16. № 11. P. 1545-1547.

166. A. c. 976431 СССР, МКИ5 G 05 Д 27/00. Система автоматического управления периодическим процессом ферментации / А. А. Мунгиев, В. Ф. Лубенцов, А. В. Бабаянц и др. (СССР). № 3295900/28-13; завял. 02.03.81; опубл. 23.11.82, Бюл. №43.

167. Системное проектирование средств автоматизации / С. В. Емельянов, Н. Е. Костылева, Б. П. Матич, Н. Н. Миловидов. М.: Машиностроение, 1978. -190 с.

168. Лубенцов В. Ф. Требования и основные принципы разработки прикладного математического обеспечения АСУ ТП // Материалы IV региональной научно-технической конференции «Вузовская наука Северо-Кавказскому региону». - Ставрополь: СевКавГТУ, 2000. - С. 56.

169. Автоматизированная установка по производству биогумуса / М. П. Ас-маев, Д. Л. Пиотровский // Автоматические системы управления и средства автоматики в пищевой промышленности: Сб. науч. тр. Краснодар: Кубан. гос. тех-нол. ун-т. - 1997.-С. 9-12.

170. Пиотровский Д. Л. Идентификация технологического объекта по производству органических удобрений / Д. Л. Пиотровский, М. П. Асмаев, Т. Г. Ша-рапкина // Ред. Журн. «Изв. вузов. Пищ. технолог.». Краснодар, 2003. Деп. в ВИНИТИ.-7 с.

171. Пиотровский Д. Л. Определение количества воздуха, необходимого для аэрации в процессе производства биогумуса в биореакторе / Д. Л. Пиотровский, М. П. Асмаев, В. И. Койков // Изв. вузов. Пищевая технология. 1997. - №2. - С. 2-3.

172. Шошиашвили М. Э. Система автоматического регулирования расстояния между трубоукладчиком и изоляционной машиной и ее математическая модель / М.Э. Шошиашвили, Е. В. Загороднюк // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 1997. - № 2. - С. 118-119.

173. Шошиашвили М. Э. Методологические аспекты построения управляющих устройств для мобильных РТК / М. Э. Шошиашвили, В. П. Слуцкий, Е. В. Загороднюк // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Техн. науки. 1997. - № 3. - С. 21-23.

174. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.-314 с.

175. Лубенцов В. Ф. Оценка и корректировка параметров математической модели при адаптивном управлении нестационарным технологическим процессом ферментации // Материалы IX региональной научно-технической конференции

176. Вузовская наука Северо-Кавказскому региону». - Ставрополь: СевКавГТУ, 2005. - т. 1.-С. 100-101.

177. Шехтман М. Б. «КРУГ-2000» от пакета программ к ПТК // Промышленные АСУ и контроллеры. - 1999. -№ 3. - С. 69.

178. Шехтман М. Б. Научно-производственная фирма «КРУГ» итоги и перспективы // Промышленные АСУ и контроллеры. - 1999. - № 4. - С. 59-60.