基于LabVIEW的發酵尾氣監控系統設計*

劉澤蒙，張廣明，陳可泉，肖乾坤，張瑞

（1.南京工業大學自動化與電氣工程學院，南京211816；2.南京工業大學生物與制藥工程學院，南京211816）

基于LabVIEW的發酵尾氣監控系統設計*

劉澤蒙1，張廣明1，陳可泉2*，肖乾坤2，張瑞2

（1.南京工業大學自動化與電氣工程學院，南京211816；2.南京工業大學生物與制藥工程學院，南京211816）

為了能夠實時的獲取、分析發酵過程中呼吸商的變化情況，設計了發酵過程的尾氣監控系統。該系統以LabVIEW為主要開發平臺，并輔以MATLAB和MySQL數據庫，以實現對微生物發酵過程尾氣數據的在線檢測、存儲，以及實時調節呼吸商（RQ）。系統采用Fuzzy-PID控制算法穩定調控RQ值在0.82，其靜態誤差僅在±0.02，并通過實驗對比說明Fuzzy-PID控制優于常規PID控制。

尾氣監控；虛擬儀器；模糊控制；MySQL；呼吸商

發酵過程中尾氣的在線監測在微生物發酵的在線調控，提高產率方面起著重要的作用。通過發酵尾氣數據的分析，不僅可以了解發酵的狀態和進展，確定發酵基質消耗情況，而且還可以幫助判斷發酵結束時間。基于RQ的補料控制對于優化發酵工藝具有重要意義［1］，肖杰、史仲平等［2］提出了在谷氨酸發酵中，將攪拌速率作為控制變量，采用常規PID分階段控制RQ值，提高了谷氨酸產率。熊智強等［3］在GSH發酵中，采用了基于RQ的PID反饋補糖控制，并對人工、乙醇以及RQ反饋控制結果進行比較，證明RQ反饋控制在工業GSH發酵中的優越性。本研究在此基礎上，采用了先進的模糊PID控制，自適應調節PID參數，提高控制的快速性、準確性與穩定性，從而提高GSH的產率。

目前發酵領域的檢測與控制技術發展迅速，發酵監測平臺不僅要求的傳感器和執行器，還要有一套運行良好、可靠性強的軟件。但是現行使用的C/C++、 VB等高級編程語言上手復雜，研發周期長，效率低。LabVIEW軟件則解決了這一難題，LabVIEW是美國NI（National Instrument）公司開發的基于圖形編譯語言的虛擬儀器集成環境。其開發簡單，應用廣泛，可維護性好，可代替傳統儀器完成數據采集及顯示、分析及控制功能。大大縮短了研發周期并降低了硬件開發成本，具有很好的應用前景［4-6］。

1　系統總體框架設計

本系統采用實驗室自主開發的尾氣分析儀檢測發酵過程中的尾氣（CO2和O2濃度），尾氣分析儀是以AVR單片機為核心的數據采集系統，其采集了包括大氣壓、溫度、氧分壓、二氧化碳分壓等數據，采樣率為1 Hz，采用串口通信方式，波特率為9 600；并外置了USB串口端口、A/D轉換模塊和D/A轉換模塊等資源。通過該裝置的外圍USB串口資源將CO2、O2濃度值發送到上位機，上位機采用PC機，人機交互界面由LabVIEW編寫而成，上位機通過USB串口與尾氣分析儀進行通信。

LabVIEW所編寫的程序任務包括：數據采集、實時顯示等。模糊控制算法的實現由MathWorks公司的MATLAB編寫，最后結合LabVIEW與MATLAB進行混合編程［7，8］。歷史實驗數據的存儲采用了數據庫技術，采用MySQL軟件［9］進行數據庫的構造，并與LabVIEW混合編程，以實現數據庫操作（圖1）。

圖1　尾氣監控系統設計框圖

本文基于LabVIEW平臺設計尾氣監控系統，通過設定合適的呼吸商值（RQ），經模糊控制器（Fuzzy-PID）輸出電壓控制信號，并經尾氣分析儀的外圍資源D/A模塊轉換為電壓信號，驅動蠕動泵工作，對發酵罐進行補料，從而調控發酵過程的RQ值。

2　軟件設計

LabVIEW軟件設計包括前面板的設計以及圖形化程序框圖的設計［6］。上位機通過USB串口接收尾氣分析儀上傳的數據，對濃度數據進行處理后將其實時顯示在前面板上并可在前面板上完成系統相關參數的設定，同時，將系統相關參數以及尾氣數據存入數據庫中，數據庫中包括的數據有：發酵過程的時間及其對應CO2/O2濃度數據、輸出電壓信號和通氣量等。可對各參數變化作統計以及分析，并繪制歷史圖表、打印等工作。還可通過設置合適的RQ值，實現基于RQ的模糊反饋補料控制［10］。監控界面如圖2所示。

圖2　監控系統主界面

2.1上位機與尾氣分析儀的通信

在LabVIEW中使用VISA驅動，通過調用VISA中的子函數可實現多種通用協議如GPIB、RS232、USB、PXI或VXI等儀器的通信，而無需考慮各儀器之間通信協議的差異［11］。

CO2、O2傳感器發送特定格式的字符串給上位機，USB串口傳輸：波特率9 600，8個數據位，無奇偶校驗位，一個停止位。串口在接收數據時，由于有一定的延時，LabVIEW在讀取時也要延時相應的時間。本系統中讀取延時為5 000 ms，LabVIEW框圖程序依次調用VISA資源配置（初始化）→VISA讀取→VISA寫入→VISA關閉，程序循環，不斷接收串口數據。

接收到的數據為字符串形式，使用正則匹配式對其進行拆分，提取有用信息，利用Fract/Exp?StringToNunlber函數將字符轉換為十進制數字型，送至趨勢圖中實時顯示［4］。

2.2Fuzzy-PID控制器

微生物發酵是一個復雜的過程，其具有非線性、時變性的特點。生物學參數測量困難，影響因素錯綜復雜，但發酵過程中，pH值、溫度、溶氧濃度、攪拌速率、以及尾氣組分等物理、化學參數要更易檢測和控制［3］。本系統采用基于RQ值的補料控制，通過控制RQ值的水平，間接控制發酵過程中微生物的代謝。補糖速率控制采用精密蠕動泵BT100-2J（蘭格精密泵）作為執行器，輸入電壓值范圍為0～5 V，蠕動泵輸出流速范圍為0.000 2 mL/min～380 mL/min。設定泵進行恒定流速控制（180 mL/min），保證補糖速率與輸入電壓值成線性關系，調整兩個控制變量的比例系數即可關聯電壓值與補糖速率。

雖然傳統的PID控制算法穩態性好，精度高，但魯棒性差，容易產生振蕩，積分飽和以及超調。同時PID算法無法適應非線性時變系統的參數變化，而引入模糊控制后，通過實時整定PID參數，實現控制器參數的自調整，大大提升了對RQ的控制效果。RQ值可由簡化后的公式（1）［12］得到。

該系統的模糊控制算法通過調用MATLAB中的模糊工具箱來完成，Fuzzy-PID控制原理如圖3所示。

圖3　Fuzzy-PID控制原理圖

首先設定值與測定值比較得到受控量的偏差e和偏差變化率ec作為控制器的輸入，輸出則為Δkp、Δki、Δkd。通過檢測輸入量e與ec，不斷調整比例、積分和微分3個參數值。

圖中所示被控對象為發酵過程，其中RQ值的偏差e的論域為［-1，1］，偏差變化率ec的論域為［-1，1］，將輸入與輸出的模糊狀態論域分為7個模糊子集：｛PB（正大）、PM（正中）、PS（小）ZO（零）、NS（負小）、NM（負中）、NB（負大）｝，Δkp、Δki、Δkd模糊狀態論域均取為［-3，3］。確定Kp、Ki、Kd的變化范圍，從而確定Δkp、Δki、Δkd的取值范圍；通過經驗嘗試，得到：Kp范圍［50，200］、Ki范圍［0.05，0.5］、Kd為0。根據發酵過程的特點和PID調節經驗，模糊狀態論域分為3個階段并順序交疊使用高斯、鐘形以及Z型隸屬度函數。

結合輸入變量與Kp、Ki、Kd間的關系，并根據實際控制過程中PID參數的實際操作的變化，建立模糊推理表，模糊推理規則可見于文獻［10］。

該模糊控制器采用Mamdani模糊推理，其形式為：

得到對應Δkp、Δki、Δkd的隸屬度后，采用加權平均法進行解模糊運算。

LabVIEW中有兩種方法可調用MATLAB程序等，1種是采用MATLAB Script節點，第2種是使用ActiveX函數模的方法。該系統采用第1種方式實現MATLAB程序的調用。該節點具有多輸入、多輸出的特點，且其只有LabVIEW中的數據與MAT?LAB中對應的數據類型相同，才能進行數據傳遞。

Fuzzy-PID的框圖程序主要由一個循環結構、條件判斷結構以及MATLAB Script節點結構組成，利用循環結構的移位寄存器來保存數據。移位寄存器可將上一次循環的值傳遞至下一次循環，借助移位寄存器記錄模糊控制器的運行狀態以及中間結果。最后通過VISA串口寫入將輸出結果輸入到尾氣分析儀中，具體程序框圖如圖4所示。

圖4　Fuzzy-PID部分框圖程序

2.3LabVIEW與MySQL數據庫混合編程

LabVIEW也有多種與數據庫通信的方法，第1種是直接使用NI的LabVIEW的數據庫工具包，第2種是使用C/C++語言生成DLL文件，以便LabVIEW調用DLL訪問數據庫，第3種是使用LabVIEW中的ActiveX功能調用Microsoft ADO對象從底層編程實現，本系統中采用了基于第3種訪問方式的工具包LabSQL［13］實現。LabSQL是一個多數據庫、跨平臺的LabVIEW數據庫工具包，其將復雜的底層ADO及SQL操作封裝成一系列的LabSQL VIs。LabSQL支持Windows操作系統中任何基于OBDC的數據庫，包括Acess、SQLServer、Orcale、Pervasive、Sybase等。本文實時地將數據寫入MySQL數據庫中。數據庫功能區接收緩存區的串口數據，與前面板的輸入值：RQ設定值，通氣量做為一組數據存入數據庫，采用for循環結構寫入緩存區中的大量數據，如圖5所示。

圖5　LabVIEW數據寫入MySQL數據庫程序框圖

3　結果與討論

設計本系統主要是為了實時監測微生物發酵尾氣中CO2、O2的濃度，間接得到呼吸代謝參數RQ，顯示于PC機上，并對發酵過程進行基于RQ反饋Fuzzy-PID補料控制。將本系統應用于谷胱甘肽（GSH）補料分批發酵實驗，本實驗采用New Bruns?wick的BF-115型7.5升自動控制發酵罐實現微生物發酵過程的pH、溶氧以及溫度的控制。

發酵前期（0～12 h）由于培養基中葡萄糖充足，細胞生長迅速，RQ值快速增大，隨后葡萄糖濃度下降，呼吸作用減弱，RQ下降；此時，當RQ值小于設定值時，切換至自動控制補料模式。從而達到提高細胞密度、GSH產量和胞內GSH含量的目的［14］。首先采用傳統PID控制算法進行發酵補料控制，RQ設定值為0.82，反饋控制開始于發酵后12 h左右，采用Lab?VIEW監測系統實時檢測RQ值，利用控制器輸出的電壓信號控制蠕動泵進行轉速調節，使RQ值維持在設定值，測量結果如圖8（左）所示。可知12 h～16 h左右，RQ值強烈振蕩，處于動態調節過程；20 h后RQ值趨于平穩。但在反應過程中受到系統干擾（40 h～45 h），振蕩較為強烈，其靜態誤差在±0.05。

圖6　RQ*=0.82，基于LabVIEW平臺的RQ歷史趨勢圖比較

陳可泉（1982-），男，漢族，江蘇南京人，南京工業大學，副教授，主要從事生物過程工程與系統工程領域的研究工作，kqchen@njtech.edu.cn。

圖7　不同RQ設定值下歷史趨勢圖

圖6（右），在發酵10 h后，RQ值下降至低于設定值0.82，切換至Fuzzy-PID控制模式，18小時后RQ值基本保持穩定；采用了Fuzzy-PID控制算法的RQ值在動態調節過程中能夠對擾動進行快速的反應與調整，其調節時間也大大降低。在40 h左右出現的系統擾動中，Fuzzy-PID控制器能夠更好的處理此種狀況，并且其靜態誤差為±0.02。圖7顯示了在同一批GSH發酵實驗中，模糊PID控制器的控制效果。

4　結語

本文采用了LabVIEW軟件作為開發平臺，開發周期短，易實現，可維護性好。采用LabVIEW實現對尾氣數據的采集和顯示，并將相關數據存儲于MySQL數據庫。完成了基于MATLAB的Fuzzy-PID控制算法，并利用LabVIEW中的MATLAB Script節點調用該控制算法，彌補了LabVIEW無法進行復雜算法分析和編寫的缺點。

本監控系統應用于GSH發酵實驗中，達到了預期的目的，驗證了系統的可靠性和優越性。所設計系統不僅實現了實時監測，有助于發酵過程中相關參數的實時分析，而且提高了發酵優化控制的自動化水平。

［1］劉仲匯，史建國，朱思榮，等.尾氣在線檢測分析在發酵中的應用［J］.發酵科技通訊，2012（4）：32-35.

［2］Xiao J，Shi Z P，Gao P，et al.On-Line Optimization of Glutamate Production Based on Balanced Metabolic Control by RQ［J］.Bio?process and Biosystems Engineering，2006，29（2）：109-117.

［3］Xiong Z，Guo M，Guo Y，et al.RQ Feedback Control for Simulta?neous Improvement of GSH Yield and GSH Content in Saccharo?myces Cerevisiae T65［J］.Enzyme and Microbial Technology，2010，46（7）：598-602.

［4］張華，鄭賓，武曉棟.基于LabVIEW的溫度測試系統［J］.電子器件，2013（2）：243-246.

［5］陸倩倩，魏建華，賴振宇.基于虛擬儀器的電液比例變量泵自動測控系統［J］.傳感技術學報，2009（4）：465-470.

［6］陳錫輝.LabVIEW 8.20程序設計從入門到精通［M］.北京：清華大學出版社，2007：390.

［7］曲麗榮，胡容，范壽康.LabVIEW、MATLAB及其混合編程技術［M］.北京：機械工業出版社，2011：216.

［8］Keller J P.Teaching PID and Fuzzy Controllers with LabVIEW ［J］.International Journal of Engineering Education，2000，16 （3SI）：202-211.

［9］Widenius，Michael，Axmark，et al.MySQL Reference Manual ［M］.Oreilly&Associates Inc，2002：810.

［10］朱祖燦，張果，王劍平，等.液壓控制系統的模糊-PID算法研究［J］.計算機測量與控制，2014（8）：2438-2440.

［11］石雪萍，伍星，甄彩虹，等.基于LabVIEW的發酵過程實時數據采集系統設計［J］.現代電子技術，2008（12）：178-179.

［12］Gea T，Barrena R，Artola A，et al.Monitoring the Biological Activ?ity of the Composting Process：Oxygen Uptake Rate（OUR），Respi?rometric Index（RI），and Respiratory Quotient（RQ）［J］.Biotech?nology and Bioengineering，2004，88（4）：520-527.

［13］徐小華，賀斌，顧慶傳.LabVIEW中利用LabSQL對數據庫訪問的實現［J］.科技信息，2011（6）：218.

［14］熊智強.還原型谷胱甘肽高產菌的脅迫生理特性與高密度發酵過程優化技術［D］.華東理工大學，2011.

劉澤蒙（1990-），男，漢族，江蘇宿遷人，南京工業大學，碩士研究生，主要從事發酵過程在線檢測與控制研究，425180220@qq.com；

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

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

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

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

TP273

A

1005-9490（2016）02-0464-05

EEACC：7320T10.3969/j.issn.1005-9490.2016.02.043

項目來源：國家863計劃項目（2015AA021005）

2015-05-21修改日期：2015-07-13