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基于matlab的啤酒发酵模糊控制系统的设计与仿真啤酒作为一种广受欢迎的饮品，其品质的好坏直接影响到消费者的口味和健康。
发酵是啤酒酿造的关键环节之一，而发酵过程中的控制对啤酒的品质有很大的影响。
本文旨在基于matlab软件设计一种模糊控制系统，实现对啤酒发酵过程的温度、PH值、浓度等参数的实时控制。
1、啤酒发酵过程的控制需求分析啤酒发酵过程需要对温度、PH值、浓度等参数进行控制，以保证啤酒的质量和口感。
而传统的PID控制由于纯粹的数学计算很难精确反应实际过程的动态特性，因此在应对复杂的啤酒发酵过程时，其控制效果容易出现调节精度不高、过调或欠调等问题。
相比而言，模糊控制算法对于变量之间的模糊性和非线性的关系具有很好的适应性，因此可用于解决啤酒发酵过程中存在的问题。
2、基于matlab的模糊控制系统设计基于以上分析，我们选用matlab软件，设计一个模糊控制系统。
首先需要确定模糊控制系统的输入变量和输出变量，以及它们之间的关系模型。
在啤酒发酵过程中，我们选取温度、PH值和浓度三个输入变量进行控制，选取温度输出变量进行控制。
为了进行模糊控制系统的设计，我们需要对输入变量的模糊化、输出变量的模糊化、规则库的建立以及模糊推理等方面进行设置。
3、模糊控制系统的仿真实验为了验证我们设计的模糊控制系统的有效性，我们进行了仿真实验。
首先，我们建立模拟实验参数，包括初始温度、PH值、浓度等参数。
然后，我们运用matlab软件，进行模糊控制系统的仿真。
仿真结果显示，我们所设计的模糊控制系统可以对发酵过程中的温度进行精准的实时控制。
同时，我们还可以对PH值和浓度等参数进行控制，以达到最终的啤酒品质。
综上，基于matlab的模糊控制系统在啤酒发酵过程中具有很好的适应性和控制效果。
通过对温度、PH值、浓度等参数进行实时控制，实现了对啤酒品质的精准控制。
题目：发酵罐温度控制系统设计课程设计（论文）任务及评语院（系）：教研室：Array注：成绩：平时40% 论文质量40% 答辩20% 以百分制计算摘要本题要设计的是温度控制系统，发酵是放热反应的过程。
随着反应的进行，罐内的温度会逐渐升高。
而温度对发酵过程具有多方面的影响。
因此，对发酵过程中的温度进行检测和控制就显得十分重要。
本课题设计了发酵罐温度控制系统，选择的传感器为Cu100，由于信号很小，所以就需要通过差动放大电路进行放大并且经过了滤波电路滤波，然后将处理后的电压信号经过V/I转换，输出4~20mA的电流信号，最后进行仿真分析以及参数的计算，以达到通过对冷水阀开度的控制对发酵罐温度控制的目的。
本系统应用温度控制系统，有助于提高发酵效率，有助于提高工厂产值，并且可以使资源得到更充分的作用。
关键词：温度控制；PID控制器；V/I转换；比较机构目录第1章绪论 (1)第2章课程设计的方案 (2)2.1 概述 (2)2.2 系统组成总体结构 (2)2.3 传感器选择 (2)第3章电路设计 (4)3.1 传感器电路 (4)3.2 比较机构电路 (7)3.3 PID调节器并联实现电路 (7)3.4 V/I转换电路 (8)3.5 直流稳压电源电路 (9)第4章仿真与分析 (10)4.1 传感器电路仿真 (10)4.2 PID控制器电路 (11)4.3 V/I转换电路 (12)第5章课程设计总结 (14)参考文献 (15)附录Ⅰ (16)附录Ⅱ (18)附录Ⅲ (20)第1章绪论在工业生产中，电流、电压、温度、压力、流量、流速和开关量都是常用的主要被控参数。
其中，温度控制也越来越重要。
在工业生产的很多领域中，人们都需要对各类加热炉、热处理炉、反应炉、发酵罐和锅炉中的温度进行检测和控制。
本次课设要求设计发酵罐的温度控制系统。
发酵是放热反应的过程。
随着反应的进行，罐内的温度会逐渐升高。
而温度对发酵过程具有多方面的影响：它会影响各种酶反应的速率，改变菌体代谢产物的合成方向，影响微生物的代谢调控机制，除这些直接影响外；温度还对发酵液的理化性质产生影响，如发酵液的粘度；基质和氧在发酵液中的溶解度和传递速率。
基于matlab的啤酒发酵模糊控制系统的设计与仿真啤酒发酵过程是一个很复杂的化学反应过程，在实际操作中往往会受到一些外界因素的影响，如温度、pH值、气体搅拌等等。
为了使啤酒发酵过程更加稳定和可控，可以采用模糊控制技术。
下面介绍一种基于matlab的啤酒发酵模糊控制系统的设计和仿真方法。
1. 系统建模啤酒发酵系统的主要参数包括：发酵液温度、酒精浓度、糖含量、氧气浓度等。
为了简化模型，我们只选取了发酵液温度作为控制量，采用模糊控制器来控制温度的变化。
根据前面的分析，我们知道温度受到外界环境的影响比较大，因此需要在模型中考虑干扰项。
发酵系统的温度控制模型可表示为：d(T)/dt = -α(T-Tamb) + βP + ε其中，T 表示发酵液的温度，Tamb 是环境温度，α 和β 是常数，P 是控制输入，ε 是干扰项。
假设温度的控制量为 P，采用模糊控制技术，设计控制器。
2. 模糊控制器设计设计模糊控制器的第一步是确定模糊集和输出变量的语言变量。
在本系统中，我们将控制输入P 分为三个模糊集：冷、正常、热。
对应的语言变量为 NL、NM、NH。
温度输出也分为三个模糊集：降温、不变、升温。
对应的语言变量为 VC、VO、VA。
接下来是确定模糊集在不同语言变量下的隶属度函数，同样需要考虑到系统的反应速度和鲁棒性。
模糊集的隶属度函数可以选择三角形或者梯形函数。
在本系统中，我们采用三角形函数。
最后是规则库的设计；规则库是模糊控制器的核心。
根据经验法则、专家经验和仿真实验，可以确定每个模糊语言变量在不同隶属度函数下的权重和隶属度。
3. 仿真实验使用 matlb 仿真实验。
通过调整环境温度和控制输入，观察系统的响应，判断模糊控制是否有效。
在 matlab 命令窗口输入以下命令：a=fisedit; %打开模糊控制器界面在界面中设计模糊控制器，包括输入、输出、规则库等。
在设计好模糊控制器后，我们需要编写一个主函数来模拟实验过程。
微生物发酵过程中的系统建模与控制方法研究微生物发酵是一种利用微生物转化底物为有用产物的生物工艺过程。
在微生物发酵过程中，为了实现高产、高效和稳定的产物生成，合理的系统建模和控制方法至关重要。
本文将探讨微生物发酵过程中的系统建模和控制方法的研究进展，并介绍一些常用的技术和工具。
1. 系统建模在微生物发酵过程中，系统建模是实现对发酵过程的理解和控制的基础。
系统建模可以将微生物发酵过程描述为一组数学方程，从而定量地表示过程中物质的转化、能量的变化和动力学行为。
常用的系统建模方法包括质量守恒、能量守恒和动力学方程的建立。
根据不同的发酵模型和目标产物的特点，可以选择合适的建模方法，如动态守恒方程、状态空间模型以及基于混合效应模型等。
2. 模型参数估计模型参数估计是系统建模的重要环节。
准确的模型参数可以提高模型预测的精度，进而指导实际发酵过程的控制策略。
常用的模型参数估计方法包括批量培养实验数据的拟合、正交实验设计和响应曲面法等。
此外，机器学习和智能优化算法如神经网络、遗传算法和粒子群优化等也广泛应用于模型参数估计中。
3. 控制策略设计在微生物发酵过程中，为了实现优化的产物生成，设计合理的控制策略是必不可少的。
常用的控制策略包括比例积分微分控制（PID控制）、模型预测控制（MPC）、自适应控制和最优控制等。
这些控制策略可以根据系统的动态特性和控制目标来选择，并结合实时监测和反馈调节实现对发酵过程的动态控制。
4. 在线监测技术微生物发酵过程中的在线监测技术对于实时获取关键过程参数和产品质量信息至关重要。
常用的在线监测技术包括溶解氧和pH值的在线监测、生物量和产物浓度的实时测量以及代谢产物的在线分析等。
这些技术可以提供实时的过程数据，为模型预测和控制策略的设计提供依据。
5. 软件工具和集成平台为了更方便、高效地实施微生物发酵过程的系统建模和控制，许多软件工具和集成平台被开发出来。
常用的工具包括MATLAB/Simulink、Aspen Plus、BioPAT和LabVIEW等。
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3、拟定并执行具体检索操作：基于PLC的啤酒发酵温度控制设计XXXXXXXXXX XXXXX XXXXXX【摘要】发酵过程是啤酒生产过程中的重要环节之一，本文以啤酒发酵过程为工程背景，利用PLC实现对啤酒发酵过程温度的控制，这对更加牢固掌握PLC并将PLC应用于生产实际及了解啤酒的生产工艺有很好的作用。
本文主要工作在于：由于啤酒发酵对象的时变性、时滞性及其不确定性，决定了发酵罐控制必须采用特殊的控制算法。
由于每个发酵罐都存在个体的差异，而且在不同的工艺条件下，不同的发酵菌种下，对象特性也不尽相同。
因此很难找到或建立某一确切的数学模型来进行模拟和预测控制。
为节省能源，降低生产成本，并且能够满足控制的要求，发酵罐的温度控制选择了检测发酵罐的上、中、下3段的温度，通过调节上、中、下3段液氨进口的两位式电磁阀来实现发酵罐温度控制的方法，利用PLC来实现整个过程温度的控制。
该系统性能/价格比高、可靠、技术先进，完全满足啤酒生产发酵工艺的技术要求，并兼实用的需求【关键字】可编程逻辑控制器；发酵温度；温度控制【中图分类号】TP202Beerfermentation temperature controldesignbased onPLCXXXXXXXXXXXXXXy XXXXX XXXXX【Abstract】Fermentation process is one of the important link in the process of beer production, based on the engineering background of beer fermentation process, using PLC to realize control of the beer fermentation temperature, the more solid grasp of PLC and PLC was applied to the production practice and understand the production process of beer has a very good role. In this paper, the main work is: as a result of beer fermentation at the time-varying, time-delay and uncertainty, determine the fermentation tank control special control algorithm must be used. Because each fermenter there are individual differences, and under different process conditions, different strains of fermentation, the object properties are also different. So it is difficult to find or create a precise mathematical model to simulate and predictive control. To save energy, reduce the production cost, and can meet the requirements of control, temperature control of fermentation tank chose on test of fermentation tank, medium and temperature of the segment, by adjusting the next 3 period of liquid ammonia, which imports the two type of solenoid valve to realize the fermentation tank temperature control method, the use of PLC to realize the whole process of temperature control. The system high performance/price, reliable,advanced technology, fully meet the technical requirement of beer fermentation production process, and practical demand。
发酵工程虚拟仿真方案有哪些一般来说，发酵工程虚拟仿真方案主要包括模型建立、仿真运算和数据分析三个方面。
模型建立是整个方案的基础，是将实际的发酵过程通过数学表达形式转化为计算机可以处理的模型。
仿真运算是指利用模型对发酵过程进行数值计算和模拟，通过计算机软件对发酵工程的各项参数进行调整和优化。
数据分析是指对仿真结果进行分析和解释，从而对发酵过程进行优化和改进。
具体来说，发酵工程虚拟仿真方案包括以下几个方面：一、模型建立1. 数学建模首先需要将发酵过程中的各种物理、化学过程用数学方程式表达出来，包括生物反应动力学方程、传质传热方程等。
同时需要考虑到发酵过程所受到的各种外界因素，如温度、压力、pH值等。
这些方程式构成了发酵过程的数学模型。
2. 模型验证建立数学模型之后，需要对模型进行验证，即与实际发酵过程进行比对，看模型的预测结果是否与实际情况相符。
模型验证是保证模型准确性的重要步骤。
二、仿真运算1. 软件选择选择合适的虚拟仿真软件进行仿真运算，如COMSOL Multiphysics、MATLAB、Aspen Plus 等。
不同的软件有不同的特点和适用范围，例如COMSOL Multiphysics适用于多物理场的仿真，MATLAB适用于解决数学问题，Aspen Plus适用于化工过程仿真。
2. 边界条件设定在进行仿真运算之前，需要进行边界条件的设定，包括初始条件和边界条件。
初始条件是指仿真时系统的初始状态，边界条件是指仿真过程中所受到的外界条件限制。
3. 参数调整和优化通过虚拟仿真软件对发酵过程的各项参数进行调整和优化，可以得到最佳的操作参数，从而提高发酵产物的产率和产品质量。
三、数据分析1. 结果分析对仿真结果进行分析和解释，查看发酵过程的各项参数随时间的变化规律，发现产生问题的原因和优化的空间。
2. 优化方案根据数据分析的结果，提出相应的优化方案，对发酵过程进行调整和改进，以获得更好的发酵效果。
淮海工学院课程设计报告书题目：综合课程设计系（院）：电子工程学院专业：电气工程及其自动化班级：姓名：学号：2011年1月绪论课程设计是本课程教学中极为重要的实践性教学环节，它不但起着提高本课程教学质量、水平和检验学生对课程内容掌握程度的作用，而且还将起到从理论过渡到实践的桥梁作用。
通过课程设计，使学生进一步巩固、深化和扩充在直流调速及相关课程方面的基本知识、基本理论和基本技能，达到培养学生独立思考、分析和解决实际问题的能力。
通过课程设计，让学生独立完成一项直流调速系统课题的基本设计工作，达到培养学生综合应用所学知识和实际查阅相关设计资料能力的目的。
通过课程设计，使学生熟悉设计过程，了解设计步骤，掌握设计内容，达到培养学生工程绘图和编写设计说明书能力的目的，为学生今后从事相关方面的实际工作打下良好基础。
本次课程设计分为两大部分，分别是调速技术部分和计算机控制部分。
调速部分的设计内容及要求是：适用于4KW以下直流电动机不可逆无级调速。
要求调速范围D=10，静差率S≤10%。
（参考电机参数，如直流电动机：额定功率P N＝1.1KW，额定电压UN ＝110V，额定电流IN＝13A，转速nN＝1500r/min电枢电阻Ra＝1欧，极数2P=2，励磁电压Uf ＝110V，电流If＝0.8A）计算机控制部分的设计内容要求是：电阻加热炉温，电加热炉用电炉丝提供功率，使其在预定的时间内将炉内温度稳定到给定的温度值。
在本控制对象电阻加热炉功率为8KW，有220V交流电源供电，采用双向可控硅进行控制。
主要包括：计算机炉温系统整体设计和组成、最佳控制PID系统参数测定、温控系统控制算法设计和比较、绘图：绘出设计调试的结果、数据处理和分析。
调速技术部分1.1设计要求总分轮力矩GD2=2.5GD2=2.5*31.36 N•M2，极对数P=1。
(1)电枢回路总电阻取R=2Ra;（2）其它未尽参数可参阅教材中“双闭环调速系统调节器的工程设计举例”的有关数据。
课程设计报告题目：啤酒发酵计算机温度控制系统设计课程：专业：班级：姓名：学号：一、课程设计目的和任务《计算机控制技术》是一门实用性和实践性都很强的课程，课程设计环节应占有更加重要的地位。
计算机控制技术的课程设计是一个综合运用知识的过程，它需要控制理论、程序设计、硬件电路设计等方面的知识融合。
通过本课程设计，学生应学习并掌握：1．掌握总线式工业控制机控制系统硬件方案设计，包括工业控制机、模拟输入、输出通道设计和元器件选型，掌握模拟量输入、输出通道及接口连接线路绘制。
2．掌握工业控制机控制系统软件方案（数学模型分析、控制策略、控制算法等）设计，掌握数据采集及处理程序、控制算法程序和模拟量输出程序流程图及软件编程。
这次课程设计的任务是：啤酒发酵计算机温度控制系统设计二、课程设计的要求2.1啤酒发酵工艺简介啤酒发酵是一个复杂的生物化学过程，通常在锥型发酵罐中进行。
在二十多天的发酵期间，根据酵母的活动能力，生长繁殖快慢，确定发酵给定温度曲线，如下图所示。
要使酵母的繁殖和衰减、麦汁中糖度的消耗和双乙酰等杂质含量达到最佳状态，必须严格控制发酵各阶段的温度，使其在给定温度的±0.5℃范围内。
2.2系统控制要求（1）现要求控制1个200m3的锥形啤酒发酵罐，罐测量3个参数，即发酵罐的上、中、下三段温度，三段温度的测量范围：-20—+50℃，共有三个温度测量点，因此需检测3个参数。
(2)自动控制各个发酵罐中的上、中、下三段温度使其按上图所示的工艺曲线运行，温度控制误差不大于±0.5℃。
共有3个控制点。
（3）控制规律被控对象可视为纯滞后的一阶惯性：a、在恒温段采用增量型PI控制算法b、在升温和降温段采用增量型PID控制算式c、考虑被控对象为纯滞后的一阶惯性，还要采用施密斯（Smith）预估计控制算法。
（4）系统软件设计要求a、数据采集程序:按顺序采集三个温度信号，每个信号采集5次并储存起来，采样周期为T=2s。
2 发酵罐温度控制系统的数学模型
发酵罐温度控制系统实验平台是以一个7L 发酵罐为主体，罐壁设置有冷却套,相应的设立测温点和调节阀,通过阀门调节冷却套内冷却液的流量来实现对发酵罐内温度的控制，发酵罐示意图如图1所示。
图1 发酵罐示意图
在白酒发酵的过程中，发酵罐内由于酵母的作用，在发酵过程中会产生生化反应热，热量的逐渐释放导致发酵温度逐渐上升。
在整个发酵过程中，发酵温度必须根据具体的生产工艺进行严格控制，罐内温度通过控制冷却夹套内的冷却水的流量进行降温，整套系统没有外部加热措施。
罐内发酵反应热有一部分使罐内温度升高，一部分热量散失到罐壁和冷媒中，在此不考虑发酵体与罐壁之间的热量传递，罐内的热平衡方程为：
⎰
=-Tdt mC Q Q 21 （2-1） 式中 1Q ：发酵过程产生的热量；2Q :发酵过程散失的热量；m ：反应物质量 C ：发酵罐内反应物的比热容；T 发酵罐温度。
公式1-1可以写成：
⎰
=∆Tdt MC Q （2-2） 式中 21Q Q Q -=∆
对公式1-2求拉普拉斯变换得：
s m C T Q S S )()(=∆ （2-3）
即可由罐内的热平衡方程式可以得到发酵罐内的传递函数为:
m C s
Q T G S S S 1
)
()()(=
∆=
（2-4） 考虑到在实际的过程中的干扰因素,所以被控对象的数学模型中添加一个滞后环节。
因此,用一阶惯性加纯滞后环节来表示,其传递函数为
mCs
e Q T G s
S S S τ-=
∆=
)
()()( （2-5）
3 模糊预测控制器的设计及仿真结果
针对发酵罐中发酵对象大时滞、大时变、严格的非线性、多变量耦合等特点。
采用了将模糊控制与预测控制结合的方法，利用模糊建模方法建立对象预测模型。
将设定值与预测输入值之间的预测误差值及预测误差值的变化率作为模糊控制器的输入，模糊控制器再根据模糊规则来推理得到控制量，通过执行机构控制被控对象。
其结构图如图2所示。
图2模糊控制系统结构图 3.1预测控制部分
预测控制算法与动态矩阵控制算法类似, 主要通过预测模型,利用系统的输入输出数据预测未来时刻系统输出,作为糊控制器的输入。
3.1.1预测模型
假设被控对象基于阶跃响应的预测模型向量为T N a a a a ],...,,[21=，N 为建模时域。
则在k 时刻对系统施加一个控制增量Δu(k)时,即可算出在其作用下未来时刻N 个输出值的向量形式：
)()()(k u a k y k y po m ∆∙+= （3-1）
式中)(k y po 为k 时刻未加Δu(k)时的初始预测值,)(k y m 为k 时刻在Δu(k)作用下的模型预测值。
3.1.2在线校正
当k 时刻对系统施加控制u(k)时，利用预测模型即可得出未来时刻的输出预测值
)(k y m 。
但是，由于实际存在的模型时变、非线性、环境干扰等因素的影响，预测值会偏离
实际值，故在k+l 时刻要利用系统的实际输出y (k+1)进行在线校正：
)]|1()1([)()(k k y k y h k y k y m m p +-++= （3-2） 式中h 为N 维误差校正向量,这里取0.11=h ，9.0=i h ，i=2,3...,N 。
)(k y p 为校正后的预测值，经过移位后即可作为k+1时刻的初始预测值，用向量形式可表示为：
)()1(k y S k y p po ∙=+ （3-3） 式中S 为位移阵。
3.2模糊控制部分
由图2可知，该模糊控制器输入为系统的偏差e 和偏差变化率ec ，1K 、2K 、3K 为尺度变换的比例因子，输入变量及输出变量的语言模糊子集为{负大（NB ），负中（NM ），负小（NS ），零（Z ），正小（PS ），正中（PM ），正大（PB ）}，其相应论域为{-6，-5，-4，-3，-2，-1,0,1,2,3,4,5,6}分13个等级，在充分考虑到控制系统的非线性、大时滞等情况下，根据专家知识和现场熟练操作者的操作检验，得出控制规则表，如表1所示。
表1 模糊控制规则
E U EC
NB NM NS Z PS PM
PB NB NB NB NB NB NM Z Z NM NB NB NB NB NM Z Z NS NM NM NM NM Z PS PS Z NM NM NS Z PS PM PB PS NS NS Z PM PM PM PM PM Z Z PM PB PB PB PB PB
Z
Z
PM
PB
PB
PB
PB
系统输入变量的隶属度函数采用三角形隶属度函数，模糊化运算采用单点模糊集合，控制量实际上等于输入量模糊集合与模糊关系的合成。
利用MATLAB 中的SIMULINK 模块对设计的模糊控制器进行在线仿真，在MA TLAB 命令窗口输入fuzzy 指令,调用模型预测工具箱MPC ，模糊预测控制器的设计根据以上内容而来，其具体的设计如图3所示：
a. 输入输出语言变量的定义
b. 模糊语言子集隶属度函数
c. 模糊规则的创建
d. 模糊推理系统输出特性曲面图
图3 模糊控制器的设计
3.3仿真结果分析
根据之前对发酵罐建模以及实际控制经验得出传递函数，运用SIMULINK仿真模型对该控制系统进行仿真，经过调试后得到仿真曲线与常规PID控制得到的仿真曲线的比较图如图4所示。
图4 曲线比较图
由所得结果可知，在模糊预测控制作用下，系统的响应速度比纯PID控制的快，更快
的达到平衡位置。
与纯PID控制器算法相比，模糊预测控制器具有算法简洁、响应速度快等特点。
