【发酵过程的现代自动化控制技术】是生物工程领域的一个关键环节，主要应用于医药、食品、化工等多个行业。这种技术旨在通过先进的控制策略和系统，确保发酵过程的稳定性和效率，从而提升产品质量和产量。
1. **发酵过程自动化控制定义**：
发酵过程自动化控制是指在无人直接干预的情况下，利用控制器使发酵过程按照预设的规则运行。它是生产过程自动控制的一部分，广泛应用于石油、化工、制药等行业的自动化进程中。
2. **生物过程控制的重要性**：
生物过程，尤其是发酵过程，具有高效、高选择性及反应条件温和的优点，但存在体积反应速率慢、产物转化率低的不足。通过菌种改良和过程控制优化，可以克服这些缺点，提高生产效率。
3. **传统过程与生物过程控制的差异**：
传统过程控制通常基于线性动力学模型，而生物过程则更为复杂，其动力学模型非线性且难以量化。生物过程的在线测量难度大，反应速度慢，对控制策略的需求也不同，更依赖于经验和知识。
4. **发酵过程控制的目标与研究内容**：
- 目标是创建最优操作环境，提升生产水平，包括提高浓度、生产效率、转化率等。
- 研究内容包括确定目标函数，建立动力学模型，选择控制变量和可测量变量，设计优化算法，以及应对外部干扰。
5. **发酵过程控制类型**：
- 离线控制（前馈控制）：基于非构造式动力学模型或其他方法预先设定控制变量。
- 在线控制（反馈控制）：通过实时测量状态变量，动态调整操作变量，保持系统稳定。
6. **控制系统的数学模型**：
- PID控制：适用于非构造式模型，通过偏差调整操作变量。
- 在线自适应控制：基于数据驱动的黑箱模型，适应过程变化。
- 模糊逻辑控制：利用经验知识构建的定性模型，便于处理不确定性。
7. **状态变量、操作变量与可测量变量**：
状态变量如菌体浓度、溶解氧（DO）、生长速率（μ）等反映过程状态；操作变量如温度、压力、搅拌速度等可由控制系统调节；可测量变量是能够实时获取的数据，用于反馈控制。
发酵过程的现代自动化控制技术涉及微生物学、生物化学、生物反应工程等多个学科，结合自动控制理论、优化理论和人工智能技术，为实现高效、经济的生物产品生产提供了可能。随着技术的进步，未来的发酵过程控制将更加智能化、精准化，以应对生物过程中的各种挑战。
