生物信息与自动化控制1 - 传感器数据采集与PID 算法的应用

1. 生物过程自动化控制

在生物制药、发酵工程等生物过程中，可以利用生物信息学技术分析生物反应的机理和代谢网络，然后通过自动化控制系统对生物过程进行实时监测和优化控制，以提高生物产品的产量和质量。例如，在发酵过程中，通过监测细胞的生长状态、代谢产物的浓度等生物信息，自动调整发酵罐的温度、pH 值、溶氧等参数，实现发酵过程的最优控制。

2. PID 算法

PID（Proportional - Integral - Derivative）算法即比例 - 积分 - 微分控制算法，是一种常见的反馈控制算法，在工业控制、机器人、自动驾驶等众多领域有着广泛应用。其核心思想是依据系统的设定值与实际输出值之间的误差，通过比例、积分、微分三个环节的计算，得出控制量，从而让系统的输出尽可能接近设定值。

比例环节（P）：输出与误差成正比，能快速对误差做出响应，使系统输出朝着减小误差的方向变化。不过，单纯的比例控制可能会引发系统超调，并且难以完全消除稳态误差。

积分环节（I）：对误差进行积分，用于消除系统的稳态误差。随着时间的推移，积分项会不断累积误差，从而逐渐减小稳态误差。但积分环节可能会使系统响应变慢，甚至引发积分饱和问题。

微分环节（D）：依据误差的变化率进行计算，能够预测误差的变化趋势，提前给出控制信号，以此抑制系统的超调，增强系统的稳定性。

PID公式

3. PID 算法Python实现

Python 实现 pH / 溶氧传感器数据采集，以及运用 PID 算法调整搅拌速度和温度。

# pid.py
import time
import random

# 模拟传感器数据采集
def read_pH():
    # 生成一个 6.0 到 8.0 之间的随机数模拟 pH 值
    return random.uniform(6.0, 8.0)

def read_dissolved_oxygen():
    # 生成一个 4.0 到 7.0 之间的随机数模拟溶氧值