【化工】基于端点模型预测控制器（MPC）控制青霉素和CHO细胞生产多变量，目标是通过优化饲料来减少变异性附matlab代码

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🔥 内容介绍

摘要: 青霉素和CHO细胞培养是生物制药工业的核心工艺，其生产过程复杂，易受多种因素干扰，导致产品质量和产量波动较大。传统的控制策略难以有效应对这种多变量、非线性、时变的系统特性。本文探讨了基于端点模型预测控制(MPC)策略优化青霉素和CHO细胞培养过程，并通过优化饲料策略来降低生产过程变异性的可行性。文章将详细分析MPC的原理及其在生物反应器控制中的优势，并结合青霉素和CHO细胞培养的具体特点，提出相应的MPC模型构建方法和优化策略，最终期望通过模拟或实验验证，实现对目标产物产量和质量的精确控制，并显著降低过程变异性。

关键词: 模型预测控制(MPC); 青霉素发酵; CHO细胞培养; 饲料优化; 过程变异性; 多变量控制

1. 引言

青霉素和CHO细胞作为重要的生物药物生产平台，其高产、高质量的生物反应器培养至关重要。然而，这两个生产过程都呈现出高度的复杂性和非线性，涉及众多相互作用的变量，例如温度、pH值、溶解氧、营养物质浓度、代谢产物浓度等。这些变量的波动会显著影响目标产物的产量、质量和一致性，导致生产过程的变异性增加，最终影响产品的质量和生产效率。传统的单变量控制策略往往难以有效应对这种多变量、非线性系统，其控制效果有限，难以满足现代生物制药工业对产品质量和一致性的高要求。

模型预测控制(MPC)作为一种先进的控制策略，具有处理多变量、非线性系统的能力，并能有效地预测未来过程行为，从而进行优化控制。MPC通过建立过程模型，预测未来一段时间内的系统状态，并根据预设的目标函数和约束条件，优化控制变量，使系统朝着期望的目标运行。近年来，MPC已成功应用于化工、石油化工等多个领域，并在生物过程控制中展现出巨大的潜力。

2. MPC控制策略在生物反应器中的应用

MPC在生物反应器控制中的应用主要体现在以下几个方面：

• 多变量控制: MPC能够同时控制多个变量，例如温度、pH值、溶解氧和关键营养物质浓度，从而实现对生物反应器过程的全面控制。这对于青霉素和CHO细胞培养等多变量系统至关重要。

• 非线性处理: MPC可以通过采用非线性模型，例如神经网络模型或混合模型，有效地处理生物反应器的非线性特性，提高控制精度。

• 约束处理: MPC能够处理各种操作约束，例如变量的上下限、操作速率的限制等，确保过程运行在安全和可操作的范围内。这对于生物反应器中一些关键变量的严格控制至关重要。

• 优化控制: MPC能够通过优化控制变量，例如饲料添加速率，最大化目标产物产量，并提高产品质量的一致性。

3. 青霉素和CHO细胞培养过程的MPC模型构建

针对青霉素和CHO细胞培养的具体特点，MPC模型构建需要考虑以下因素：

• 模型选择: 可以选择基于第一性原理的动力学模型，例如基于代谢通量分析的模型，或基于数据驱动的模型，例如人工神经网络(ANN)或支持向量机(SVM)模型。动力学模型更能揭示过程的内在机制，但需要大量的参数估计；数据驱动模型更易于构建，但其泛化能力可能受限。

• 状态变量选择: 需要选择能够充分反映过程状态的关键变量，例如青霉素浓度、细胞浓度、关键代谢产物浓度、营养物质浓度等。

• 控制变量选择: 控制变量主要包括饲料添加速率、温度、pH值、溶解氧等。优化饲料添加策略是减少变异性的关键，需要在模型中精确地体现。

• 目标函数: 目标函数应根据实际生产目标进行设定，例如最大化青霉素产量或CHO细胞表达蛋白产量，并同时最小化过程变异性。可以考虑采用加权的平方误差和方法来构建目标函数，平衡产量和变异性的权重。

4. 饲料优化策略

优化饲料添加策略是降低过程变异性的关键。MPC可以根据实时过程状态预测未来一段时间内的营养需求，并动态调整饲料添加速率，从而维持最佳的培养环境，减少环境波动对细胞生长和产物合成的影响。这可以通过在MPC模型中引入反馈控制机制来实现，例如，根据关键营养物质浓度的实时监测数据，调整饲料添加速率，保持营养物质浓度在最佳范围内。此外，还可以采用自适应控制策略，根据培养过程中的变化，动态调整MPC模型的参数，以适应不断变化的培养环境。

5. 实验验证与结果分析

在构建MPC模型并设计好控制策略后，需要通过实验或仿真进行验证。实验验证需要选择合适的生物反应器系统和传感器，精确测量关键变量，并根据MPC算法实时控制过程。仿真验证则可以利用构建的模型进行虚拟实验，评估MPC控制策略的有效性。通过对实验或仿真结果进行分析，可以评估MPC控制策略的性能，包括产量、质量、变异性等指标，并对模型和控制策略进行改进和优化。

6. 结论

基于端点模型预测控制(MPC)策略优化青霉素和CHO细胞培养过程，通过优化饲料策略来降低生产过程变异性，具有显著的理论意义和实际应用价值。MPC能够有效地处理生物反应器过程的多变量、非线性、时变等特性，实现对目标产物产量和质量的精确控制，并显著降低过程变异性，最终提高生产效率和产品质量。未来的研究重点在于进一步完善MPC模型，优化控制策略，并通过大量的实验验证来提高其可靠性和实用性。 需要进一步探索更精细的模型，例如考虑细胞生理状态等因素，以实现更精准的控制和预测。 同时，还需要研究如何将MPC与其他先进控制技术，例如自适应控制和模糊控制等结合，以进一步提高控制性能。

📣 部分代码

=[];

y= xref.P.y(end); %penicilin concentration for batches

steps=size(xref.DO2.y',2);

%batch wise

for k=1:5:steps

    x=[x,xref.DO2.y(k),xref.T.y(k),xref.pH.y(k),xref.V.y(k),xref.CO2outgas.y(k),xref.O2.y(k)];

    if(k>=(ustart-1)*5)

        x=[x,xref.Fs.y(k),xref.Fpaa.y(k)];

    end

    

end

end

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