バイオリアクタ-の学習制御

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パン酵母培養およびエタノ-ル発酵についてシミュレ-ションおよび実験を行い、繰り返し学習制御の有効性について検討した。まず様々な学習制御アルゴリズムについて理論的検討を行い、外乱除去機能を備えた適応タイプの学習制御が有効であることをシミュレ-ションによって確かめた(論文投稿準備中)、次に小型発酵槽(東京理科器械)を用いた体積1l規模の実験を行い、パン酵母培養の学習制御について検討した。pHおよびDOはセンサ-からの信号を増幅し、ADコンバ-タを介してコンピュ-タ(PC9801)に取り込んだ。エタノ-ル濃度は半導体ガスセンサ-の抵抗値変化からオンライン推定した。エタノ-ル濃度の測定値から、制御アルゴリズムに従って基質流加速度を決定し、DAコンバ-タを介して供給基質の流量調節を行った。実験の結果、1回目の培養に比べて2回目は制御性能に大幅な改善がみられたが、3回目以降は余り改善されなかった。これは培養条件が毎回異なるためと思われ、モデル誤差に対するロバスト性を検討する必要がある。次にエタノ-ル発酵について検討した。まず20℃、30℃、40℃の各温度について等温回分発酵実験を行った。実験結果をもとにしてモデル化を行い最大原理を適用して最適温度パタ-ンを求めた。これを参考に初期発酵温度を40℃に保って菌体を増殖させ、その後温度を徐々に20℃まで下げてエタノ-ルの生成を促す実験を数回行った。その結果、等温発酵に比べて、発酵温度を時間的に変化させると生産性を向上できることが示された。(一部1989年度化学工学秋季大会にて発表)。今後の課題としては(1)培養経験を制御アルゴリズムに反映させるファジ-エキスパ-トシステムの開発。(2)ガスクロ等を利用した高濃度測定可能なオンラインエタノ-ルセンサ-の開発。(3)最適操作パタ-ンを自動的に探索する最適化制御アルゴリズムの開発等が考えられる。