本课题的研究内容“味精生产中分批补料嵌入式控制系统的研究”是国家科技支撑项目“年产10万吨味精清洁生产技术集成(应用)示范项目”的一个子课题。谷氨酸发酵是一个典型的多变量、强耦合、非线性的工业过程,一直以来对于发酵生产过程中起重要作用的补料量控制多是靠操作人员的经验和知识来进行,这要受操作人员的能力、素质和专业知识等的影响,控制性能因人而异,且差别很大。近年来,建立在专家知识和计算机基础之上的人工智能技术、模糊推理技术等在许多生物过程中得到了实际应用。本文提出了一种基于嵌入式发酵控制系统的实现方案,并结合人工神经网络建立谷氨酸发酵过程中分批补料的预估模型,实现了谷氨酸发酵中分批补料的控制。针对谷氨酸发酵过程的复杂性和非线性,利用人工神经网络建立谷氨酸发酵过程中关于补料量的动态数学模型。该嵌入式控制系统采用TQ2440ARM开发板作为核心控制板,基于嵌入式QT4平台建立发酵过程预估模型,并通过CC1100无线数传模块或串口将补料量发送至补料执行模块(51单片机系统),由单片机系统完成补料的定时及补料蠕动泵的驱动,从而实现分批补料的控制。无线数据传输受传输距离限制,串口传输数据又有现场布线的问题,所以该控制系统提供无线和串口两种数据传输方式,方便用户选择。单个核心控制板可同时控制多路前端执行模块,扩大控制规模即增加控制模块只需简单修改核心控制板程序,使得整个系统非常易于扩展。实验表明,该模型能够准确地预估谷氨酸发酵中的补料量,且该控制系统数据传输稳定。