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영어

Concentrations of ammonia in biological processes were controlled by PID controllers and also neural network based controllers (NN controllers). A flow injection analysis system has been used to on-line monitor the concentrations of ammonia in a bioreactor. The effect of the analysis error and the residence time of samples on the control performance were studied.
The optimal neural network structure was investigated by using computer simulation and found to be a 3(input layer)-2(hidden layer)-1(output layer). The NN controller is often time consuming, but it has advantage over the PID controller in sensitivity. The 3-2-1 NN controller has been applied to control the ammonia concentrations in a simulated bioprocess and also a real cultivation process of yeast. The good control performance showed that the 3-2-1 NN controller based on the FIA system can be used to control the concentration of substrates in biological processes very well.

한국어

생물 공정에서 암모니아 농도를 제어하기 위해 NN 제어기를 개발하였고 기존의 PID 제어기와 비교하였다. 특히, 생물반응기내 암모니아 농도를 온라인 모니터링하기 위해 암모니아-FIA 장치를 사용하였으며 이 장치의 분석 오차, 분석 시료의 체류 시간 등의 제어 특성에 대한 영향을 computer simulation을 통해 비교, 고찰하였다. 또한, computer simulation에 의해 생물공정에 적합한 인공 신경망 제어구조를 고찰하였고 3-2-1 구조의 NN 제어기가 PID 제어기보다 우수함을 알 수 있었다. 3-2-1 구조의 NN 제어기를 이용하여 모사 생물공정 및 yeast 발효공정에서 암모니아 농도를 제어하여 그 특성을 고찰하였다. 본 연구로부터 미생물의 비선형성장 특성을 가진 생물공정에서 기질의 농도를 제어하기 위해서는 3-2-1 구조의 인공 신경망 제어기가 적합함을 알 수 있었다.