Feedback Control of a Recirculating Bioreactor with Electrophoretic Removal of Inhibitory Extracellular DNA

📄 arXiv: 2603.23150v1 📥 PDF

作者: Antonio Spallone, Davide Fiore, Fabrizio Cartenì, Mario di Bernardo

分类: eess.SY

发布日期: 2026-03-24

💡 一句话要点

提出基于反馈控制的循环生物反应器，通过电泳去除抑制性胞外DNA以提高生产力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 生物反应器 反馈控制 模型预测控制 电泳分离 胞外DNA Unscented Kalman Filter 状态估计

📋 核心要点

  1. 胞外DNA积累抑制微生物生长，降低生物反应器生产力，现有方法难以有效控制。
  2. 提出基于Unscented Kalman Filter的状态估计和模型预测控制（MPC）框架，优化稀释率和过滤激活。
  3. 闭环仿真表明，MPC策略显著提高了累积利润，同时将DNA浓度控制在安全阈值以下。

📝 摘要（中文）

胞外DNA在循环生物过程中积累会抑制微生物生长并降低生产力。本文考虑一个带有循环回路和电泳过滤单元的连续生物反应器，用于选择性去除DNA，并开发了一个反馈控制框架，该框架结合了通过Unscented Kalman Filter实现的在线状态和参数估计，以及两种控制策略：一种自适应模型预测控制器（MPC），它联合优化稀释率和过滤激活；以及一种更简单的bang-bang过滤策略，带有查找表稀释率选择。在标称和扰动条件下进行的闭环仿真表明，MPC策略在将DNA浓度保持在抑制阈值以下的同时，实现了显著更高的累积利润。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决循环生物反应器中胞外DNA积累抑制微生物生长，降低生产力的问题。现有方法可能无法有效去除胞外DNA，或者控制策略不够优化，导致生产效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用反馈控制，通过在线估计生物反应器的状态和参数，并基于此优化稀释率和电泳过滤单元的激活，从而在去除胞外DNA的同时，最大化生产利润。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 循环生物反应器，包含微生物培养和胞外DNA的产生；2) 电泳过滤单元，用于选择性去除胞外DNA；3) Unscented Kalman Filter (UKF)，用于在线估计生物反应器的状态和参数；4) 模型预测控制器 (MPC) 或 bang-bang 控制器，用于根据UKF的估计结果，控制稀释率和过滤单元的激活。MPC策略联合优化稀释率和过滤激活，而bang-bang策略则使用查找表选择稀释率。

关键创新：最重要的技术创新点在于将在线状态估计与模型预测控制相结合，实现对循环生物反应器的闭环优化控制。这种方法能够根据生物反应器的实时状态动态调整控制策略，从而更好地应对扰动和不确定性。与传统的开环控制或简单的反馈控制相比，该方法能够更有效地去除胞外DNA，并提高生产效率。

关键设计：UKF用于估计生物反应器的状态（如生物量浓度、DNA浓度）和参数（如生长速率、DNA产生速率）。MPC的目标函数是最大化累积利润，约束条件包括DNA浓度低于抑制阈值、稀释率和过滤激活在合理范围内。Bang-bang控制策略使用查找表，根据当前DNA浓度选择合适的稀释率。具体参数设置和模型细节在论文正文中给出（未知）。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

闭环仿真结果表明，与bang-bang控制策略相比，MPC策略在将DNA浓度保持在抑制阈值以下的同时，实现了显著更高的累积利润。具体的性能提升数据（例如，累积利润的百分比提升）在论文正文中给出（未知）。这些结果验证了所提出的反馈控制框架的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要控制胞外DNA积累的生物反应过程，例如生物制药、生物燃料生产等。通过优化控制策略，可以提高生物反应器的生产效率，降低生产成本，并改善产品质量。该方法还可推广到其他类型的生物反应器和生物过程，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Extracellular DNA accumulation in recirculating bioprocesses inhibits microbial growth and reduces productivity. We consider a continuous bioreactor with a recirculating loop and an electrophoretic filtration unit for selective DNA removal, and develop a feedback control framework combining online state and parameter estimation via an Unscented Kalman Filter with two control strategies: an adaptive Model Predictive Controller that jointly optimizes dilution rate and filtration activation, and a simpler bang--bang filtration policy with lookup-table dilution rate selection. Closed-loop simulations under nominal and perturbed conditions show that the MPC strategy achieves significantly higher cumulative profit while keeping DNA concentration below the inhibition threshold.