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目的:研究发现,气体环境是影响细胞体外培养效果的重要因素。氧气能够支持细胞呼吸,供给细胞生长需要的能量,不同类型的细胞对待氧气的需求不同;二氧化碳能够调节培养液的酸碱度,对细胞培养意义重大。二氧化碳还是植物细胞生长不可或缺的元素。多种气体混合装置能够为细胞培养提供理想的气体环境,它们的控制方式各有特色,但是分析系统性能发现这些装置在通用性和控制效果方面都存在不足。常规PID参数调节过于依赖操作人员经验水平,在处理复杂系统时存在控制精度低等问题,因此使用常规PID控制气体混合控制系统容易造成控制性能差,难以取得理想的控制效果。本文对气体混合控制系统进行深入研究,针对系统存在的问题,提出一种基于改进遗传算法优化PID的气体混合控制系统。这种控制系统一方面可以通用不同类型的细胞培养设备,另一方面使用闭环PID控制,同时利用改进遗传算法整定优化PID参数,能够快速提供高精度的混合气体,满足不同细胞培养实验的需要。方法与内容:本文主要从气体混合控制系统的通用性和控制性能两方面着手,设计一种基于改进遗传算法优化PID的气体混合控制系统,主要进行的工作是:（1）气体混合控制系统整体方案设计。对气体混合控制系统的现状进行调研分析,总结各类控制系统存在的不足,提出一种基于质量流量动态配置技术的气体混合控制系统。分析系统需要实现的功能,根据细胞培养的需要设定目标参数。完成系统控制结构设计,并提出基于遗传算法优化PID的控制方案。（2）控制系统硬件设计。系统硬件部分主要包括气体流量控制及检测模块、气体浓度检测模块、控制芯片与人机交互模块组成的上位机、气路控制电路,以及串口通信和电源的选择。气体流量控制和检测传感器选用的是LF400型质量流量控制器,该型号质量流量控制器既能够对气体流量进行精确控制,又可以对实时流量值进行检测。混合气体中二氧化碳浓度使用SGA-MK-CO2模块进行检测,该模块使用NDIR红外CO2检测技术;氧气浓度使用SGA-MK-O2模块进行检测,该模块采用电化学测量技术。控制芯片选用了台达DVP14SS211R型PLC,其性能稳定,能够连接多种类型的I/O模块,满足系统设计的需要。人机交互接口采用TPC7062TX型嵌入式一体化触摸屏,该型号触摸屏具有独立的开发平台,简化了人机交互系统软件开发的复杂度。气路控制主要指通过PLC发送指令控制继电器,继电器控制电磁阀的开关,实现对气路通断的控制。（3）控制系统软件程序设计。首先建立系统数学模型,基于系统模型的特点,设计基于遗传算法优化PID的系统控制方法。分析标准遗传算法的不足,进行改进设计:在初始种群的选取中加入Ziegler-Nichols整定法,降低初始种群的盲目性;对常见的比例选择算子进行优化,提出一种改进的比例选择算子,降低适应度高的个体被误舍弃的概率;交叉和变异概率的选取采用自适应方法。然后利用梯度图程序语言进行PLC程序开发,人机接口程序在MCGS组态软件中进行开发设计。（4）系统性能分析。首先进行仿真实验研究,将基于改进遗传算法优化PID、基于改进ZN法整定PID控制方法和基于标准遗传算法优化PID三种控制方法进行对比;然后进行样机实验:验证基于改进遗传算法优化PID的实际控制性能;测试系统样机的性能是否达到预定的控制指标;最后进行了细胞培养实验,验证气体混合控制系统在细胞培养实验中的实际应用效果。通过实验结果讨论分析系统的控制性能、改进控制方法的可行性和系统实际应用到实验中的效果。结果:分析仿真实验结果,基于改进遗传算法优化PID控制二氧化碳/空气混合系统得到的输出阶跃响应最大超调量近似为0,输出的稳定时间为72秒,控制算法在遗传23代后适应度趋于稳定;基于改进遗传算法优化PID控制氧气/空气混合系统得到的输出阶跃响应最大超调量近似为0,输出的稳定时间为22秒,控制算法在遗传29代后适应度趋于稳定;分析样机算法性能测试结果,基于改进遗传算法优化PID控制系统可以获得更低的超调量和达到输出稳定状态需要的时间更少;分析系统样机控制指标测试结果,系统能够实现设定的目标参数,控制精度低于1%;分析细胞培养实验结果,本系统能够为细胞生长提供所需的气体环境,促进细胞正常生长。因此,本文设计的基于改进遗传算法优化PID控制方法控制性能优于其他常规控制方法,且本系统实际应用效果较好,能够实现预定目标。结论:本文设计的基于改进遗传算法优化PID控制的气体混合控制系统,与目前已有的各类气体混合装置相比,一方面通用性更强,可以适用于各类细胞培养设备,另一方面控制性能更好,能够使系统混合精度更高且混合速度更快。因此,本文提出的基于改进遗传算法优化PID控制的气体混合控制系统更加适应于细胞培养设备,可以为细胞培养实验提供理想的气体环境。