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文檔簡介
1、隨著生物技術(shù)的迅猛發(fā)展,生物工程的規(guī)模不斷擴(kuò)大,生物工程對自動控制技術(shù)的要求越來越高。生物反應(yīng)過程是一個復(fù)雜的反應(yīng)過程,其非線性、強(qiáng)耦合、多變量等問題嚴(yán)重影響了生產(chǎn)過程的自動化控制,特別是一些反映生物反應(yīng)品質(zhì)的關(guān)鍵生化參量難以實現(xiàn)在線測量,已成為生物反應(yīng)過程優(yōu)化控制的重點難題。目前,由于受生物傳感技術(shù)發(fā)展水平的限制,發(fā)酵過程中生物量的檢測大多采用離線測量的方法。這種方法不僅滯后大而且容易污染發(fā)酵液。當(dāng)下已有的在線測量生物量傳感器價格昂貴
2、、維護(hù)費(fèi)用高無法滿足大規(guī)模生產(chǎn)的要求。隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和軟測量技術(shù)的出現(xiàn),應(yīng)用軟測量技術(shù)研究發(fā)酵過程中關(guān)鍵生物量在線估計等問題已取得一定成效。
本文以賴氨酸發(fā)酵過程為研究對象,通過對最小二乘支持向量機(jī)建模及其參數(shù)優(yōu)化方法的研究,建立了基于混沌粒子群的混合核最小二乘支持向量機(jī)(CPSO-混合核LS-SVM)軟測量模型,并對基質(zhì)濃度、菌體濃度以及產(chǎn)物濃度等賴氨酸發(fā)酵過程中的關(guān)鍵生化變量進(jìn)行了預(yù)測。仿真實驗結(jié)果表明,該模型能
3、夠,有效逼近真實值,且具有較高的預(yù)測精度。本文所做的主要研究工作及研究成果如下:
(1)通過大量閱讀文獻(xiàn)以及對賴氨酸過程工藝的分析,本文采用了基于LS-SVM的軟測量建模方法,并針對傳統(tǒng)單RBF核的局限性,采用全局核函數(shù)與局部核函數(shù)相結(jié)合的混合核函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)單RBF核,建立軟測量模型。
(2)針對最小二乘支持向量機(jī)軟測量建模優(yōu)化問題,通過對粒子群算法以及混沌概念的研究,本文采用了一種帶極值擾動的混沌粒子群優(yōu)化
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