基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合建模在發(fā)酵過程中的研究與應(yīng)用.pdf

1、微生物發(fā)酵過程是一個具有著高度復(fù)雜性、不確定性、多層次、非結(jié)構(gòu)化及混雜的系統(tǒng)。隨著發(fā)酵工業(yè)的快速發(fā)展，對發(fā)酵過程的在線測量及控制提出了更高的要求。尤其在發(fā)酵過程中，對生物參數(shù)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)控技術(shù)，對于提高發(fā)酵工業(yè)水平至關(guān)重要。 然而在實(shí)際過程中，由于受生物傳感技術(shù)發(fā)展水平的限制，一直沒有很好地解決生物量的在線測量，一些關(guān)鍵的生物參數(shù)還無法進(jìn)行實(shí)時(shí)的在線測量，只能離線測量。軟測量技術(shù)的迅猛發(fā)展為發(fā)酵過程中生物參數(shù)的在線測量提供了新的

2、實(shí)現(xiàn)方法，但是由于發(fā)酵過程的特殊性及各種軟測量方法的局限性，使得將軟測量技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際的發(fā)酵過程還需要進(jìn)一步的研究。對于發(fā)酵過程中生物參數(shù)的在線測量，機(jī)理模型是通過對實(shí)際過程的簡化得到的，只能得出參數(shù)的變化趨勢難以保證測量精度；黑箱模型是針對樣本數(shù)據(jù)的建模，能夠精確地?cái)M合發(fā)酵過程，但是由于其對數(shù)據(jù)的依賴性，使得模型的泛化能力難以提高。 在分析了發(fā)酵過程及軟測量技術(shù)的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于數(shù)據(jù)處理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)理模型的混合