生物反應(yīng)過程的混合核LS-SVM軟測(cè)量建模與應(yīng)用研究.pdf

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(duì)自動(dòng)控制技術(shù)的要求越來越高。生物反應(yīng)過程是一個(gè)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(dòng)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(shí)現(xiàn)在線測(cè)量，已成為生物反應(yīng)過程優(yōu)化控制的重點(diǎn)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(cè)大多采用離線測(cè)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(cè)量生物量傳感器價(jià)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(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展和軟測(cè)量技術(shù)的出現(xiàn)，應(yīng)用軟測(cè)量技術(shù)研究發(fā)酵過程中關(guān)鍵生物量在線估計(jì)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(duì)象，通過對(duì)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(cè)量模型，并對(duì)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(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能

3、夠，有效逼近真實(shí)值，且具有較高的預(yù)測(cè)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(duì)賴氨酸過程工藝的分析，本文采用了基于LS-SVM的軟測(cè)量建模方法，并針對(duì)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(cè)量模型。
　　 (2)針對(duì)最小二乘支持向量機(jī)軟測(cè)量建模優(yōu)化問題，通過對(duì)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(dòng)的混沌粒子群優(yōu)化