適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量方法的對象建模問題的研究.pdf

1、為解決工業(yè)生產(chǎn)過程中一些重要的過程變量在現(xiàn)有的技術(shù)條件下難于直接測量或不易快速測量的問題，本課題組在前期工作中提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量方法。該方法不依賴于被測對象精確的數(shù)學(xué)模型，但需要知道模型的大致結(jié)構(gòu)和參數(shù)的大致范圍，才可建立被測對象的軟儀表（軟測量模型），不過本課題組以前并沒有對被測對象的建模問題進(jìn)行深入的分析和研究。本文的主要工作是針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量方法對被測對象模型的要求，以青霉素發(fā)酵過程為例，提出了一套具體的建模方案，得到最適

2、用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量方法的青霉素發(fā)酵過程的模型結(jié)構(gòu)。本文的主要研究內(nèi)容和成果有：
　　 1.通過對青霉素發(fā)酵過程原理的分析，根據(jù)現(xiàn)有的研究成果以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量方法對模型的要求，得到了多種備選的青霉素發(fā)酵過程的模型結(jié)構(gòu)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測量方法的建模步驟，推導(dǎo)了不同模型結(jié)構(gòu)所對應(yīng)的軟儀表。
　　 2.以青霉素發(fā)酵過程仿真平臺Pensim產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作為青霉素發(fā)酵的實(shí)際數(shù)據(jù)，采用非線性最小二乘法對青霉素發(fā)酵過程模型中的參

3、數(shù)進(jìn)行了辨識。針對青霉素發(fā)酵這樣一個復(fù)雜的非線性模型（20多個需要辨識的參數(shù)），在參數(shù)辨識過程中，采用了對辨識數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，合理設(shè)置參數(shù)初值，合理地調(diào)整目標(biāo)函數(shù)加權(quán)系數(shù)以及分批辨識模型參數(shù)的方法，成功地辨識出了各種備選的青霉素發(fā)酵模型中的參數(shù)。
　　 3.根據(jù)模型輸出數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)（由Pensim產(chǎn)生）的擬合程度，以及各種備選模型結(jié)構(gòu)對應(yīng)的軟儀表實(shí)現(xiàn)的難易程度，從多種備選的模型結(jié)構(gòu)中優(yōu)選出了最合適的青霉素發(fā)酵過程的模型結(jié)構(gòu)。同