基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量的ε-聚賴氨酸發(fā)酵過程控制的研究.pdf

1、微生物發(fā)酵是一個(gè)具有高度非線性、時(shí)變性和遲滯性的過程，其內(nèi)在機(jī)理非常復(fù)雜。傳統(tǒng)的測(cè)量方法難以實(shí)現(xiàn)對(duì)發(fā)酵過程中一些關(guān)鍵參量的在線測(cè)量，這使得要對(duì)整個(gè)發(fā)酵過程進(jìn)行最優(yōu)化控制變得非常困難。 針對(duì)這一問題，本論文以ε-聚賴氨酸為研究對(duì)象，在軟測(cè)量理論的基礎(chǔ)上，提出針對(duì)生化過程關(guān)鍵生物量測(cè)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量方法，重點(diǎn)以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為該軟測(cè)量的實(shí)現(xiàn)方法，為其后的參數(shù)預(yù)估做準(zhǔn)備。文中改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提出了一種基于黃金分割法

2、的變步長(zhǎng)的BP學(xué)習(xí)算法，并用該方法對(duì)￡一聚賴氨酸發(fā)酵過程中的不可直接測(cè)量的關(guān)鍵變量(殘?zhí)菨舛?、菌體濃度)進(jìn)行預(yù)估。網(wǎng)絡(luò)測(cè)試結(jié)果驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性，同時(shí)也證明了該軟測(cè)量網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有良好的收斂性能和泛化能力。該研究也為其他過程控制關(guān)鍵生物量的在線測(cè)量問題提供了一個(gè)新的思路、新的方向。 在此基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了一套完整的生物發(fā)酵數(shù)字化控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了￡一聚賴氨酸發(fā)酵過程中主要參量的實(shí)時(shí)測(cè)量與控制，以及基于軟測(cè)量方法的補(bǔ)料控