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

1、微生物發(fā)酵是一個具有高度非線性、時變性和遲滯性的過程，其內(nèi)在機理非常復雜。傳統(tǒng)的測量方法難以實現(xiàn)對發(fā)酵過程中一些關(guān)鍵參量的在線測量，這使得要對整個發(fā)酵過程進行最優(yōu)化控制變得非常困難。 針對這一問題，本論文以ε-聚賴氨酸為研究對象，在軟測量理論的基礎(chǔ)上，提出針對生化過程關(guān)鍵生物量測量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量方法，重點以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)作為該軟測量的實現(xiàn)方法，為其后的參數(shù)預估做準備。文中改進了標準的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，提出了一種基于黃金分割法

2、的變步長的BP學習算法，并用該方法對￡一聚賴氨酸發(fā)酵過程中的不可直接測量的關(guān)鍵變量(殘?zhí)菨舛?、菌體濃度)進行預估。網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果驗證了該方法的可行性和有效性，同時也證明了該軟測量網(wǎng)絡(luò)拓撲結(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)鍵生物量的在線測量問題提供了一個新的思路、新的方向。 在此基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了一套完整的生物發(fā)酵數(shù)字化控制系統(tǒng)，實現(xiàn)了￡一聚賴氨酸發(fā)酵過程中主要參量的實時測量與控制，以及基于軟測量方法的補料控