发酵过程的建模与优化方法研究

摘要：

对于发酵这样一个复杂的非线性动态过程,由于在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大困难.为此,提出了一种新型的动态网络-递归补偿模糊神经网络方法,实现对发酵过程的建模和状态估计,结果表明该网络能够较为准确地拟合过程的动态特性.进一步采用改进的蚁群算法来对发酵过程的控制变量进行优化,使发酵的产物产量得到提高.该方法应用于多粘菌素的发酵生产过程中,实现了状态变量的在线预估与控制变量的在线优化.

关键词：递归模糊神经网络、改进的蚁群算法、建模、优化、发酵过程

所属期刊栏目：23

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2007-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1112-1116