10.3969/j.issn.1001-4160.2006.11.020
发酵过程的建模与优化方法研究
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.
递归模糊神经网络、改进的蚁群算法、建模、优化、发酵过程
23
TP273(自动化技术及设备)
2007-03-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1112-1116