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文檔簡介
1、補料分批發(fā)酵過程中,補料策略影響發(fā)酵的產量,是發(fā)酵過程控制的關鍵問題。目前對補料量的控制大多數(shù)靠人工經(jīng)驗,其可靠性不高。對補料流加率的優(yōu)化一般是通過對發(fā)酵機理模型的研究,根據(jù)發(fā)酵過程的可測物理參數(shù)進行最優(yōu)化計算得出,控制效果因發(fā)酵過程的時變特性而存在缺陷。通過對發(fā)酵過程建模和優(yōu)化控制進行研究,對提高發(fā)酵產物的產量有重大意義。
本文以谷氨酸發(fā)酵過程為研究對象,對谷氨酸發(fā)酵過程建模和補料優(yōu)化控制進行了研究。
針對
2、具有高度的非線性、時變性和不確定性的發(fā)酵過程,本文提出了基于結構化風險最小化原則的支持向量機(SVM)對谷氨酸發(fā)酵過程進行建模。核函數(shù)的選擇是支持向量機理論研究的一個核心問題,通過對核函數(shù)的研究,將具有局部特性的RBF核函數(shù)與具有全局特性的多項式核函數(shù)結合起來,建立了谷氨酸發(fā)酵過程的混合核支持向量機(MKSVM)預估模型。仿真結果表明,該模型的學習能力和泛化能力均達到了良好效果。
在谷氨酸預估模型的基礎上,將發(fā)酵產量作為最
3、優(yōu)化目標,對補料流加率進行優(yōu)化控制。通過對粒子群優(yōu)化算法(PSO)和量子粒子群優(yōu)化算法(QPSO)分析比較,提出采用QPSO對發(fā)酵補料過程進行優(yōu)化。即以基質糖補料速率為主控制,求取補料優(yōu)化軌線并加以控制,使得發(fā)酵終止時產物產量最高。谷氨酸發(fā)酵實驗結果表明,采用該方法進行補料優(yōu)化后,谷氨酸發(fā)酵產量有了一定提高。
通過對谷氨酸發(fā)酵過程建模和補料優(yōu)化控制的研究,利用VB在界面設計方面的優(yōu)勢,結合Matlab強大的計算仿真功能,采
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