江苏省农业科技支撑计划项目(BE2010354)
- 作品数：4 被引量：16H指数：1
- 相关作者：孙玉坤黄丽嵇小辅黄永红王博更多>>
- 相关机构：南京工程学院江苏大学更多>>
- 发文基金：江苏省农业科技支撑计划项目江苏省高校优势学科建设工程资助项目江苏高校优势学科建设工程项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于CPSO与LSSVM融合的发酵过程软测量建模被引量：14
- 2011年
- 发酵过程是一个复杂的时变、非线性、强耦合过程。发酵过程中的关键参量菌体浓度通常难以用传统物理传感器实时在线检测。为了测量该参数,将CPSO算法与LSSVM相结合构建发酵过程软测量模型。模型采用CPSO算法优化LSSVM软测量模型参数,克服了常规交叉验证法选取参数的耗时和盲目性。仿真结果表明,CPSO-LSSVM软测量模型较LSSVM软测量模型更能在较短的时间内获得较高的收敛精度,其平均误差为2.05%,说明该软测量模型可用于发酵过程不可在线测量的菌体浓度的实时在线软测量,并且预测精度高,预测速度快,预测能力强。该软测量建模方法也为发酵过程其他关键参量的实时在线测量提供了新的途径。
- 黄丽孙玉坤嵇小辅黄永红杜天艳
- 关键词：粒子群优化混沌最小二乘支持向量机发酵
- 一种改进IMC-PID在发酵温控系统中的应用
- 2015年
- 发酵过程温度控制过程是典型的大滞后、强时变、非线性系统,传统控制方法难以获得满意的动、静态控制效果。针对这一问题,提出了一种改进的IMC-PID发酵过程温度控制方法。在传统IMC-PID方法的基础上,首先,依据系统的输入与输出信号确定误差e(t)和误差变化率ec(t),其次,利用专家经验获取系统的模糊逻辑规则,最后,采用模糊逻辑算法对IMCPID的比例加权参数进行在线实时修正,实现发酵过程的温度控制。仿真结果表明,所提方法能够对发酵过程温度进行有效控制,与传统IMC-PID控制相比,系统的抗干扰性和跟踪特性得到显著改善。
- 王华国孙玉坤王博黄丽
- 关键词：IMC-PID控制温度控制系统模糊逻辑控制
- 基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法被引量：1
- 2011年
- 青霉素发酵过程是一个严重非线性、时变、复杂的动态过程,发酵过程中一些关键参数(如菌体质量浓度ρX、基质质量浓度ρS和产物质量浓度(ρP)难以通过常规仪表在线测量,这些参数的获取非常耗时和困难。提出一种基于粒子群模糊神经网络逆(PSO-FNN逆)的软测量方法。首先给出青霉素发酵过程数学模型,然后根据逆系统理论证明其可逆性,在此基础上构建基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量模型,最后通过仿真验证该方法性能。仿真结果表明:PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法能够结合基于发酵机制和纯数据驱动2种软测量方法的优点,对不直接可测的关键参数实现在线软测量,较PSO-BPNN逆和PSO-BPNN软测量方法具有更高的预测精度和更强的预测能力。
- 黄丽孙玉坤嵇小辅马长华仇毅
- 关键词：软测量逆系统
- 基于PSO-ANN逆的发酵过程软测量建模被引量：1
- 2012年
- 针对发酵过程中一些关键生化参量难以通过常规仪表实时测量,而制约发酵生产过程优化控制的问题,提出一种基于粒子群神经网络逆(PSO-ANN逆)的发酵软测量建模方法.以青霉素发酵过程为背景,首先建立其虚拟子系统数学模型,并构建发酵过程逆模型;其次,提出PSO-ANN逆的软测量实现方法,以克服解析法逆运算的复杂性甚至难于实现的问题;最终构建PSO-ANN逆软测量模型,并进行试验及仿真.结果表明:该软测量建模方法能够将机理建模与数据驱动建模方法相结合,充分利用对象模型的先验知识和经验数据,有效解决了青霉素发酵过程中不可在线测量的关键参量实时测量难题,其训练和测试误差分别达到0.037 2和0.046 1,模型具有较高的预测精度和较强的预测能力.
- 黄丽孙玉坤黄永红嵇小辅王博
- 关键词：软测量粒子群逆系统
