基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法

为了解决静态软测量建模预测精度低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法.该方法综合考虑多种模型定阶准则,提出了高斯过程回归动态软测量模型定阶策略,为模型阶数确定提供了依据,并将所提动态软测量模型应用于红霉素发酵过程中生物量浓度的估计.研究结果表明,基于高斯过程回归的动态软测量建模方法可以实现对生物量浓度的高精度预测,且预测结果具有较小的置信度区间.     

基于支持向量机与遗传算法的发酵过程软测量建模

提出了基于支持向量机的生物量浓度在线估计软测量建模方法,采用遗传算法进行模型输入的选择与支持向量机参数的选取,目的是找到对模型估计结果贡献最大的输入特征变量,降低了输入空间维数,缩小了求解问题的规模,从而减低计算方面的难度,减少了训练实际,同时又通过参数的调整,得到更好的决策函数,提高支持向量机的性能.模型的训练与验证数据都是取自实际的实验过程——诺西肽发酵.结果表明采用遗传算法进行优化的支持向量机软测量模型对生物量质量浓度具有好的预估性能.     

基于IRLS-ELM生物发酵在线软测量建模方法

为解决生物发酵过程中生物量浓度难以在线测量的问题,提出一种基于改进的最小二乘正则化极限学习机(IRLS-ELM)软测量建模方法并将其应用于红霉素发酵过程生物量浓度的在线预测中.根据误差反馈原理,将训练误差作为输入建立带反馈的神经网络,以提高模型预测精度.并将加权最小二乘法引入到ELM中改进其数学模型,削弱离群点或者不稳...     

基于DRFNN的赖氨酸发酵生物参数估计

赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程,发酵过程中某些关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测.针对这些问题,建立了基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的赖氨酸发酵生物参数估计软测量模型.利用主元分析法建立发酵过程中在线不可测参数的软测量模型,应用动态递归模糊神经网络所具有的自学习、自适应能力以及对任意非线性的逼近能力,对该模型进行辨识,从而达到预测这些关键生物参数的目的.仿真结果表明该方法能够对赖氨酸发酵过程中不可在线测量的生物参数进行估计,且达到了较高的精度.     

木糖醇发酵过程的软测量研究

针对木糖醇发酵过程中木糖醇浓度不能在线测量和影响发酵过程控制的情况,使用软测量技术来估算木糖醇的浓度和底物浓度,使用动态BP网络作为软测量模型,并确定了10个隐含层节点的网络拓扑结构,使用LM算法训练网络。用未经训练的数据检验软测量模型,取得了满意的逼近效果。实现了木糖醇发酵过程木糖醇浓度和底物浓度的间接实时测量。     

发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统的集成

本文根据发酵过程生物量检测特点,基于虚拟仪器技术提出了一种全新的生物量在线检测系统集成方法,该系统采用PXI（PCI Extensions for Instrumentation）总线硬件平台,结合软测量算法,有效地实现了生物量在线估计。给出了该系统的集成原理和实现方法,及系统的硬件和软件设计。实验研究表明,集成的发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统,能够充分利用软测量技术和虚拟仪器技术的各自优势,系统硬件配置灵活,实用性强,并能得到较高的发酵过程生物量在线测量精度。     

基于PSO-ANN逆的发酵过程软测量建模

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.     

基于PCA和LS-SVM的软测量建模与应用

针对工业过程中某些重要过程变量难以实现实时在线检测和高维数据处理的问题,提出了将主元分析与最小二乘支持向量机相结合的软测量建模方法,并利用该方法建立了工业阿维菌素发酵过程中的菌丝浓度软测量模型.主元分析方法的引入,有效地提高了最小二乘支持向量机软测量模型的精度和泛化能力.应用结果表明,该方法与基于径向基函数神经网络软测量模型相比具有有效性和优越性.     

基于非参数回归的发酵过程软测量建模

为了对发酵过程进行检测并分析发酵中产物的浓度,提出一种基于非参数回归的发酵过程软测量方法。该方法直接利用未经处理过的历史数据,采用多维窗宽选择方法确定窗宽,通过计算待估计点与历史数据库中其他时刻点数据的距离来确定该时刻点的权值,从而达到软测量建模的目的,并将其用于青霉素发酵过程产物浓度的测量。实验研究表明,所得软测量模型精度较高,能够有效地实现对青霉素发酵产物浓度的估计。     

GA-BP网络在谷氨酸菌体浓度软测量中的应用

针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。     

基于ELM新方法的LF终点温度软测量混合模型

针对LF精炼炉冶炼过程中物理化学反应过程及传热过程的复杂性,采用混合模型对钢水温度进行软测量,将传统的机理模型与ELM新方法相结合,利用ELM智能算法校正机理模型中难以准确获得的参数,再用机理模型进行预测.这种混合模型既克服了传统机理模型难以准确实现的不足也避免了"黑箱"模型过分依赖数据的缺陷.同时ELM新方法也克服了传统BP算法的不足,使预测精度得到了提高.仿真结果表明,此混合模型具有较好的预测结果,终点温度预测误差不大于±5℃的炉次大于90%.     

基于多神经网络模型的软测量方法及应用

针对具有复杂非线性的生化过程,提出了一种基于多神经网络模型的软测量方法·利用主成分分析技术对原样本数据进行压缩,得到低维样本数据,并利用一种改进的分类指标对低维样本数据实现生化过程样本数据的分类,然后利用神经网络分别拟和各类数据的特性,建立软测量模型·最后,将这一方法应用于谷氨酸发酵过程,实验结果验证了该方法的有效性·     

基于支持向量机的生物发酵过程软测量建模

针对最小二乘向量机的缺陷,提出了一种改进的最小二乘支持向量机回归方法.根据输入变量和样本点间欧氏距离的大小,去除回归模型中大部分的样本点,从而获得回归模型的“稀疏”特性,大大提高计算速度.同时,将这一方法应用于生物发酵过程,建立了青霉素发酵过程中产物浓度的软测量模型,实现了青霉素浓度的在线预估.仿真结果表明,这一方法为生物发酵过程中难于在线测量质量参数的实时监测提供了一个有效的手段.     

发酵过程中比生长率的在线估计

提出了一种基于在线可测的二氧化碳释放率的需氧发酵过程中比生长率的在线估计方法,并且采用优化的方法进行模型中重要参数的选择.由于二氧化碳释放率容易检测,所以这种估计方法非常容易实现.在诺西肽发酵过程的应用中,利用所提出的方法得到比生长率,进而计算生物量,得出的估计值与实验值吻合得很好,表明了该估计方法的可靠性与实用性.     

动态服务流程模型混合分割方法及应用

为统一跨组织之间的服务流程定制问题,提出了基于高级Petri网的动态服务流程模型混合分割方法,将一个全局的BPEL模型分割为若干个完备的执行分片,根据组织的不同,分别放置在多个BPEL引擎上协同执行,在此基础上进行了模型混合分割的正确性验证.通过示例验证了BPEL流程模型混合分割执行的可行性,最后结合示例给出了支持模型混合分割的原型系统.仿真结果表明:动态服务流程模型混合分割方法支持下的多个BPEL引擎分布式执行比集中式BPEL引擎的集中编制有明显的优势,从而提高了服务流程引擎的吞吐率,也减少了服务响应时间的花费.     

遗传算法应用于分批发酵动力学模型参数估算

由通用发酵动力模型导出用于描述分批发酵特征的解析解,把遗传算法应用于解分批发酵动力学模型参数。以赖氨酸分批发酵过程模拟为例,表明用遗传算法可有效地解决赖氨氨酸分批发酵动力模型这类复杂的非线性函数的参数估算问题,用ＰＯＷＥＬＬ方法估算结果作比较后表明,遗传算法能进一步提高赖氨酸分批发酵过程状态变量的计算值与实验值的吻合程度。