木糖醇发酵过程中溶解氧的模糊控制

针对木糖醇发酵过程中溶解氧浓度控制难的现状，应用模糊控制技术对其进行控制。通过对发酵过程中空气流量、罐内压力及搅拌速度的模糊优化，结合用专家知识建立的模糊 控制库，采用合成推理运算、最小隶属模糊决策等设计方法，实现FUZZY－PID控制。实验表明，该控制方法行之有效，并取得较好的控制效果，能适应工业过程控制。     

啤酒发酵过程模糊智能PID控制

啤酒发酵过程是啤酒生产的重要环节之一,而在此过程中,温度变化是主要因素.因此,发酵温度的控制直接影响啤酒质量.啤酒发酵过程具有大惯性、大时滞、非线性等特点,用传统PID控制难以实现及时、准确地跟踪工艺曲线的要求.针对啤酒发酵温度控制过程中的难点引入了一种模糊智能PID控制算法,将模糊控制理论与PID控制相结合,在模糊逻辑整定控制算法(FSW)基础上增加了模糊逻辑调节微分控制及智能积分控制,有效地改善了原有PID控制方法的缺陷.     

基于人工神经网络的发酵过程动态模式及优化

人工神经网络从植物数据中学习非线性基本过程的能力可有助于发酵过程的控制。本文旨在研究柠檬发酵过程，并建立了两个柠檬发酵过程的人工神经网络模型。我们研究了网络模型在优化和状态跟踪上的应用并得出优化的柠檬发酵过程控制。用这种方法，可缩短发酵时间，降低能量消耗。     

酵母分批流和发酵补料时机的模糊模式识别方法

采用模糊模式识别方法对酵母分批流加发酵的补料控制进行研究，在识别模型中引入加权矩阵，使识别更适合于发酵过程，识别精度更高。     

酵母分批流加发酵补料时机的模糊模式识别方法

采用模糊模式识别方法对酵母分批流加发酵的补料控制进行研究，在识别模型中引入加权矩阵，使识别更适合于发酵过程，识别精度更高．     

青霉素发酵过程中溶解氧的变结构预估控制

溶解氧是青霉素生产发酵过程中的重要参数之一,其浓度与菌体细胞的生长速度密切相关.在青霉素发酵过程溶解氧变化机理的基础上,将模糊神经网络和变结构预估控制方法相结合,研究了基于模糊神经网络的青霉素发酵过程溶解氧的变结构预估控制方法,设计了青霉素发酵过程溶解氧的变结构预估控制系统.实验结果表明,对青霉素发酵过程中的溶解氧浓度进行变结构预估控制,可以使溶解氧浓度的调节达到满意的效果,既降低氧消耗,又避免出现氧抑制现象,使发酵过程始终处于较优的状态.     

烟叶发酵微机FUZZY控制系统

烟叶发酵是一个具有多因素影响的复杂生化过程,要想建立精确的数学模型进行控制是十分困难的,采用模糊控制却得到了相当满意的效果。本文介绍烟叶发酵微机模糊控制系统及其运行效益。     

金霉素发酵过程优化调度策略研究

针对金霉素发酵过程影响优化控制的难测参数,提出了一种基于数据场聚类、模糊神经网络和滚动学习预报的优化调度策略. 提取输入变量数据场聚类特征值作为模糊神经网络模型结构参数的初始值,消除人为参数选择的随机性误差,并在预测模型中加入离线数据模型修正算法. 因此,提出的优化调度策略提高了对金霉素发酵过程难测变量的预测精度,增强了预报模型的鲁棒性. 现场运行结果表明,提出的方案将企业金霉素生产的综合效益提高了9.12%,具有很好的应用价值.      

模糊-PID控制在柠檬酸发酵过程中的应用

针对柠檬酸发酵过程非线性、大滞后、大惯性、不确定性等特点介绍了发酵过程的 PID控制和模糊控制 ,并在此基础上着重介绍了结合二者优点的带积分分离的模糊 -PID软开关控制。仿真结果表明模糊 - PID软开关控制是一种有效的控制方法     

模糊神经网络在压边力智能控制中的应用

应用模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程中压边力的智能化控制，对系统模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了详尽的说明，介绍了压边力模糊神经网络和优化控制的设备及实现，并利用其对带凸缘的圆筒件拉深控制规律进行了研究。     

青霉素发酵过程特点与控制对策

通过过程参数相关,模型化和在线辩识对青霉素发酵过程特点进行了研究,认为采用自适应控制可降低对模型精度的要求,是一个较为有效的控制方法。但对至今以人工经验为主的大多数发酵过程操作,模糊专家系统也是一种有效的控制方式。     

纯碱生产蒸氨过程智能优化控制及其应用

为了提高纯碱生产蒸氨过程的综合自动化水平、实现节能降耗,该文在单座蒸氨塔预测控制的基础上,提出了一种蒸氨过程智能协调优化控制策略。针对蒸氨过程大时滞、时变、多变量耦合等复杂特性和多座蒸氨塔并行作业的运行情况,建立了蒸氨塔动态数学模型,并将单塔两层优化控制与多塔智能协调优化相结合,实现了蒸氨过程的智能优化控制。仿真与工业应用结果表明,上述方法不仅能明显改善过程控制性能,而且能实现每吨纯碱降低氨耗0.21 kg、蒸汽消耗16 kg的节能降耗效果。     

基于递归补偿模糊神经网络的发酵过程建模

提出一种新型的动态网络———递归补偿模糊神经网络,结合弹性BP算法,把它应用于某多粘菌素的发酵过程的建模与状态预估。仿真结果表明该网络模型训练步数少,训练误差小,收敛速度较快,能够较准确地拟合过程的动态特性,预估精度较高,可用于发酵过程的优化控制。     

L-异亮氨酸产生菌TC-21的分阶段发酵控制研究

通过对L-异亮氨酸产生菌TC-21的5L发酵罐发酵研究，应用辅助软件对影响其发酵控制的各个因素进行分析，利用SAS软件对体积溶氧传递系数、菌体浓度和产酸进行回归拟合得到方程，提出了分阶段发酵控制模式，在该控制模式下，与实际恒定发酵过程比较，TC-21的产酸率提高了23．56％。     

啤酒发酵过程微机监控系统研究

针对啤酒发酵过程具有大惯性、大滞后和严重的非线性特性及其对微机自动监控系统的要求，引入以被调变量的偏差和偏差的变化趋势为依据的模糊智能控制算法，设计了啤酒发酵过程微机监控系统，并讨论了系统工程的软硬件实现的问题。系统实际运行效果表明该系统算法适应性和灵活性强，控制效果理想。     

基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模型神经推理机制进行了深入的阐述,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输入参数。在板料拉深过程中,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制。     

发酵液的流变学与发酵过程控制的关系

发酵液的流变学通过对发酵过程和各种物理、化学生物参数产生作用，对过程模型和发酵过程控制产生重要影响．特别是通过流变流体动力学对生化反应动力学和细胞生长动力学产生重要影响，从而对整个发酵过程的控制与优化产生不容忽视的影响，发酵液的流变学是考虑发酵过程控制时不可缺少的一部分．     

鱼露外加酶工艺的探讨

通过对鱼露外加酸发酵及自然发酵过程中氨基态氮、挥发性盐基氨的分析，可比较出鱼露在外加酶发酵及自然发酵过程中的成分变化．以市售优质天然鱼露作对照，检测外加酶鱼露产品的氨基酸及多肽的组成，得出了外加酶发酵的意义．     

基于模糊PID的智能小车控制算法研究

智能小车自动寻迹过程中,方向控制与速度控制都存在高度非线性的问题。采用模糊PID控制算法,实现了对方向和速度的优化控制,即采用模糊PD算法对智能小车方向进行控制,采用模糊PID算法对速度进行控制。该方案运用于智能车控制系统,克服了传统PID控制的不足,通过模糊规则进行推理决策,实现了PID参数的实时优化。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.