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1、補(bǔ)料分批發(fā)酵過(guò)程中,補(bǔ)料策略影響發(fā)酵的產(chǎn)量,是發(fā)酵過(guò)程控制的關(guān)鍵問(wèn)題。目前對(duì)補(bǔ)料量的控制大多數(shù)靠人工經(jīng)驗(yàn),其可靠性不高。對(duì)補(bǔ)料流加率的優(yōu)化一般是通過(guò)對(duì)發(fā)酵機(jī)理模型的研究,根據(jù)發(fā)酵過(guò)程的可測(cè)物理參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化計(jì)算得出,控制效果因發(fā)酵過(guò)程的時(shí)變特性而存在缺陷。通過(guò)對(duì)發(fā)酵過(guò)程建模和優(yōu)化控制進(jìn)行研究,對(duì)提高發(fā)酵產(chǎn)物的產(chǎn)量有重大意義。
本文以谷氨酸發(fā)酵過(guò)程為研究對(duì)象,對(duì)谷氨酸發(fā)酵過(guò)程建模和補(bǔ)料優(yōu)化控制進(jìn)行了研究。
針對(duì)
2、具有高度的非線性、時(shí)變性和不確定性的發(fā)酵過(guò)程,本文提出了基于結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)(SVM)對(duì)谷氨酸發(fā)酵過(guò)程進(jìn)行建模。核函數(shù)的選擇是支持向量機(jī)理論研究的一個(gè)核心問(wèn)題,通過(guò)對(duì)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(xiàng)式核函數(shù)結(jié)合起來(lái),建立了谷氨酸發(fā)酵過(guò)程的混合核支持向量機(jī)(MKSVM)預(yù)估模型。仿真結(jié)果表明,該模型的學(xué)習(xí)能力和泛化能力均達(dá)到了良好效果。
在谷氨酸預(yù)估模型的基礎(chǔ)上,將發(fā)酵產(chǎn)量作為最
3、優(yōu)化目標(biāo),對(duì)補(bǔ)料流加率進(jìn)行優(yōu)化控制。通過(guò)對(duì)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(duì)發(fā)酵補(bǔ)料過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化。即以基質(zhì)糖補(bǔ)料速率為主控制,求取補(bǔ)料優(yōu)化軌線并加以控制,使得發(fā)酵終止時(shí)產(chǎn)物產(chǎn)量最高。谷氨酸發(fā)酵實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行補(bǔ)料優(yōu)化后,谷氨酸發(fā)酵產(chǎn)量有了一定提高。
通過(guò)對(duì)谷氨酸發(fā)酵過(guò)程建模和補(bǔ)料優(yōu)化控制的研究,利用VB在界面設(shè)計(jì)方面的優(yōu)勢(shì),結(jié)合Matlab強(qiáng)大的計(jì)算仿真功能,采
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