重組菌生產(chǎn)類人膠原蛋白發(fā)酵過程建模與控制.pdf

1、微生物發(fā)酵過程具有高度的非線性和時變性，其內(nèi)在機(jī)理非常復(fù)雜。一些重要的過程變量，如細(xì)胞量、底物濃度和產(chǎn)物濃度不能在線測量，導(dǎo)致發(fā)酵過程的建模和控制更為復(fù)雜，應(yīng)用常規(guī)的控制策略得不到滿意的控制性能。隨著智能控制理論的發(fā)展，其在發(fā)酵過程的應(yīng)用得到越來越多人的關(guān)注。本文基于智能控制中的神經(jīng)控制理論，對這一復(fù)雜過程的建模和控制問題進(jìn)行了研究。 首先，論文主要以重組菌生產(chǎn)類人膠原蛋白發(fā)酵過程作為研究對象，對BP和RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作了

2、系統(tǒng)的綜述，對其工作原理進(jìn)行了詳細(xì)的推導(dǎo)、給出了算法的軟件實(shí)現(xiàn)，針對網(wǎng)絡(luò)的性能缺陷提出了三種有效的改進(jìn)算法：固定網(wǎng)絡(luò)參數(shù)BP算法、自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)BP算法和改進(jìn)RBF算法，并對三種新算法作了詳細(xì)介紹，給出了算法實(shí)現(xiàn)步驟。論文以數(shù)值計算軟件MATLAB7.0為工具，將三種改進(jìn)算法與其它常用算法作了性能對比研究，從迭代次數(shù)、收斂時間等多個方面進(jìn)行比較，體現(xiàn)了新算法的有效性。 其次，論文利用重組菌生產(chǎn)類人膠原蛋白發(fā)酵過程實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)

3、網(wǎng)絡(luò)，建立了基于三種改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類人膠原蛋白發(fā)酵過程模型。該模型可用于發(fā)酵過程中狀態(tài)變量的估算和預(yù)測，而且在已知初始條件與控制點(diǎn)的情況下，可以藉此模型進(jìn)行仿真，以估計底物、產(chǎn)物與菌體濃度的變化趨勢，對實(shí)際工作很有指導(dǎo)意義。 最后，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多變量非線性內(nèi)?？刂破?，并對其有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。利用該方法對類人膠原蛋白補(bǔ)料分批發(fā)酵過程進(jìn)行研究，當(dāng)以操作條件作為操作變量以控制菌體生長時，通過實(shí)驗(yàn)評價了所構(gòu)成