粒子群優(yōu)化算法及其在發(fā)酵過程控制中的應(yīng)用研究.pdf

1、微生物發(fā)酵工程是生物工程和現(xiàn)代生物技術(shù)及其產(chǎn)業(yè)化的基礎(chǔ)。隨著發(fā)酵工業(yè)的技術(shù)進(jìn)步和現(xiàn)代生產(chǎn)對(duì)過程優(yōu)化的要求不斷提高，對(duì)發(fā)酵過程控制技術(shù)的要求也越來越高。微生物發(fā)酵過程具有高度非線性和時(shí)變性，經(jīng)典的優(yōu)化算法和調(diào)控手段，遠(yuǎn)不能滿足發(fā)酵過程控制與優(yōu)化的需要。粒子群優(yōu)化算法采用群體搜索策略，易于并行處理、魯棒性強(qiáng)，可有效地解決復(fù)雜的優(yōu)化問題，將粒子群優(yōu)化算法引入發(fā)酵過程控制是提高發(fā)酵工業(yè)生產(chǎn)效率的新的有效途徑。因此，對(duì)基于粒子群優(yōu)化算法的發(fā)酵過程

2、控制的研究，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 本文在分析群智能優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，通過改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法中粒子運(yùn)動(dòng)的策略，提出引入粒子最差位置的粒子群優(yōu)化算法（W-PSO）；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步根據(jù)粒子內(nèi)能對(duì)群體進(jìn)行自適應(yīng)分群，提出群能量恒定的粒子群優(yōu)化算法（SEC-PSO）；通過建立粒子微觀動(dòng)態(tài)模型，給出了調(diào)整算法中參數(shù)選擇的依據(jù)和公式；最后將改進(jìn)算法應(yīng)用于發(fā)酵過程控制器參數(shù)整定、系統(tǒng)建模和過程優(yōu)化，并通過實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)證其