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基于阶段辨识的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量
Phase-identifying-oriented soft sensor for biomass in Nosiheptide fermentation process
摘要点击聽聽83聽聽全文点击聽聽44聽聽投稿时间:2007-9-26聽聽最后修改时间:2009-4-27
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DOI编号聽聽
聽聽2009,26(9):1026-1030
中文关键词聽聽发酵聽聽软测量聽聽辅助变量选择聽聽阶段辨识聽聽神经网络
英文关键词聽聽fermentation聽聽soft sensor聽聽selection of secondary variables聽聽phase identification聽聽neural networks
基金项目聽聽国家自然科学基金资助项目(50974146); 国家973计划子课题资助项目(2002CB312201).
学科分类代码聽聽
作者单位E-mail
杨强大东北大学 材料与冶金学院, 辽宁 沈阳 110004daqiang9666@163.com
王福利东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110004; 东北大学 流程工业综合自动化教育部重点实验室, 辽宁 沈阳 110004
常玉清东北大学 信息科学与工程学院, 辽宁 沈阳 110004; 东北大学 流程工业综合自动化教育部重点实验室, 辽宁 沈阳 110004
中文摘要
聽聽聽聽聽聽由于发酵过程中系统非线性特性与发酵阶段密切相关的实际特点, 针对诺西肽发酵过程菌体浓度的估计问题, 提出了一种基于阶段辨识的软测量方法. 首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础, 根据隐函数存在定理进行辅助变量的合理选择; 然后利用经数学推导得到的指示变量”伪比生长率”完成发酵阶段的在线辨识, 并采用神经网络构建出对应于各阶段的局部软测量模型. 实际应用结果表明, 所提方法有效、预估精度较高.
英文摘要
聽聽聽聽聽聽Fermentation processes have different nonlinear characteristics in different fermentation phases. A Phaseidentifying-oriented soft sensor approach is proposed for estimating the biomass in Nosiheptide fermentation process. Based on the segmented unstructured model of Nosiheptide fermentation process, the secondary variables are selected according to the implicit function existence theorem. The on-line identification of fermentation phases is accomplished by using an indicator variable which is gained by mathematical inference, and for each phase, a local soft sensor model is developed. The practical application results show the effectiveness and validity of the presented approach.
 
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