基于径向基神经网络的青霉素发酵过程建模与控制

摘要

该文主要研究青霉素补料分批发酵过程的建模与控制.青霉素发酵过程是一个具有复杂非线性的生化反应系统.发酵过程中状态的调节控制决定了青霉素的产物效率,因此对青霉素发酵过程进行建模与控制研究具有现实意义.神经网络是解决非线性系统问题的有效途径,所以将神经网络用于青霉素补料分批发酵是一个值得研究的方向.该文采用径向基神经网络(RBF神经网络)描述青霉素发酵反应过程,并对其进行控制,取得主要研究成果如下:首先,该文利用青霉素发酵过程的机理模型产生实验用数据,根据得到的数据训练神经网络,建立了基于径向基神经网络的青霉素发酵过程模型.该模型可用于发酵过程中状态变量的估算和预测,而且在已知初始条件与控制点的情况下,可以藉此模型进行仿真以估计底物、产物与菌体浓度的变化趋势,特别是该模型可用于估计最大产物浓度出现的时间,这对实际工作很有指导意义.然后,该文根据RBF神经网络具有参数线性化的结构特点设计了基于RBF神经网络的非线性内模控制器.利用该方法对青霉素补料分批发酵过程进行研究,当以添加基质浓度作为操作变量以控制菌体生长时,通过仿真评价了所构成的系统的品质指标.仿真实验结果表明,基于RBF神经网络的内模控制器可以用于青霉素发酵过程的控制,并具有良好的鲁棒性.该文部分研究成果发表在《第二十二届中国控制会议论文集》和《中南工业大学学报(自然科学版)》上,其中

目录

文摘

英文文摘

独创性声明及关于论文使用授权的说明

第1章绪论

1.1课题研究的背景与意义

1.1.1课题来源

1.1.2研究目的及意义

1.2青霉素发酵过程建模方法研究现状

1.2.1结构模型

1.2.2非结构模型

1.3青霉素发酵过程的控制方法研究现状

1.3.1基于机理模型的优化控制策略

1.3.2基于非机理模型的优化控制策略

1.4本论文研究内容

第2章基于RBF神经网络的青霉素发酵过程建模

2.1引言

2.2青霉素发酵过程简介

2.3基于RBF神经网络的非线性建模

2.3.1神经网络与非线性动态系统建模

2.3.2基于RBF神经网络的非线性系统建模方法及优点

2.4基于RBF神经网络的青霉素发酵过程建模

2.4.1数据集的建立

2.4.2 RBF网络结构

2.4.3 RBF网络训练算法

2.5仿真实验及结果分析

2.6本章小结

第3章基于RBF神经网络的内模控制方法

3.1引言

3.2神经网络在控制中的应用

3.2.1直接逆模控制

3.2.2神经网络前馈与常规反馈联合控制

3.2.3模型参考自适应控制

3.2.4内模控制

3.3基于RBF神经网络的非线性系统控制

3.3.1 RBF神经网络在非线性系统控制中的优点

3.3.2基于RBF神经网络的非线性系统控制应用

3.3.3基于RBF神经网络的非线性内模控制方案

3.4 RBF神经网络内模控制方案检验

3.4.1过程模型及其逆模型的建立

3.4.2仿真结果及分析

3.5本章小结

第4章基于RBF神经网络的青霉素发酵过程内模控制研究

4.1引言

4.2青霉素发酵过程的神经网络内模控制

4.2.1发酵过程模型建立

4.2.2内模控制器(过程逆模型)设计

4.2.3滤波器的设计

4.2.4含有静态误差的控制结果

4.2.5不含有静态误差的控制结果

4.2.6鲁棒性以及抑制干扰能力的研究

4.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

致谢