基于神经网络的生化过程预估优化控制

摘要

综观历史与现状,生化过程数学模型的建立是很困难的。不多的一些数学模型也往往由于精度低,应用范围窄而无法在实际中应用。这是由于生化过程的机理非常复杂,具有高度非线性和时变特性。并且不同于一般物理过程的是生化过程是个物理上不可逆的过程。近几年来,人工神经网络(ANN)得到了迅速发展,并被广泛应用到各个领域。同样,ANN也为生化过程控制提供了一种新方法。本文以工业生产中发酵过程的补料控制为例,叙述了ANN如何用干生化过程预估和优化控制。相应地,对结果进行了分析讨论。