基于改进KH-ANFIS的海洋溶菌酶发酵过程软测量

摘要

针对海洋溶菌酶发酵过程菌体浓度在线检测难以实现,离线测量不能反映发酵过程当前变化等问题,提出了一种基于改进磷虾群-自适应模糊神经网络软测量(HLKH-ANFIS)建模方法;首先利用自适应莱维飞行策略对传统KH进行改进,从而提升算法的全局搜索能力;同时利用跳变技术(HOT)对KH算法位置更新公式进行改进,提高算法的局部寻优能力,然后利用改进的KH算法对自适应模糊神经网络反馈进行优化,改善其过度修正和计算量大的问题;最后建立基于HLKH-ANFIS的海洋溶菌酶发酵过程菌体浓度软测量预测模型,仿真分析表明:相较于KH-ANFIS预测模型,HLKH-ANFIS模型的误差较小,具有更好的预测能力,能够满足ML发酵关键参量的在线预测需要.