基于PSO‑FSVM的赖氨酸发酵过程关键变量软测量方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于PSO‑FSVM的赖氨酸发酵过程关键变量软测量方法及系统，该方法依赖硬件平台、测量仪表和进行智能计算的计算机系统软件。该方法首先通过对赖氨酸发酵过程工艺机理进行分析，选取合适的辅助变量并根据历史罐批数据建立训练样本数据库，然后将训练样本映射到高维核空间里，计算出核空间里每个样本点所对应的模糊隶属度；接着使用粒子群算法在线优化核函数参数和惩罚系数并对模糊化后的训练样本采用模糊支持向量机进行训练建立软测量模型；最后根据待预测罐批的最新输入向量，实现关键状态变量的预测。本发明实现了赖氨酸发酵过程关键状态变量的在线实时预测，对实现赖氨酸发酵过程的参数预测与优化控制具有重要意义。