多模型软测量建模方法研究及其在生物发酵过程中的应用

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1、江苏大学硕士学位论文摘要微生物发酵工程是复杂的生化反应过程，具有高度非线性、时变性和相关性。获得更多的过程状态变量和掌握更多的反应过程信息是研究微生物发酵过程和提高生产效率的首要前提。然而，在实际的发酵生产过程中，由于工艺和技术的限制，一些重要的生物参数难以实现在线检测，软测量技术为解决此类问题提供了一条有效的途径。近年来，对于具有多变量、非线性、时变性和变量问有多重相关性特点的复杂系统建模，大多采用神经网络、模糊逻辑等智能方法建立单一模型。如果对辅助变量和输出变量之间的关系采用单一函数来拟合，而不考虑输入数据之间的

2、联系和差异，势必会造成建模偏差大，模型精度差等问题，而且对大批量数据样本仅考虑使用单模型建模，会导致过于庞大的网络结构和冗长的训练时间。本论文受到国家高新技术发展计划项目“基于模糊神经逆的生物反应过程软测量技术及其优化控制”资助。以生物发酵过程为研究对象，针对单模型软测量方法存在的不足，通过对发酵机理和多种软测量建模方法的研究，提出利用多模型建模方法来解决发酵过程的软测量建模问题。建模前，首先利用主元分析方法对样本数据进行预处理，达到有效去除模型变量问的冗余信息、减小相关性和降低模型复杂度的目的；其次，采用数据挖掘技

3、术中的聚类算法对样本数据进行分类，对聚类后的各子类样本数据分别采用反向传播神经网络建立子模型。针对聚类问题，提出了两种聚类算法：(1)为了避免传统聚类算法存在的对初始值敏感，易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷，利用粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力强、收敛速度快的优点，结合核模糊聚类(KFCM)提出了基于PSO的核模糊C均值聚类算法(PSKFCM)；(2)针对传统聚类算法中聚类数目需事先给定和分类精度依赖数据分布情况等问题，采用了一种新型仿射传播(AP)聚类算法。最后，利用概率加权方法融合各个子模型输出得到多模型软

4、测量模型的输出结果。并将所提软测量方法应用于红霉素发酵过程生物量浓度的在线预测。与单模型建模方法比较表明，本文所提多模型软测量模型能够更加有效、快速地逼近真实值，大大提高了预测精度。关键词：多模型；软测量；模糊聚类；神经网络；发酵过程江苏大学硕士学位论文ABSTRACTMicroorganismfermentationengineeringisacomplexbiochemicalreactionprocesswhichhashighnonlinear,time—varyingandrelevantcharacter

5、．Soifwewanttostudymicrobialfermentationprocessandincreaseproductivity,themostimportantprerequisiteistogetmorestatevariablesandmastermoreresponsiveprocessinformation．However,intheactualfermentationprocess，duetotechnicalandtechnologicalconstraints，on—linemeasurem

6、entofanumberofimportantbiologicalparametersisdifficult，andsoft-sensortechniqueprovidesaneffectivewaytosolvethisproblem．Inrecentyears，consideringthecharacterssuchashighdimensionofinputs，nonlinearityandstrongcorrelationbetweeninputsandoutputsofcomplexsystems，thec

7、ommonmodelingmethodisasinglemodelbasedonneuralnetworkandfuzzylogic．However,themodelwouldcausedeviationifweuseasinglefunctionfittherelationshipbetweenthesecondaryvariableandtheoutputs，andwithoutconsideringthelinksbetweenthedatasets．Whenthesamplesarehuge，onlyusin

8、gafunctiontoestablishthemodelwillcauselargenetworkarchitecture，andthetrainingwouldcostalongertime．Thisprojectissponsoredbynationalhi—techresearchdevelopmentplan“SoftSensorTe