粒子群优化算法与其在发酵过程控制中的应用分析

粒子群优化算法与其在发酵过程控制中的应用分析

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时间:2019-02-28

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1、北京化工大学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名:弓p亨日期:细哆多.夕关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文

2、的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。保密论文注释:本学位论文属于保密范围,在2年解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。作者签名:弓p宁日期:加罗多.罗新虢磷材嗍勿矽/夕第一章绪论1.1引言第一章绪论近年来,微生物学、生物化学和遗传学的发展,使微生物反应过程的种类和规模不断扩大,其应用也深入到多个工业领域,如精细化工、生化制品、药品生产、工业制胶以及农产品加工等领域。在众多的发酵产物中,尤其是酒精、氨基酸、抗生素、酶、单细胞蛋白、柠檬酸、啤酒等已具有较大的工业规模,也越来越受到人们的关注。随着上述行业的迅速

3、发展,发酵产品生产规模和品种不断增加,对于发酵过程进行优化控制的要求也越来越高。发酵过程的优化控制既关系到能否发挥菌种的最大生产能力,又会影响到发酵生产的难易程度,在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术。但是,与一般的物理和化学过程相比,发酵过程有着迥然不同的动力学特征,如动力学模型呈高度非线性和强烈的时变性、大多数生物状态变量难以在线测量、过程响应速度慢、系统带有大幅时间滞后等。因此,发展和建立与发酵过程的特点相适应、具有共性的发酵过程优化控制技术,对于提高目的产物的产率产量、生产强度及原料的转化率,起到至关重要的作用。鉴于发酵过程的上述基本特征,特别是高度的非线性、时变性和

4、参数间的复杂相关性的特征,标准的、传统的优化技术已经不可能在可接受的时间周期内收敛并求出模型的理想解。因此,研究者们不断的寻找新的优化算法,来改变传统优化算法的不足。目前广为研究的群智能算法(SwarmIntelligenceAlgorithm,SIA)的特点是采用群体搜索策略,具有空间分布式信息继承与重组的特征,操作简单、通用性强、宜于并行处理、鲁棒性强,其效果显著好于传统的单点搜索方法和启发引导方式,很好地避免经典算法的不足。粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)作为群智能算法的典型实现,适合于解决那些很难建立有效的形式化模型和用传统人工

5、智能技术难以有效解决甚至无法解决的问题。因此,将粒子群优化算法引入发酵过程控制成为提高发酵总体生产水平的新的有效途径,对基于粒子群优化算法的发酵过程控制的研究具有重要的理论意义和实践价值。1.2发酵过程优化控制方法研究现状微生物产品的生产具有以下特点:小批量、多品种、系列化、步骤复杂、技术密集,存在一定的季节性,甚至要求不断更新产品等。因此,大多数发酵产品都采用分批发酵和流加发酵生产。随着计算机科学的迅猛发展,特别微电子电路和其他计算机硬件的发展和有效算法的出现,计算机离线调度和在线优化控制在过程工业中得到普遍实现,生产自动化水平不断提高。发酵生产原有的“作坊’’特点不复存在,传

6、统的北京化工大学硕士学位论文控制手段难以满足发酵生产的需要,其操作弹性更加突出,对优化控制的要求越来越迫切,促使发酵过程优化控制方法与技术进一步发展。1.2.1发酵过程的优化控制随着发酵规模不断扩大,导致了发酵生产企业对生产自动化和生产成本优化、过程工程优化方面提出了更高的需要。针对发酵过程的优化和控制方面的应用研究可以分为以下几类问题【lJ:.(1)在生产工艺方面的优化研究:工艺上的各种优化对实际系统提高生产效率、节约生产成本方面都具有最重要的意义。(2)在发酵过程的调度优化方面的研究:调度优化的要求是在有限的资源下进行合理的调度,提高生产效率,其研究将发酵过程全流程作为对象进

7、行考虑。(3)发酵单元过程的控制优化研究:发酵单元过程指发酵生产中最基础的生产单元,发酵单元过程的优化要求是在一定的工艺条件下使用先进的控制和优化方法,最大程度地提高系统的生产效率。对于实际的工业过程控制,一方面是先进的算法不断出现;一方面是传统控制手段在提高系统的综合性能方面的无能为力。在现有的条件下,如何提高系统的生产效率获得更好的经济效益是控制界关注的主要问题。(4)发酵过程中的基础特性和数据处理方面的研究:发酵过程中采集的数据都具有自身的一些特点,如数据量较大、工业噪声和

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