重組菌生產類人膠原蛋白發(fā)酵過程建模與控制.pdf

1、微生物發(fā)酵過程具有高度的非線性和時變性，其內在機理非常復雜。一些重要的過程變量，如細胞量、底物濃度和產物濃度不能在線測量，導致發(fā)酵過程的建模和控制更為復雜，應用常規(guī)的控制策略得不到滿意的控制性能。隨著智能控制理論的發(fā)展，其在發(fā)酵過程的應用得到越來越多人的關注。本文基于智能控制中的神經控制理論，對這一復雜過程的建模和控制問題進行了研究。 首先，論文主要以重組菌生產類人膠原蛋白發(fā)酵過程作為研究對象，對BP和RBF兩種神經網絡模型作了

2、系統(tǒng)的綜述，對其工作原理進行了詳細的推導、給出了算法的軟件實現(xiàn)，針對網絡的性能缺陷提出了三種有效的改進算法：固定網絡參數BP算法、自適應網絡參數BP算法和改進RBF算法，并對三種新算法作了詳細介紹，給出了算法實現(xiàn)步驟。論文以數值計算軟件MATLAB7.0為工具，將三種改進算法與其它常用算法作了性能對比研究，從迭代次數、收斂時間等多個方面進行比較，體現(xiàn)了新算法的有效性。 其次，論文利用重組菌生產類人膠原蛋白發(fā)酵過程實驗數據訓練神經

3、網絡，建立了基于三種改進神經網絡的類人膠原蛋白發(fā)酵過程模型。該模型可用于發(fā)酵過程中狀態(tài)變量的估算和預測，而且在已知初始條件與控制點的情況下，可以藉此模型進行仿真，以估計底物、產物與菌體濃度的變化趨勢，對實際工作很有指導意義。 最后，根據神經網絡結構特點設計了基于神經網絡的多變量非線性內?？刂破鳎ζ溆行赃M行了驗證。利用該方法對類人膠原蛋白補料分批發(fā)酵過程進行研究，當以操作條件作為操作變量以控制菌體生長時，通過實驗評價了所構成