基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法
青霉素发酵过程是一个严重非线性、时变、复杂的动态过程，发酵过程中一些关键参量（如菌体浓度X、基 质浓度S 和产物浓度P）难以通过常规仪表在线测量，这些参数的获取非常耗时和困难。提出一种基于粒子群模糊 神经网络逆(PSO-FNN 逆)的软测量方法。首先给出青霉素发酵过程数学模型，然后根据逆系统理论证明其可逆性， 在此基础上构建基于PSO-FNN 逆的青霉素发酵软测量模型，最后通过仿真验证该方法性能。仿真结果表明， PSO-FNN 逆的青霉素发酵软测量方法能够结合基于发酵机理和纯数据驱动两种软测量方法的优点，对不直接可测的 关键参量实现在线软测量，较PSO-BPNN 逆和PSO-BPNN 软测量方法具有更高的预测精度和更强的预测能力。
发酵 软测量 粒子群模糊神经网络 逆
孙玉坤 嵇小辅 仇毅 黄丽 高尚 阚今钟
南京工程学院,江苏南京 211167 江苏大学电气信息工程学院,江苏镇江 212013 江苏科技大学计算机科学与工程学院,镇江 212003
国内会议
南京
中文
1033-1037
1900-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）