基于FCM的青霉素发酵分时段统计建模及监控
对间歇过程进行实时监测具有重要的现实意义,传统的多向主元分析方法(MPCA)是用单一的统计模型来表现原始数据的信息,没有考虑到大多数间歇过程由于操作条件或反应进程的改变,不同操作阶段的数据动态特性会不同,同一操作阶段的变量也往往具有高度非线性的特性,因此会导致一些重要信息的缺失.本文针对青霉素发酵过程固有的多时段特性,提出了一种基于模糊C均值算法的分时段过程监控算法,该方法以每个时刻数据矩阵的相似度指标作为聚类输入,以便准确的判断过程特性变化,实现间歇生产过程的阶段划分,进而用MPCA建立多时段过程监控模型,最后再利用相应的统计指标进行过程监测.将该算法应用于青霉素发酵过程的在线监测,实验结果验证了该方法的有效性和可靠性.
青霉素 发酵过程 在线监测 模糊C均值算法 多向主元分析法
梁小凡 熊伟丽 徐保国
江南大学物联网工程学院自动化系,江苏,无锡,214122 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏,无锡,214122
国内会议
呼和浩特
中文
1427-1430
2013-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）