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基于改進(jìn)KH-ANFIS 的海洋溶菌酶發(fā)酵過(guò)程軟測量
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作者:
作者單位:

江蘇大學(xué)電氣信息工程學(xué)院

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鎮江市重點(diǎn)研發(fā)項目(SH2017002)(微生物發(fā)酵關(guān)鍵參量軟測量與控制技術(shù)及裝置研發(fā))


Soft Sensor Modeling of Marine Lysozyme Fermentation Based on Improved KH-ANFIS
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    摘要:

    針對海洋溶菌酶(Marine Lysozyme,ML)發(fā)酵過(guò)程菌體濃度在線(xiàn)檢測難以實(shí)現,離線(xiàn)測量不能反映發(fā)酵過(guò)程當前變化等問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)磷蝦群—自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )軟測量(HLKH-ANFIS)建模方法。首先利用自適應萊維飛行策略對傳統KH進(jìn)行改進(jìn),從而提升算法的全局搜索能力;同時(shí)利用跳變技術(shù)(HOT)對KH算法位置更新公式進(jìn)行改進(jìn),提高算法的局部尋優(yōu)能力,然后利用改進(jìn)的KH算法對自適應模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )反饋進(jìn)行優(yōu)化,改善其過(guò)度修正和計算量大的問(wèn)題;最后建立基于HLKH-ANFIS的海洋溶菌酶發(fā)酵過(guò)程菌體濃度軟測量預測模型,仿真分析表明:相較于KH-ANFIS預測模型,HLKH-ANFIS模型的誤差較小,具有更好的預測能力,能夠滿(mǎn)足ML發(fā)酵關(guān)鍵參量的在線(xiàn)預測需要。

    Abstract:

    In view of the fact that the bacterial concentration of the fermentation process in the Marine Lysozyme in difficult to be detected online and the off-line measurement cannot reflect the the change of the parameters in time, a new method of soft sensor modeling which is based on improved Krill Herd algorithm (KH) and improved adaptive fuzzy neural network is proposed. Firstly, the adaptive levy flight strategy is used to improve the global KH search and the HOT is used to improve the local search capabilities; Then the improved KH is used to reduce over correction and large calculation in the adaptive fuzzy neural network; Finally, the soft sensor prediction model based on HLKH-ANFIS of bacterial concentration in ML fermentation process can be established. The simulation result show that the improved model has smaller error and better prediction performance than KH-ANFIS, which can meet the online prediction demand of the key parameters in ML fermentation.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

朱湘臨,王森,王博.基于改進(jìn)KH-ANFIS 的海洋溶菌酶發(fā)酵過(guò)程軟測量計算機測量與控制[J].,2020,28(12):7-11.

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  • 收稿日期:2020-05-03
  • 最后修改日期:2020-05-19
  • 錄用日期:2020-05-20
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2020-12-15
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