发酵过程中生物量浓度的在线估计

• 作者: 何大阔 张大鹏 桑海峰 王福利
• 来源期刊: 东北大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 发酵 生物量浓度 神经网络:最小二乘支持向量机 软测量
• 年，卷（期）: 2006,（6）
• 所属期刊栏目: 信息与控制
• 页码范围: 602-605
• 页数: 4页
• 分类号: TQ92
• 字数: 3253字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1005-3026.2006.06.004

摘要

在发酵过程中,像生物量浓度等变量都是进行实验室的离线采样分析,这往往由于存在较大的时间延迟而不能及时地进行过程控制,达不到指导生产的目的.而软测量技术为该问题提出了一个很好的解决办法.基于神经网络与最小二乘支持向量机分别建立了生物量浓度的在线检测软测量模型.模型分为两类:黑箱模型与混合模型.模型的训练与验证数据都是取自真实的实验过程诺西肽发酵.结果表明软测量方法对生物量浓度具有很好的预估性能,而且加入先验知识的混合模型精度更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王福利	东北大学信息科学与工程学院	200	3025	30.0	44.0
2	何大阔	东北大学信息科学与工程学院	61	1000	19.0	29.0
3	张大鹏	东北大学信息科学与工程学院	31	305	11.0	16.0
4	桑海峰	东北大学信息科学与工程学院	15	162	6.0	12.0