基于AGA-BP的发酵过程智能补料控制策略

• 作者: 刘文慧 张卫国 蔡可
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 智能补料 BP神经网络 自适应遗传算法 嵌入式系统 智能控制
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 软件设计、开发与应用
• 页码范围: 164-168
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.201745

摘要

针对微生物发酵补料生产中自动化程度低和补料量精度差的问题,提出一种基于AGA-BP的微生物发酵过程智能补料控制策略.基于微生物发酵过程的工艺特性,利用BP神经网络建立发酵过程的动态数学模型,并引入自适应遗传算法AGA对BP神经网络动态补料控制模型的权值进行优化.将建立的AGA-BP智能补料控制模型嵌入到ARM11控制器中,计算出当前最佳补料量,并通过无线传输模块对补料执行模块进行远程控制.实验结果表明,菌体浓度在AGA-BP补料策略控制下,相比人工补料提高了8.62％,相比未优化的BP神经网络提高了4.55％.因此,基于AGA-BP的补料策略具有更高的补料控制精度,有助于生物发酵实现自动化生产,提高发酵效率,降低生产成本.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张卫国		2	0	0.0	0.0
2	蔡可		2	0	0.0	0.0
3	刘文慧		1	0	0.0	0.0