基于动态数据交换技术的海洋蛋白酶发酵过程GD-FNN软测量

作     者：黄永红 孙丽娜 孙玉坤 刘国海 聂文惠 Huang Yonghong;Sun Lina;Sun Yukun;Liu Guohai;Nie Wenhui

作者机构：江苏大学电气信息工程学院镇江212013 苏州工业园区职业技术学院苏州215123 

出 版 物：《农业工程学报》 (Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering)

年 卷 期：2013年第29卷第19期

页      面：268-276页

核心收录：

学科分类：081703[工学-生物化工] 082804[工学-农业电气化与自动化] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 0828[工学-农业工程] 0836[工学-生物工程] 082203[工学-发酵工程] 0822[工学-轻工技术与工程] 

基　　金：江苏高校优势学科建设工程资助项目(苏政办发〔2011〕6号) "十二五"国家863重点科技项目(2011AA09070301) 江苏省科技计划项目(BE2010354) 江苏大学高级专业人才科研启动基金项目(10JDG086) 

主　　题：微生物 发酵 神经网络 动态数据交换 软测量 

摘      要：为实现微生物发酵过程中关键生物参数(菌体浓度、基质浓度、产物浓度等)的实时显示与存储,该文结合MATLAB与WinCC各自的优势,提出了一种基于动态数据交换(dynamic data exchange,DDE)技术的广义动态模糊神经网络(generalized dynamic fuzzy neural network,GD-FNN)软测量方法。以海洋蛋白酶发酵过程为研究对象,通过MATLAB编程,建立发酵过程GD-FNN软测量模型,获得生物参数的预测值;以Excel软件为中间桥梁,利用DDE技术实现MATLAB与上位机WinCC之间的实时数据通讯,最终获得了生物参数的实时显示与存储。应用结果表明,利用GD-FNN所建立的生物参数软测量模型具有很高的预测精度,所得的最大均方根误差为0.4266,最大平均绝对误差为0.2552,满足系统测量的精度要求;同时通过DDE技术连接MATLAB与WinCC,编程效率高,实现方便,通用性强。该研究为发酵过程的优化控制以及工业化生产提供了依据。