检索结果-南通市图书馆

化工学报 2011年第6期62卷 1612-1619页

作者：杨强大侯新宇东北大学材料与冶金学院辽宁沈阳110819 中油辽河油田分公司结算部辽宁盘锦124010

诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量,给控制与优化带来困难。针对这一问题,利用软测量技术来实现关键生化参数的在线估计,并提出了一种分阶段软测量建模方法。首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础,根据隐函数存在定理... 详细信息

诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量,给控制与优化带来困难。针对这一问题,利用软测量技术来实现关键生化参数的在线估计,并提出了一种分阶段软测量建模方法。首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础,根据隐函数存在定理进行辅助变量的合理选择;然后利用模糊c均值聚类算法将建模数据按其所属阶段的不同进行分类,并利用神经网络建立发酵阶段在线识别模型和对应于各个阶段的局部软测量模型。实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：诺西肽发酵过程软测量辅助变量选择分阶段建模

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基于RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体质量浓度软测量

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计量学报 2009年第6期30卷 -页

作者：杨强大张卫军王福利常玉清 Qiang-da Wei-jun Fu-li Yu-qing 东北大学材料与冶金学院辽宁沈阳110004 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室辽宁沈阳110004

针对诺西肽发酵过程中菌体质量浓度的估计问题,提出了一种基于RBF神经网络的软测量建模方法.在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据;根据每批样本数据对被预测对象的预估... 详细信息

针对诺西肽发酵过程中菌体质量浓度的估计问题,提出了一种基于RBF神经网络的软测量建模方法.在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据;根据每批样本数据对被预测对象的预估能力,自适应地为各个批次的训练样本分配权值,并进而实施加权RBF神经网络建模.实际应用表明,所提出的软测量建模方法是有效的.Abstract：A RBF neural network based soft sensor method is presented for the estimation of biomass in Nnsiheptide fermentation process. Based on the unstructured model of Nosiheptide fermentation process, the secondary variables are selected according to the implicit function existence theorem, which makes the selection be strict in theory. Each batch training samples are self-adaptively weighted according to their different predicting ability to the predicted object, and then weighted RBF neural network (WRBFNN) is applied to develop the biomass soft sensor modeL The testing result shows that the presented method is effective.

关键词： RBF神经网络诺西肽发酵过程菌体质量浓度软测量 Fermentation Process Soft Sensor Based Network fermentation process RBF neural network soft sensor implicit function existence theorem 建模方法隐函数存在定理 sensor modeL model different 预测对象训练样本

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滑动窗PCA分时段方法在诺西肽发酵过程中的应用

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医药工程设计 2006年第1期27卷 11-13页

作者：郭小萍王福利东北大学信息科学与工程学院沈阳化工学院信息工程学院辽宁沈阳110142

抗生素的发酵过程通常可以划分为几个不同的发酵时期,识别抗生素发酵过程不同发酵时期对补料及不同的控制策略的实施至关重要,而目前划分不同时期的依据一般是根据生产经验来进行判断,从而很大程度地影响产品的产量。本文将滑动窗PCA分... 详细信息

抗生素的发酵过程通常可以划分为几个不同的发酵时期,识别抗生素发酵过程不同发酵时期对补料及不同的控制策略的实施至关重要,而目前划分不同时期的依据一般是根据生产经验来进行判断,从而很大程度地影响产品的产量。本文将滑动窗PCA分时段方法应用于抗生素诺西肽发酵过程阶段的划分。通过分析过程相关性的变化进行子阶段的划分,阶段划分结果与过程知识相一致。这不仅可以估计生产状况,增进对发酵过程的理解,而且可以指导适时地实施各种控制策略,从而提高产品的产量。

关键词：间歇过程主元分析子时段诺西肽发酵过程

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基于滑动窗PCA的诺西肽发酵过程子时段划分和在线监测

基于滑动窗PCA的诺西肽发酵过程子时段划分和在线监测

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第二十四届中国控制会议

作者：郭小萍王福利贾明兴东北大学信息科学与工程学院

本文提出一种滑动窗口PCA(主元分析)子时段划分和在线监测方法以及一种新的子时段模型更新策略。通过分析过程相关性的变化进行子时段的划分,增进对过程的理解,可以估计生产状况,进而为将来的优化控制奠定一定的基础。采用二维PCA模型... 详细信息

本文提出一种滑动窗口PCA(主元分析)子时段划分和在线监测方法以及一种新的子时段模型更新策略。通过分析过程相关性的变化进行子时段的划分,增进对过程的理解,可以估计生产状况,进而为将来的优化控制奠定一定的基础。采用二维PCA模型的在线监测算法不需要预先估计未来测量值,而且能有效地进行过程监视。在一个实际诺西肽发酵过程(一个典型的多操作阶段间歇过程)中的成功应用,验证了该方法的有效性。

关键词：间歇过程监测主元分析子时段建模诺西肽发酵过程

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