青霉素發(fā)酵問題過程特征狀態(tài)監(jiān)督系統(tǒng).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前,青霉素發(fā)酵等間歇過程的過程監(jiān)督技術主要采用如主元分析(PCA)等多元統(tǒng)計方法。Petri網具有的強大的圖形建模和數學分析功能,尤其適用于描述間歇生產過程。本文針對青霉素發(fā)酵間歇生產過程,采用賦時Petri網和RBF神經網絡相結合,提出了一種基于特征狀態(tài)的過程監(jiān)督方法。
　　 論文首先詳細分析了青霉素發(fā)酵過程,定義了能夠表征青霉素發(fā)酵各階段特征的若干個特征狀態(tài),研究了基于RBF神經網絡提取過程特征狀態(tài)的方法。然后,基于賦時P

2、etri網建模及仿真方法,建立了基于賦時Petri網的青霉素發(fā)酵過程特征狀態(tài)的演化模型,包括正常工況特征狀態(tài)演化模型和過程運行特征狀態(tài)監(jiān)督模型。最后,將特征狀態(tài)提取的RBF神經網絡與特征狀態(tài)演化的賦時Petri網模型相結合,建立了一個青霉素發(fā)酵過程的智能監(jiān)督系統(tǒng),實現對青霉素發(fā)酵過程的特征狀態(tài)的提取及其演化過程的監(jiān)督,并對其進行了仿真測試。
　　 研究表明,基于賦時Petri網和RBF神經網絡的青霉素發(fā)酵過程的特征狀態(tài)監(jiān)督方法,

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