適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測(cè)量方法的對(duì)象建模問(wèn)題的研究.pdf

1、為解決工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中一些重要的過(guò)程變量在現(xiàn)有的技術(shù)條件下難于直接測(cè)量或不易快速測(cè)量的問(wèn)題，本課題組在前期工作中提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測(cè)量方法。該方法不依賴于被測(cè)對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型，但需要知道模型的大致結(jié)構(gòu)和參數(shù)的大致范圍，才可建立被測(cè)對(duì)象的軟儀表（軟測(cè)量模型），不過(guò)本課題組以前并沒(méi)有對(duì)被測(cè)對(duì)象的建模問(wèn)題進(jìn)行深入的分析和研究。本文的主要工作是針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測(cè)量方法對(duì)被測(cè)對(duì)象模型的要求，以青霉素發(fā)酵過(guò)程為例，提出了一套具體的建模方案，得到最適

2、用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測(cè)量方法的青霉素發(fā)酵過(guò)程的模型結(jié)構(gòu)。本文的主要研究?jī)?nèi)容和成果有：
　　 1.通過(guò)對(duì)青霉素發(fā)酵過(guò)程原理的分析，根據(jù)現(xiàn)有的研究成果以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測(cè)量方法對(duì)模型的要求，得到了多種備選的青霉素發(fā)酵過(guò)程的模型結(jié)構(gòu)，并根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆軟測(cè)量方法的建模步驟，推導(dǎo)了不同模型結(jié)構(gòu)所對(duì)應(yīng)的軟儀表。
　　 2.以青霉素發(fā)酵過(guò)程仿真平臺(tái)Pensim產(chǎn)生的數(shù)據(jù)作為青霉素發(fā)酵的實(shí)際數(shù)據(jù)，采用非線性最小二乘法對(duì)青霉素發(fā)酵過(guò)程模型中的參

3、數(shù)進(jìn)行了辨識(shí)。針對(duì)青霉素發(fā)酵這樣一個(gè)復(fù)雜的非線性模型（20多個(gè)需要辨識(shí)的參數(shù)），在參數(shù)辨識(shí)過(guò)程中，采用了對(duì)辨識(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化，合理設(shè)置參數(shù)初值，合理地調(diào)整目標(biāo)函數(shù)加權(quán)系數(shù)以及分批辨識(shí)模型參數(shù)的方法，成功地辨識(shí)出了各種備選的青霉素發(fā)酵模型中的參數(shù)。
　　 3.根據(jù)模型輸出數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)（由Pensim產(chǎn)生）的擬合程度，以及各種備選模型結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的軟儀表實(shí)現(xiàn)的難易程度，從多種備選的模型結(jié)構(gòu)中優(yōu)選出了最合適的青霉素發(fā)酵過(guò)程的模型結(jié)構(gòu)。同