發(fā)酵過程的在線分類和調度優(yōu)化算法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文以青霉素發(fā)酵過程為例，首先介紹了一種滾動學習-預報方法，該方法較好地解決了過程關鍵狀態(tài)變量（如產量和產物濃度等）的寬區(qū)間、高精度預報問題。然后就效益函數(shù)的在線計算作了詳細的分析介紹，并基于產物濃度的預報值計算得出了效益函數(shù)的預報值。再以效益函數(shù)為基準，提出了逐步優(yōu)化的分類方法，在線對運行中的罐批進行分類。最后，基于罐批分類研究了過程的調度優(yōu)化。本文選取的調度優(yōu)化目標函數(shù)是生產車間的總體經濟效益，調度優(yōu)化的手段是盡可能地延長高效益罐

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