【摘 要】
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微生物发酵是生物工程的重要组成部分,已经被应用于医药、食品和化工等诸多领域。青霉素是一种通过发酵方式获得的抗生素,因其功效显著,在生产和应用方面都受到了广泛关注。目前,青霉素发酵过程存在产量较低和生产成本较高等问题,而优化控制是解决此类问题的有效途径。当前对青霉素发酵过程的优化研究大多采用基于过程机理模型的离线优化方法。然而,青霉素补料分批发酵过程具有非线性、随机性和不确定性等特点,在生产过程中经
【基金项目】
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国家自然科学基金“基于混合模型及其校正策略的发酵过程实时优化研究”项目；
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微生物发酵是生物工程的重要组成部分,已经被应用于医药、食品和化工等诸多领域。青霉素是一种通过发酵方式获得的抗生素,因其功效显著,在生产和应用方面都受到了广泛关注。目前,青霉素发酵过程存在产量较低和生产成本较高等问题,而优化控制是解决此类问题的有效途径。当前对青霉素发酵过程的优化研究大多采用基于过程机理模型的离线优化方法。然而,青霉素补料分批发酵过程具有非线性、随机性和不确定性等特点,在生产过程中经常出现模型失配及离线优化结果难以实施等问题。为了切实提高发酵过程的生产水平和经济效益,对青霉素发酵过程进行在线优化研究具有重要的实际应用价值。为此,本文以青霉素补料分批发酵过程为对象,对其建模和在线优化问题进行了全面系统的研究,主要内容归纳如下:1.在详细分析青霉素补料分批发酵过程反应机理的基础上,以菌体浓度、基质浓度、产物浓度和发酵液体积作为状态变量,建立了简化的过程机理模型,并采用差分进化算法对模型中的未知参数进行辨识,仿真结果表明机理模型能够描述发酵过程中关键变量的变化趋势,但模型精度不高。2.针对机理模型不够准确的问题,提出了一种模型更新策略。当过程模型预测值与实际值之间的偏差超过设定的阈值时,采用即时学习算法从发酵历史数据中找出与当前工作点相近的数据构造学习集,并利用最小二乘支持向量机算法建立局部模型,进而对青霉素补料分批发酵过程模型进行在线更新。仿真结果表明,所采用的模型更新策略保证了模型精度和建模实时性。3.针对青霉素补料分批发酵过程的特点,提出了一种分段在线优化方法:将发酵过程分为生长期和生产期两个阶段,并分别建立了两个阶段的优化模型;利用模糊聚类算法判断发酵过程所处阶段,选择相应的优化模型;采用改进的粒子群算法对优化问题进行求解,仿真结果证明了该优化方法的有效性。最后总结了论文主要工作,并对青霉素补料分批发酵过程建模与优化的进一步研究方向进行了展望,对下一阶段需要研究的问题进行了探讨。
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