基于改进LWPLS的碱性蛋白酶发酵过程软测量建模

• 作 者: 张卫国 蔡可
• 机 构: 扬中市威柯特生物工程设备有限公司,江苏大学电气信息工程学院
• 出 处: 传感器与微系统
• 发表日期: 2020年10期
• 关键词: 局部加权偏最小二乘 模糊C均值聚类 粒子群优化算法 软测量 碱性蛋白酶 locally weighted partial least squares(LWPLS
• 基金项目: 镇江市重点研发计划项目(SH2017002),江苏高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)

针对微生物发酵过程中关键生物参数难以在线检测的问题,提出一种即时学习建模方法。考虑到微生物发酵的多阶段特性,利用模糊C均值(FCM)聚类算法对发酵数据样本进行聚类;采用具有即时学习策略的局部加权偏最小二乘(LWPLS)算法作为局部建模方法;采用粒子群优化(PSO)算法对带宽参数进行优化。最后以碱性蛋白酶发酵过程为例,实验仿真结果表明:所提的FCM-PSO-LWPLS局部软测量建模方法具有较高的预测精度,能适应一般发酵过程中关键生物参数(总糖浓度S)的实时监测。