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基于LS-SVM的红霉素发酵过程软测量方法研究

作　者: 赵文青
导　师: 李天博
学　校: 江苏大学
专　业: 农业电气化与自动化
关键词: 红霉素发酵软测量最小二乘支持向量机交叉验证网格搜索
分类号: TP274.4
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着生物技术的发展,微生物发酵工程在国民经济和社会生活中的地位越来越重要。为提高发酵过程的产品得率和产品质量,获得更好的经济效益,需要对发酵过程进行优化控制。但是由于发酵过程复杂的生化特性,发酵过程的许多重要特征参数不能实现实时测量,这使得先进的控制策略和算法难以在发酵工业现场获得应用。本文以红霉素发酵过程为研究对象,采用最小二乘支持向量机回归算法建立软测量模型,对发酵过程中的三个关键变量进行拟合和预估,为发酵过程优化控制提供了前提条件。具体研究如下:1.在大量阅读文献和分析红霉素发酵机理的基础上,建立了红霉素发酵过程菌丝浓度、总糖浓度和化学效价三个关键变量的最小二乘支持向量机软测量模型,并与标准支持向量机软测量模型进行了对比研究。2.分析了模型参数对模型精度的影响,研究了网格搜索和交叉验证相结合的最小二乘支持向量机软测量模型的参数优化方法。3.针对发酵过程辅助变量测量与优化控制的需要,设计了温度、pH值、溶氧等主要参量的数据采集系统,并设计了红霉素发酵过程控制系统的结构。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-7
目录  7-9
第一章绪论  9-19
  1.1 生物发酵工业的发展  10-11
  1.2 红霉素发酵的发展现状  11-13
  1.3 软测量技术的研究现状  13-17
  1.4 本课题的研究意义和主要研究内容  17-19
    1.4.1 课题研究的意义  17
    1.4.2 主要研究内容  17-19
第二章支持向量机及其回归方法  19-35
  2.1 统计学习理论  19-23
    2.1.1 经验风险最小化原则(ERM原则)  20-21
    2.1.2 VC(Vapnik Chervonenkis)维  21-22
    2.1.3 推广性的界  22
    2.1.4 结构风险最小化准则(SRM准则)  22-23
  2.2 支持向量机  23-29
    2.2.1 最优分类面  23-26
    2.2.2 支持向量机的模型结构  26-28
    2.2.3 核函数  28-29
  2.3 支持向量机回归模型  29-31
  2.4 最小二乘支持向量机回归模型  31-32
  2.5 sinc函数仿真  32-34
  2.6 本章小结  34-35
第三章基于LS-SVM的红霉素发酵过程软测量建模  35-49
  3.1 辅助变量的选择  36
  3.2 数据预处理  36-39
  3.3 核函数及模型参数选择  39-41
    3.3.1 核函数的选择  39
    3.3.2 模型参数选择  39-41
  3.4 红霉素发酵过程软测量模型的建立  41-48
    3.4.1 基于网格搜索和交叉验证寻优方法的LS-SVM软测量建模步骤  41-44
    3.4.2 基于LS-SVM的红霉素发酵关键生物量仿真及结果分析  44-48
  3.5 本章小结  48-49
第四章红霉素发酵过程系统设计及主要参量检测  49-60
  4.1 发酵过程控制系统  49-53
    4.1.1 MSP430F169微处理器  50
    4.1.2 数据采集系统  50-51
    4.1.3 输出控制系统  51-52
    4.1.4 人机交互通道  52
    4.1.5 其它模块  52-53
  4.2 主要参量的检测  53-59
    4.2.1 温度的检测  53-56
    4.2.2 pH的检测  56-57
    4.2.3 溶氧的检测  57-59
  4.3 本章小结  59-60
第五章总结与展望  60-62
致谢  62-63
参考文献  63-67
研究生期间发表的论文  67

基于LS-SVM的红霉素发酵过程软测量方法研究

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