【摘 要】
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本文提出了一种基于动态神经网络Boltzmann机实现青霉素发酵过程的最优预测控制方法.该方法根据间歇补料批处理方式的青霉素发酵过程的输入输出数据,应用系统辨识工具建立其
【机 构】
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北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100022
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本文提出了一种基于动态神经网络Boltzmann机实现青霉素发酵过程的最优预测控制方法.该方法根据间歇补料批处理方式的青霉素发酵过程的输入输出数据,应用系统辨识工具建立其广义预测控制模型,将Boltzmann机网络作为预测控制中的最优控制器,与被控系统和广义预测模型构成滚动优化的闭环结构.实现了预测控制的三个环节:多步预测、滚动优化、反馈校正.仿真试验结果表明,基于该最优预测控制方法使得青霉素发酵生产的产出浓度提高了25﹪,验证了该方法的有效性.
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