一类生物发酵过程的非线系统建模方法(英文)

被引：1

作者：

王斌

王孙安

刘曙光

机构：

[1] 西安交通大学机械工程学院

[2] 西安工程科技学院机电工程学院陕西西安

[3] 陕西西安

来源：

纺织高校基础科学学报 | 2005年 / 01期

关键词：

非线性系统; 建模; 生物发酵;

D O I：

10.13338/j.issn.1006-8341.2005.01.021

中图分类号：

TS261 [酿酒工业];

学科分类号：

082203 ; 083203 ;

摘要：

针对生物发酵过程模型难以建立的问题,提出了一种非线性系统的建模方法.基于非线性自回归滑动平均(NARMAX)模型,设计了用径向基神经网络取代NARMAX模型中的映射的NN NARMAX模型,用遗传算法确定NARMAX模型中的延时参数以及神经网络输出滤波的参数.应用该算法建立了啤酒发酵罐温度控制模型,和Elman神经网络对比实验表明,该模型的控制精度较高,能够较好地解决生物发酵过程控制温度建模的问题.

引用

页码：78 / 82

页数：5

共 4 条

[1]

Nonlinearpredictivecontrolusinggeneticalgorithms. WASIFN. . 2001

[2]

Research of automatic control in the process of beer ferment. DONG Xiao-jin,WANG Bin,WANG Sun-an. Machine Tool & Hydraulics . 2004

[3]

The global linearization of NARMAX models via ARMAX models. QIN Bin,HAN Zhi-gang. Acta Automatica Sinica . 1997

[4]

Onlineoptimalcontrolofabatchfermentationprocessusingmultiplemodelapproach. AZIMZADEHF,PALIZBANH.A,ROMAGNOLIJA. Proceedingsofthe37thIEEEConferenceonDecisionandControl . 1998

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