本课题“基于神经网络的发酵过程建模及控制开发环境研究”是天津市自然科学基金资助项目“抗生素发酵过程建模及控制开发环境的研究”的子项目。微生物发酵过程具有高度的非线性和时变性,其内在机理非常复杂。一些重要的过程变量不能在线测量,导致发酵过程的建模和控制更为复杂,其传统的解析式模型很难实现发酵过程的控制和状态参量的优化。论文主要以聚赖氨酸发酵过程作为研究对象,研制发酵过程建模和控制系统软件平台。通过发酵过程神经网络建模平台可以实现发酵过程神经网络预估模型,通过所得到的预估模型结合控制系统软件平台,可以实现发酵过程状态参量的预估和在线测量,从而提高相应产品的得率。论文主要研究方法是利用发酵过程的机理和多层前馈神经网络的逼近任意非线性映射的特点,结合可视化软件VC++6.0实现建模和控制软件平台。主要研究成果包括:① 利用多层前馈神经网络与发酵过程非动力学模型相结合以及VC++6.0可视化软件研制出了相应的建模软件平台,并得到了相应的混合预估模型和在线软测量模型;② 利用VC可视化软件,在项目组改造后的硬件系统基础上,编写了相应的发酵过程优化控制系统软件平台;③ 利用发酵过程建模软件平台,把所得到的发酵过程模型嵌入到控制开发环境软件平台,可以实现发酵过程控制和状态参量的优化。将其建模平台和发酵过程控制优化软件平台应用于聚赖氨酸发酵过程,通过试验发现可以提高聚赖氨酸产品得率。