【摘 要】
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针对微生物发酵补料生产中自动化程度低和补料量精度差的问题,提出一种基于AGA-BP的微生物发酵过程智能补料控制策略。基于微生物发酵过程的工艺特性,利用BP神经网络建立发酵
【机 构】
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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
【基金项目】
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吉林省重大科技攻关专项项目(20140203005SF),江苏省科技支撑项目(BE2010354),镇江市重点研发计划项目(SH2017002)
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针对微生物发酵补料生产中自动化程度低和补料量精度差的问题,提出一种基于AGA-BP的微生物发酵过程智能补料控制策略。基于微生物发酵过程的工艺特性,利用BP神经网络建立发酵过程的动态数学模型,并引入自适应遗传算法AGA对BP神经网络动态补料控制模型的权值进行优化。将建立的AGA-BP智能补料控制模型嵌入到ARM11控制器中,计算出当前最佳补料量,并通过无线传输模块对补料执行模块进行远程控制。实验结果表明,菌体浓度在AGA-BP补料策略控制下,相比人工补料提高了8.62%,相比未优化的BP神经网络提高了4.5
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