杨强大
- 作品数：13 被引量：58H指数：5
- 供职机构：东北大学材料与冶金学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术机械工程更多>>
- 基于加权RBF神经网络的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量被引量：7
- 2008年
- 结合诺西肽发酵过程的实际情况,提出了基于加权RBF神经网络(weighted RBF neural network,WRBFNN)的菌体浓度软测量建模方法。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,从而使其选择有严格的理论依据。针对菌体浓度变化范围大这一特点,将传统RBF神经网络(RBFneural network,RBFNN)的误差函数进行了改进;然后根据每批训练样本对被预测对象的预估能力,自适应地为各个批次的训练样本分配权重,进而实施WRBFNN建模。实验结果验证了所提方法的有效性。
- 杨强大王福利常玉清
- 关键词：软测量辅助变量选择加权RBF神经网络发酵
- 基于多“内在传感器”逆的诺西肽发酵过程生化参数软测量模型被引量：4
- 2007年
- 针对诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量的问题,提出了一种基于多"内在传感器"逆的软测量模型。在诺西肽发酵过程非结构模型的基础上,建立了多个包含在原系统中的"内在传感器"子系统。经过数学推导证明了各子系统的可逆性,并利用神经网络分别拟合各子系统的逆,实现了诺西肽发酵过程中菌体浓度和基质浓度的软测量。实际应用表明,该软测量模型能够较好地预估菌体浓度和基质浓度,其平均相对误差都在5%以内,且所提软测量建模方法是有效的。
- 杨强大王福利常玉清
- 关键词：逆系统软测量神经网络发酵
- 一种组合遗传操作的实数编码遗传算法
- 针对简单实数编码遗传算法在遗传操作上的缺陷,提出了一种改进的方法,并将改进的遗传操作同基本遗传操作组合使用,使种群进化存在方向性,加快了搜索速度,又不降低种群的多样性,有效地防止了早熟现象．测试结果表明这种改进的遗传算法...
- 杨强大桑海峰王福利
- 关键词：遗传算法算子
- 文献传递
- 诺西肽发酵过程生化参数软测量方法的研究
- 发酵是现代流程工业中常见的一种生产方式,被广泛应用于医药、食品和化工等领域。在发酵过程中,重要生化参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度等)的实时获取,对于过程的优化与控制具有十分重要的意义。然而,目前还没有实用的在线传感...
- 杨强大
- 关键词：软测量辅助变量选择
- 文献传递
- 并联型混合建模方法在诺西肽发酵过程中的应用被引量：2
- 2009年
- 针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,提出了一种并联型混合建模方法。该混合模型分两部分:机理模型部分和误差补偿模型部分。利用二氧化碳释放率方程与菌体生长动力学模型,推导出了一种新的菌体生长动态模型,并以此作为混合模型的机理模型部分;利用神经网络构成误差补偿模型部分,其中该部分的辅助变量是在分析与诺西肽发酵过程对应的非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理选取的。实验结果验证了所提方法的有效性。
- 杨强大王福利常玉清张璇
- 关键词：软测量神经网络
- 基于阶段识别的诺西肽发酵过程软测量建模被引量：7
- 2008年
- 诺西肽是一种含硫多肽类抗生素,该抗生素是一种优良的非吸收型饲料添加剂,它能促进动物生长且在动物体内无残留。针对诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量的问题,提出了一种基于阶段识别的软测量建模方法。利用诺西肽发酵过程的非结构模型状态方程,根据隐函数存在定理确定出辅助变量,并利用K均值聚类算法进行阶段识别,根据识别结果对现场数据进行分类,然后采用多个神经网络分别构建出对应于各个阶段的局部软测量模型。实验结果验证了所提方法的有效性。
- 杨强大王福利常玉清
- 关键词：K均值聚类神经网络软测量发酵
- 基于改进串联混合建模方法的发酵过程菌体浓度软测量被引量：6
- 2011年
- 发酵过程中菌体浓度难以在线实时测量,给控制与优化带来困难。针对这一问题,本文利用软测量技术来实现菌体浓度的在线估计,并提出了一种改进的串联混合建模方法用以建立菌体浓度软测量模型。改进的串联混合建模方法,克服了现有方法需要利用插值所得的数据进行软测量模型构建的不足,从而保证了建模数据的可靠性。利用诺西肽发酵过程生产数据进行仿真研究,仿真结果表明,基于改进串联混合建模方法的软测量模型是有效的,比基于现有方法的软测量模型具有更好的估计性能。
- 杨强大
- 关键词：发酵软测量
- 基于改进PSO的发酵过程同步串联混合建模被引量：7
- 2015年
- 准确可靠的过程模型是实现发酵过程优化的基础和前提.对于反应机理复杂的发酵过程,串联混合建模是一种相对有效的建模方法,但现有方法需要利用插值所得的数据进行中间变量黑箱模型的构建,较大程度地影响了所建混合模型的泛化性能.为此,提出一种可将黑箱模型构建问题转化为动态模型参数辨识问题的同步串联混合建模方法,从而避免了现有方法需利用插值数据来构建黑箱模型的不足;通过引入多精英学习策略和惯性权重自适应调整策略,构造了一种改进的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法—自适应多精英学习PSO(Adaptive multi-elite learning PSO,AMLPSO)算法,并采用该算法求取黑箱模型的参数;借鉴均匀设计思想确定黑箱模型的结构.利用诺西肽分批发酵过程实际生产数据进行实验研究,结果验证了所提方法的有效性.
- 杨强大张卫军牛大鹏
- 关键词：发酵过程粒子群优化均匀设计
- 基于阶段辨识的诺西肽发酵过程菌体浓度软测量被引量：1
- 2009年
- 由于发酵过程中系统非线性特性与发酵阶段密切相关的实际特点,针对诺西肽发酵过程菌体浓度的估计问题,提出了一种基于阶段辨识的软测量方法.首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础,根据隐函数存在定理进行辅助变量的合理选择;然后利用经数学推导得到的指示变量"伪比生长率"完成发酵阶段的在线辨识,并采用神经网络构建出对应于各阶段的局部软测量模型.实际应用结果表明,所提方法有效、预估精度较高.
- 杨强大王福利常玉清
- 关键词：发酵软测量辅助变量选择神经网络
- 诺西肽发酵过程中的分阶段软测量建模被引量：5
- 2011年
- 诺西肽发酵过程中关键生化参数难以在线测量,给控制与优化带来困难。针对这一问题,利用软测量技术来实现关键生化参数的在线估计,并提出了一种分阶段软测量建模方法。首先以分阶段的诺西肽发酵过程非结构模型为基础,根据隐函数存在定理进行辅助变量的合理选择;然后利用模糊c均值聚类算法将建模数据按其所属阶段的不同进行分类,并利用神经网络建立发酵阶段在线识别模型和对应于各个阶段的局部软测量模型。实验结果验证了所提方法的有效性。
- 杨强大侯新宇
- 关键词：软测量辅助变量选择
