【摘 要】
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研究发酵控制优化问题,发酵控制系统是一个复杂的大时延系统,发酵过程具有动态性、时变性,传统难以获得较高的控制精度。为了提高生物发酵控制精度,提出一种人工智能的生物发
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研究发酵控制优化问题,发酵控制系统是一个复杂的大时延系统,发酵过程具有动态性、时变性,传统难以获得较高的控制精度。为了提高生物发酵控制精度,提出一种人工智能的生物发酵控制算法。采用神经网络的智能性捕捉发酵过程的时变性、动态性变化特点,并采用智能算法中的粒子群算法对控制模型参数进行快速优化,最后采用仿真对控制系统进行测试。仿真结果表明,提出算法提高了生物发酵控制系统的控制精度高,系统鲁棒性强,为生物发酵控制优化设计提供了参考。
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