[发明专利]基于改进CS‑BPNN的食用菌发酵过程关键参量的软测量方法

说明书

技术领域

本发明是一种用于解决食用菌发酵过程中难以用物理传感器在线实时测量的菌丝生物 量这个关键生化变量的在线估计问题，属于软测量及软仪表构造的技术领域。

背景技术

发酵是一类重要的工业生产工程，其典型特征是内在机理复杂、可重复性差、生产波动 差，具有高度的非线性和时变特性；对其进行在线测量，是进行补料、供氧等动态控制的重 要依据，同时也是进行优化调度的前提和基础。一般的，重要过程变量的测得是通过实验室 周期性的采样、离线操作、分析测定。取样的周期对测得的变量数值有较大的影响，且时间 上往往滞后，导致变量信息滞后，使得发酵过程难以进行实时闭环优化控制。因此，研究如 何及时获得食用菌发酵过程中关键变量的状态信息，对发酵过程构建最优生长环境，进而实 施优化控制，提高产品产量与质量均具有重要意义。

BP神经网络软测量是近年来应用很广泛的一种数据驱动软测量方法，因其优良的非线 性逼近能力，已被广泛地被用于非线性系统过程的软测量建模。在本发明中，针对食用菌发 酵过程非线性、大滞后、易染菌且关键生化参数难以实时在线测量等问题，提出一种改进 CS-BP神经网络的软测量建模方法。该方法使得CS算法在搜索前期保证全局寻优能力；在 搜索后期，充分利用局部信息，提高搜索精度，缩短了学习时间。

发明内容

为了解决食用菌发酵过程中非常重要，但难以用物理传感器在线实时测量或实时测量代 价非常高的状态量的测量方法之不足，本发明提出一种基于改进CS-BPNN的食用菌发酵过 程关键变量软测量方法，通过常规在线测量仪表提供的输入变量的测量信号，给出当前关键 状态变量的预测值，为食用菌发酵过程的参数检测和优化运行提供关键工艺指标。

本发明的技术方案如下：

基于改进的CS-BPNN食用菌发酵过程关键状态变量软测量方法，包括如下步骤：

步骤1：辅助变量选择，选取能直接测量且与过程密切相关的外部变量，用基于离散PSO 的辅助变量选择算法来选取最适的外部变量作为软测量模型的辅助变量；

步骤2：建立训练数据库，采集相同工艺下若干历史罐批次的辅助变量和关键状态变量 数据，构造输入输出向量对的集合，生成静态训练样本数据库；并对其进行归一化处理；其 中输入向量是辅助变量，输出向量即关键状态变量；

步骤3：设计BP神经网络模型，设置其输入、隐含层以及输出层的神经元个数；

步骤4：利用改进的布谷鸟算法优化BP神经网络的权值与阈值，寻找预测效果最好的 权值与阈值；训练优化后的神经网络得到软测量模型。

步骤5：利用已经训练好的软测量模型，根据当前待预测罐批的最新输入向量，获得关 键状态变量的预测值。

进一步地，步骤1包括：

步骤1.1，采集发酵过程外部变量数据：通过气体流量传感器、转速传感器、CO₂气敏 电极、液位探头、热电阻、溶氧电极、pH电极、蠕动泵采集空气流量q、电机搅拌转速r、 CO₂释放量u、发酵液体积v、发酵罐温度t、溶解氧DO、发酵液酸碱度pH、葡萄糖流加 速率ρ、氨水流加速率η；发酵液经离心分离器分离后离线检测得到关键状态变量，包括菌 丝生物量S；

步骤1.2，基于离散PSO的辅助变量选择算法，找到最优位置和速度的粒子，将其离散 化，得到最适辅助变量组合。具体实现包括：

所述步骤1.2的具体过程包括：

步骤1.2.1：初始化离散PSO的种群和参数，初始化种群数M＝22、惯性权重w＝0.8、加 速常数c₁＝c₂＝0.7、最大限速V_max＝4；随机产生元素0和1的M个粒子x_i＝(x_i1,x_i2,...,x_iD)， i＝1,...,M，组成初始群；随机产生(0,1)之间的随机数作为各粒子的初始速度v_ij，组成初 始速度矩阵V_M×D。每个粒子的历史最好位置p_i和种群最好位置p_g初始值都设为D维0向量；