江苏大学学报（自然科学版）
江囌大學學報（自然科學版）
강소대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
6期
699-703
,共5页
朱湘临%何裕俊%孙谧%王跃军
硃湘臨%何裕俊%孫謐%王躍軍
주상림%하유준%손밀%왕약군
溶菌酶%菌体浓度%发酵过程%软测量%卡尔曼滤波%变尺度非敏变换
溶菌酶%菌體濃度%髮酵過程%軟測量%卡爾曼濾波%變呎度非敏變換
용균매%균체농도%발효과정%연측량%잡이만려파%변척도비민변환
lysozyme%biomass concentration%fermentation process%soft sensor%Kalman filter%scale unscented transformation
为准确、实时地测量海洋生物酶制剂发酵过程中的菌体活性浓度,提出了基于SUKF(scaleunscented transformation kalman filter)算法的非线性状态估计软测量.算法采用Kalman滤波框架,嵌入非敏变换,通过变尺度变换有效解决发酵高维非线性模型采样的聚集劣化效应.在σ点集对称采样策略中,根据发酵各维均值的先验信息增加了均值点.通过采用交叉检验办法选择模型参数,并将算法与支持向量机、径向基神经网络算法进行了试验比对.结果表明,SUKF软测量的训练和测试最小方均根统计误差减少2％左右.该软测量方法不需要建立精确的发酵模型和观测模型.对于非线性系统辨识,SUKF具有更好的泛化性能,且方法精度高.
為準確、實時地測量海洋生物酶製劑髮酵過程中的菌體活性濃度,提齣瞭基于SUKF(scaleunscented transformation kalman filter)算法的非線性狀態估計軟測量.算法採用Kalman濾波框架,嵌入非敏變換,通過變呎度變換有效解決髮酵高維非線性模型採樣的聚集劣化效應.在σ點集對稱採樣策略中,根據髮酵各維均值的先驗信息增加瞭均值點.通過採用交扠檢驗辦法選擇模型參數,併將算法與支持嚮量機、徑嚮基神經網絡算法進行瞭試驗比對.結果錶明,SUKF軟測量的訓練和測試最小方均根統計誤差減少2％左右.該軟測量方法不需要建立精確的髮酵模型和觀測模型.對于非線性繫統辨識,SUKF具有更好的汎化性能,且方法精度高.
위준학、실시지측량해양생물매제제발효과정중적균체활성농도,제출료기우SUKF(scaleunscented transformation kalman filter)산법적비선성상태고계연측량.산법채용Kalman려파광가,감입비민변환,통과변척도변환유효해결발효고유비선성모형채양적취집열화효응.재σ점집대칭채양책략중,근거발효각유균치적선험신식증가료균치점.통과채용교차검험판법선택모형삼수,병장산법여지지향량궤、경향기신경망락산법진행료시험비대.결과표명,SUKF연측량적훈련화측시최소방균근통계오차감소2％좌우.해연측량방법불수요건립정학적발효모형화관측모형.대우비선성계통변식,SUKF구유경호적범화성능,차방법정도고.
