一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法
专利汇可以提供一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤 酵母 发酵 过程软测量方法，首先通过对毕赤酵母发酵过程的工艺机理进行分析，选取合适的辅助变量并根据历史罐批数据建立训练样本 数据库 ；然后对样本数据预处理后进行归一化处理，并使用主元分析法对辅助变量进行 降维 ，将这几个主元综合变量作为ONLINE-RLSSVM的训练样本数据库；接着使用萤火虫-果蝇混合优化 算法 在线优化惩罚系数c与宽度系数σ2，并使用训练样本数据库对ONLINE-RLSSVM进行训练并建立软测量模型，最终获得菊粉酶浓度预测值。本发明使用萤火虫-果蝇混合 优化算法 ，提高了软测量模型的全局寻优能 力 和预测 精度 ，可有效用于指导菊粉酶生产。，下面是一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法专利的具体信息内容。
1.一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，选择辅助变量；根据毕赤酵母流加发酵过程的动力学模型，选取发酵时间、溶氧浓度、甲醇流加速率、氨水流加速率、发酵液体积、甲醇浓度、毕赤酵母浓度为辅助变量；进行毕赤酵母发酵，采集所选辅助变量的原始发酵数据；
步骤2，对原始发酵数据进行归一化预处理，将数据归一化到[0,1]区间内，生成数据集并且进行分组，即训练集和测试集；
步骤3，选择核函数，建立ONLINE-RLSSVM模型；
步骤4，优化ONLINE-RLSSVM参数；利用萤火虫-果蝇混合优化算法的全局搜索能力，对ONLINE-RLSSVM的惩罚系数c与宽度系数σ2进行在线优化调整；
步骤5，建立软测量模型；利用步骤2的训练集和测试集对步骤4得到的惩罚系数c与宽
2
度系数σ对在线自适应的鲁棒最小二乘支持向量机进行训练及测试，建立基于ONLINE-RLSSVM的软测量模型；
步骤6，关键状态变量预测；利用已训练好的ONLINE-RLSSVM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。
2.根据权利要求1所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤1中，所述毕赤酵母流加发酵过程的动力学模型为：
其中，X为毕赤酵母浓度(g/L)，rx为毕赤酵母生长速率(g/(L·h))，rd为毕赤酵母死亡速率(g/(L·h))，Dr为稀释速率(h-1)，P为菊粉酶浓度(g/L)，rp为菊粉酶生成速率(g/(L·h))，Kp菊粉酶降解速率(h-1)，S为发酵罐内的甲醇浓度(g/L)，rs为甲醇消耗速率(g/(L·h))，Sin为外部流加甲醇浓度(g/L)。
3.根据权利要求1所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤1中，甲醇流加速率的计算方法为：
其中，g(τ)表示在τ时刻甲醇溶液的重量，单位g，ρ表示甲醇溶液密度，单位g/mL，Δτ表示距离τ时刻的时间间隔，g(τ-Δτ)表示τ-Δτ时刻甲醇溶液的重量。
4.根据权利要求1所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤2中，所述归一化预处理方法为：
其中，xi为任一样本数据，xmax为最大样本数据，xmin为最小样本数据，为归一化后的样本数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤2中，还包括对发酵过程历史数据库中的数据按照服从正态分布时的3δ准则剔除过失数据的预处理、以及对主导变量的反归一化处理；
所述主导变量的反归一化处理方法为：
6.根据权利要求1所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤2中，所述预处理之后进行主元分析，并将经主元分析得到的数据划分为训练集和测试集；
所述主元分析的方法包括如下步骤：
步骤2.1，输入标准化矩阵
其中， 代表标准化后的采集数据，Xi.j代表标准化前的采集数据， 代表
输入矩阵第j列采样数据的平均值，l1为标准化矩阵 的行数，l2为标准化矩阵 的列数， 代表输入矩阵第j列采样数据的标准差；
步骤2.2，计算 的协方差矩阵R
其中 表示输入矩阵 的i列和j的协方差；
步骤2.3，计算协方差矩阵R的特征单位向量和特征值
步骤2.4，确定主元个数
其中， 为主元累计方差百分比，为协方差矩阵R的特征值，为特征值个数，本发明选定期望值为90％，当CPV大于期望值90％时，对应的 就是应当保留的主元个数；
步骤2.5，计算主元
其中， 为特征值对应的单位特征向量，主元为 E
为误差矩阵。
7.根据权利要求1所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤3中的实现包括如下步骤：
步骤3.1，选择核函数；本发明选择径向基函数为ONLINE-RLSSVM模型的核函数：
步骤3.2，建立LSSVM软测量模型，计算得到Lagrange乘子λ与偏置量b，定义滑动窗口大小为训练样本的个数ζ；
其中，LSSVM的输出方程为：
其中，λi为Lagrange乘子，Kb为维度；
步骤3.3，根据步骤3.1，得到的当前样本数据，计算预报误差为 y为训练样本的实际值，为估计值。
步骤3.4，计算得到模型总的预报误差Ep和模糊隶属度υi。若Ep/m≤e成立，更新模型参数及模糊隶属度，否则不作处理，等待下次数据更新再做出判断。其中：
其中，A-1为由KKT条件得到的线性方程组的系数矩阵，为A-1的特征值个数；
8.根据权利要求1所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，步骤4的实现包括如下步骤：
步骤4.1，初始化：在可行域中随机放置N个萤火虫，并赋予每个萤火虫的动态决策域为r0，荧光素为l0，初始化步长s，荧光素挥发系数ψ，领域阈值nt，荧光素更新率γ，萤火虫感知域ra，动态决策域更新率η，最大迭代次数Fmax；
步骤4.2，更新萤火虫的荧光素l0：
li(t)＝(1-ψ)li(t-1)+γJ(xi(t))
其中xi(t)为t时刻萤火虫i所在的位置，J(xi(t))为对应的目标函数值，li(t)为对应的荧光素值，荧光素挥发系数ψ∈[0,1]，荧光素更新率γ∈[0,1]；
步骤4.3，确定萤火虫的领域集：
其中，Ni(t)为萤火虫i的领域集，rid(t)表示萤火虫i在t时刻的动态决策域。
步骤4.4，选择概率：
其中，设j的选择概率在满足条件的同伴中最大，pij(t)表示萤火虫i的选择概率。
步骤4.5，更新萤火虫i的位置：
其中xi(t+1)表示更新后的萤火虫位置，xi(t)表示萤火虫i在t时刻的位置，xj(t)表示萤火虫j在t时刻的位置，s为萤火虫移动步长；
步骤4.6，更新动态决策域半径：
其中， 表示萤火虫i在t时刻的决策域半径，η表示动态决策域更新率，ra表示萤火虫感知域，nt表示感知范围内包含的萤火虫数目的阈值；
步骤4.7，迭代判断：若达到预定精度或迭代次数Fmax，则停止迭代，否则，t＝t+1，返回步骤4.2。
步骤4.8，得到n个可行解，结束萤火虫优化寻优过程，将n个可行解生成n个果蝇种群，定义生成种群(u1,u2,...,un)；
步骤4.9，初始化第k个果蝇种群：设置种群规模为Sizepop，当前迭代次数为Gen，最大迭代次数为Genmax，果蝇群体位置初始位置为axisX，axisY
其中，和c1和c2为常数。
步骤4.10，赋予果蝇飞行步长Q和随机方向D，计算第k代果蝇种群第m个个体的位置：
其中，Q为步长值，RX，RY为[-1,1]之间的一个随机数， 分别为第k代果蝇种群中第m个个体距离原点的水平位置和垂直位置， 表示第k代果蝇种群的初始位置。
步骤4.11，计算第k代果蝇种群中第m个个体的位置与远点的距离 并计算味道浓度
步骤4.12，计算味道浓度：
其中 为第k代果蝇种群中第m个个体的味道浓度， 为味道浓度判定函
数。
步骤4.13，获取第k代果蝇种群最优味道浓度 并保存对应的味道浓度判定值
步骤4.14，果蝇种群通过视觉飞到上一步保存的位置，生成新的果蝇群聚位置：
步骤4.15，判断迭代次数Gen是否达到最大迭代次数Genmax。若是，则转入步骤4.16，否则返回步骤4.10；
步骤4.16，判断是否达到最大迭代次数n。若是，输出全局最优解，否则，k＝k+1，并转到步骤4.9，直到完成第n次迭代。
9.根据权利要求1-8任一项所述的一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法，其特征在于，所述软测量方法能够适用于其他酵母菌发酵过程产物浓度预测、生化反应过程中的关键状态变量预估。
一种基于ONLINE-RLSSVM的毕赤酵母发酵过程软测量方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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