[发明专利]一种赖氨酸发酵过程关键变量的模糊神经网络逆软测量系统及方法

权利要求书

1.一种赖氨酸发酵过程关键变量的模糊神经网络逆软测量系统,其特征在于，包括软传感器、传感器、ARM处理器、键盘电路、LCD显示器和上位机；所述软传感器与传感器之间通过线路连接；传感器与ARM处理器之间通过滤波电路连接；ARM处理器通过线路分别与键盘电路、LCD显示器和上位机连接；

所述传感器包括流量传感器、溶氧传感器、PH值传感器以及体积传感器；所述流量传感器接收流加输入量，并将流加输入量传输到滤波电路，经滤波电路后输入到ARM处理器，进行处理；

所述软传感器接收主导输入量与流加输入量后分别得到输出量，并分别经溶氧传感器、PH值传感器、体积传感器后，通过滤波电路输入到ARM处理器，进行处理；

所述ARM处理器将接收的检测信号进行处理得到输出信号，并传输到上位机；

所述上位机根据输出信号对处理器的算法功能进行调试；

所述LCD显示器对ARM处理器输出信号进行显示；

所述键盘电路控制ARM处理器的工作启停；

所述流量传感器数量为5个。

2.一种赖氨酸发酵过程关键变量的模糊神经网络逆软测量方法，包括以下步骤：

步骤1，选择确定赖氨酸发酵过程的在线直接可测量量和需离线化验的不可直接测量量；其中，在线直接可测量量为流加输入量和输出量；

步骤2，确定赖氨酸发酵过程的软传感器的主导输入量、辅助输入量和输出量，建立软传感器的模型；

步骤3，确定软传感器逆的主导输入量、辅助输入量和输出量，依据求反函数的方法建立软传感器逆的模型；

步骤4，采用静态模糊神经网络加一串微分器并通过对静态模糊神经网络的训练确定各权参数，构造模糊神经网络逆；

步骤5，将模糊神经网络逆串接在赖氨酸发酵过程之后，实现对赖氨酸发酵过程关键变量的在线软测量。

3.根据权利要求2所述的一种赖氨酸发酵过程关键变量的模糊神经网络逆软测量方法，其特征在于，所述步骤1中，在线直接可测流加输入量为葡萄糖流加速率c、玉米浆流加速率u₂、豆饼水解液流加速率u₃、硫酸氨流加速率u₄、碳酸钙流加速率u₅；

所述在线直接可测输出量为溶解氧x₄、PH值x₅、体积x₆；

所述不可直接测量量为菌体浓度x₁、基质浓度x₂、产物浓度x₃。

4.根据权利要求2所述的一种赖氨酸发酵过程关键变量的模糊神经网络逆软测量方法，其特征在于，所述步骤2中，软传感器的主导输入量为菌体浓度x₁、基质浓度x₂、产物浓度x₃；

辅助输入量为各流加输入量为葡萄糖流加速率u₁、玉米浆流加速率u₂、豆饼水解液流加速率u₃、硫酸氨流加速率u₄、碳酸钙流加速率u₅；

输出量为溶解氧x₄、PH值x₅、体积x₆。

5.根据权利要求2所述的一种赖氨酸发酵过程关键变量的模糊神经网络逆软测量方法，其特征在于，所述步骤3中，软传感器逆的主导输入量为溶解氧x₄、PH值x₅、体积x₆；

辅助输入量为葡萄糖流加速率u₁、玉米浆流加速率u₂、豆饼水解液流加速率u₃、硫酸氨流加速率u₄、碳酸钙流加速率u₅；

输出量为菌体浓度x₁、基质浓度x₂、产物浓度x₃。