[发明专利]发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法、控制装置、及存储介质

权利要求书

1.一种发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，所述发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法包括：

针对燃料乙醇在发酵罐中的发酵过程进行阶段划分；

获取各阶段燃料乙醇在发酵过程中对应的历史发酵数据；

构建发酵罐乙醇出罐浓度预测模型，通过所获取的历史数据对该发酵罐乙醇出罐浓度预测模型进行训练；以及

通过训练后的发酵罐乙醇出罐浓度预测模型实时预测燃料乙醇在发酵罐出罐时的乙醇浓度。

2.根据权利要求1所述的发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，所述针对燃料乙醇在发酵罐中的发酵过程进行阶段划分，划分为四个阶段，所述四个阶段包括：

第一阶段，发酵开始阶段；

第二阶段，发酵开始后8小时；

第三阶段，发酵开始后24小时；

第四阶段，发酵开始后40小时。

3.根据权利要求1所述的发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，在所述获取各阶段燃料乙醇在发酵过程中对应的历史发酵数据之后，所述发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法还包括：

对所获取的历史发酵数据进行零均值单位方差标准化处理；

对所标准化处理后的历史发酵数据进行偏最小二乘处理，得到所述历史发酵数据对应的偏最小二乘成分；

对所得到的偏最小二乘成分、以及所述历史发酵数据中的发酵罐乙醇出罐浓度数据进行最大最小归一化处理。

4.根据权利要求3所述的发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，通过下式，对所获取的历史发酵数据进行零均值单位方差标准化处理：

其中，e_ij表示第j个自变量在第i个批次的数值x_ij经过标准化后的值，mean(x_j)、var(x_j)分别表示第j个自变量的所有批次数据的平均值和方差，n表示总的批次数，m表示自变量个数，f_i表示第i个批次发酵罐乙醇浓度y_i经标准化后的值，mean(y)、var(y)分别表示发酵罐出罐乙醇浓度的所有批次数据平均值和方差。

5.根据权利要求3所述的发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，所述对所标准化处理后的历史发酵数据进行偏最小二乘处理包括：

初始化k＝1，E₀和F₀分别为经过标准化处理后的自变量数据矩阵和因变量数据矩阵，自变量个数为m；

循环计算的最大特征值λ_k、以及对应的特征向量μ_k；

计算第k个偏最小二乘成分t_k＝E_k-1μ_k；

通过下式，分别计算残差矩阵E_k和F_k：

设置k＝k+1，若k＞m，则循环结束，若k≤m，则继续循环计算。

6.根据权利要求3所述的发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，通过下式，对所得到的偏最小二乘成分、以及所述历史发酵数据中的发酵罐乙醇出罐浓度数据进行最大最小归一化处理：

其中，x′_ij表示第j个偏最小二乘成分在第i行的数值t_ij经过标准化后的值，max(t_j)、min(t_j)分表表示第j个偏最小二乘成分的所有数据的最大值和最小值，y′_i表示第i个批次发酵罐出罐乙醇浓度y_i经过标准化后的值，max(y)、min(y)分别表示发酵罐出罐乙醇浓度的所有批次数据的最大值和最小值。

7.根据权利要求1所述的发酵罐乙醇出罐浓度的预测方法，其特征在于，所述构建发酵罐乙醇出罐浓度预测模型包括：

构建基于支持向量回归的所述发酵罐乙醇出罐浓度预测模型，并设定该发酵罐乙醇出罐浓度预测模型参数的取值范围。