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针对诺西肽发酵过程中菌体浓度的估计问题,提出了一种并联型混合建模方法。该混合模型分两部分:机理模型部分和误差补偿模型部分。利用二氧化碳释放率方程与菌体生长动力学模型,推导出了一种新的菌体生长动态模型,并以此作为混合模型的机理模型部分;利用神经网络构成误差补偿模型部分,其中该部分的辅助变量是在分析与诺西肽发酵过程对应的非结构模型的基础上,根据隐函数存在定理选取的。实验结果验证了所提方法的有效性。