基于数据的生化过程自适应建模及多目标协同优化控制研究

项目名称： 基于数据的生化过程自适应建模及多目标协同优化控制研究

项目编号： No.61173071

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 计算机科学学科

项目作者： 王鲜芳

作者单位： 河南师范大学

项目金额： 56万元

中文摘要： 生化工业在国民经济中占有非常重要的地位，然而由于生化过程模型的不确定性导致现代控制理论不能在实际生化过程中应用，相对于其他模型一定的工业过程，其自动化水平还很低。本项目针对实际生化过程存在的模型容易失效问题，在充分研究基于统计学理论的SVM的基础上，利用在线数据和离线数据，拟提出具有记忆功能的MIMO-OLSSVM理论，结合生化过程机理模型，建立自适应混合模型，实现对一些关键生物变量的在线准确预测，并能够进行实时状态监控；针对生化过程要求的多目标优化问题，拟通过研究标准PSO、QDPSO，提出MQDPSO优化算法理论，结合自适应模型，实现生化过程的多目标协同优化控制；最后，我们将集成阶段性研究成果，构建生化过程监测和控制系统，并通过具体试验和实际应用进行分析与评价。

中文关键词： 自适应混合模型；多目标协同优化；生化过程；MOPSO；SVM

英文摘要：

英文关键词： Adaptive hybrid models；Multi-objective coordinated optimization；biochemical process；MOPSO；SVM