[发明专利]基于多向数据模型的青霉素发酵过程迭代学习卡尔曼滤波方法有效
| 申请号： | 201911306506.4 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111145838B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 刘飞;吴宏亮;赵忠盖;李恭新 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G16C20/10 | 分类号： | G16C20/10;G16C20/70 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉;刘秋彤 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于多向数据模型的青霉素发酵过程迭代学习卡尔曼滤波方法，属于间歇生产过程状态估计领域。首先针对青霉素发酵过程选择变量；然后采集生产过程的多批次历史数据建立多向线性变参数模型，并用期望最大化算法估计模型参数，再扩展成含噪声干扰的状态空间形式的多向线性变参数模型；接着基于SS‑MLPV模型构造一个适用于迭代学习卡尔曼滤波的误差模型，将误差模型分解为时间方向子模型与批次方向子模型；最后基于当前间歇发酵过程的青霉素浓度数据，第一批使用卡尔曼滤波对青霉素浓度的状态估计，第二批开始对构建的时间和批次方向的子模型进行ILKF得到误差估计，将不含噪声的SS‑MLPV模型输出与误差估计相加即为青霉素浓度的估计。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多向 数据模型 青霉素 发酵 过程 学习 卡尔 滤波 方法 | ||
【主权项】：
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