采用非线性粒子群算法的同步糖化发酵参数辨识

为进一步优化同步糖化发酵(SSF)工艺,在经典发酵动力学的基础上,总结出SSF工艺中的还原糖变化方程,并采用自适应粒子群优化(PSO)算法进行菌体生长、产物生成以及还原糖消耗的模型参数辨识。通过比较分析线性和非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法在动力学参数辨识过程中的优劣,确定了非线性方法的快速收敛特性。结果表明:模型的拟合值与实验数据比较接近,即利用这些模型来反映此SSF过程的机理具有一定的准确性和可靠性;通过非线性动态变化惯性权重的自适应PSO算法进行参数辨识具有一定的可行性和推广性,也为模型参数辨识提供了一种新思路。