基于OPC技術(shù)和果蠅優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程軟測(cè)量

孫麗娜,黃永紅,王應(yīng)海

(1.蘇州工業(yè)園區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機(jī)電工程系,江蘇 蘇州 215123;2.江蘇大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

海洋生物酶發(fā)酵過(guò)程非常復(fù)雜,具有非線性、多變量、強(qiáng)耦合性的特點(diǎn),基質(zhì)質(zhì)量濃度、菌體質(zhì)量濃度、酶活是反映海洋生物酶發(fā)酵進(jìn)程的關(guān)鍵生物參數(shù),由于受硬件檢測(cè)技術(shù)的限制,這些參數(shù)難以實(shí)時(shí)在線測(cè)量,這嚴(yán)重影響了發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化控制[1-6]。近年來(lái),許多學(xué)者對(duì)這些參數(shù)的測(cè)量問(wèn)題進(jìn)行了深入研究,發(fā)現(xiàn)軟測(cè)量技術(shù)是解決上述問(wèn)題的有效途徑。

常用的軟測(cè)量方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、回歸分析法和狀態(tài)觀測(cè)器法。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用比較廣泛,但是,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度慢、容易陷入極小、隱含層節(jié)點(diǎn)難以確定的缺點(diǎn)[7-8]。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized regression neural network,GRNN)克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些缺點(diǎn),具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、學(xué)習(xí)速度快、逼近能力強(qiáng)的特點(diǎn),在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。何琴等[9]采用GRNN對(duì)烤煙的主要化學(xué)成分與感官質(zhì)量進(jìn)行了建模,驗(yàn)證了GRNN的建模效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即使在訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)較少時(shí),GRNN的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度仍然很高;周敏等[10]利用GRNN對(duì)具有高維非線性特性的液位控制器系統(tǒng)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)建模,驗(yàn)證了所建立的模型預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定、穩(wěn)健性好。蘭海濤等[11]構(gòu)建了基于GRNN的邊坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)的模型,獲得滿意的建模效果;林喆等[12]構(gòu)建了基于GRNN的油紙絕緣變壓器的壽命預(yù)測(cè)模型,得到了精度理想的預(yù)測(cè)效果;張榮標(biāo)等[13]將GRNN應(yīng)用于化學(xué)需氧量的在線檢測(cè),驗(yàn)證了GRNN具有較強(qiáng)的泛化能力和較高的檢測(cè)精度。以上研究表明,GRNN具有很強(qiáng)的非線性映射能力,非常適用于解決非線性問(wèn)題,在逼近能力和學(xué)習(xí)速度上也具有更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),無(wú)論訓(xùn)練樣本多少GRNN都可以達(dá)到較好的預(yù)測(cè)效果,并且GRNN的結(jié)構(gòu)和權(quán)值都是由學(xué)習(xí)樣本決定,在GRNN建模過(guò)程中不需要迭代訓(xùn)練,因而更適合用于具有非線性、多變量、強(qiáng)耦合性特點(diǎn)的海洋生物酶發(fā)酵過(guò)程。在GRNN建模過(guò)程中,需要先確定好合適的平滑因子取值才能達(dá)到良好的建模效果,即平滑因子的大小直接影響GRNN模型的預(yù)測(cè)性能。文獻(xiàn)[9-13]中,采用的方法主要有試湊法和交叉驗(yàn)證法,但這些方法都具有一定的局限性,不一定能夠找到最優(yōu)的平滑因子取值,而果蠅優(yōu)化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)具有搜索空間大、全局搜索能力強(qiáng)的特點(diǎn),非常適用于GRNN參數(shù)優(yōu)化[14-16]。

本文以海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程為研究對(duì)象,提出一種基于FOA優(yōu)化GRNN的軟測(cè)量建模方法,首先利用訓(xùn)練樣本集對(duì)關(guān)鍵生物參數(shù)進(jìn)行軟測(cè)量建模,利用測(cè)試樣本集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,該模型收斂速度快、預(yù)測(cè)精度高、泛化能力強(qiáng)。為了進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵生物參數(shù)的在線軟測(cè)量,文中結(jié)合MATLAB強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的工具箱以及組態(tài)王組態(tài)靈活、實(shí)用性強(qiáng)、且能夠?yàn)楦鞣N現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備提供驅(qū)動(dòng)軟件[17-18]的特點(diǎn),將組態(tài)王實(shí)時(shí)采集的輸入樣本數(shù)據(jù)通過(guò)面向過(guò)程控制的對(duì)象鏈接與嵌入(Object linking and embeded for process control,OPC)技術(shù)傳遞給MATLAB,MATLAB用建好的FOA優(yōu)化GRNN模型預(yù)測(cè)出關(guān)鍵生物參數(shù)并將其軟測(cè)量值再通過(guò)OPC技術(shù)傳遞給組態(tài)王,在組態(tài)王中實(shí)現(xiàn)了生物參數(shù)的實(shí)時(shí)顯示與監(jiān)視。

1 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

GRNN由輸入層、模式層、求和層和輸出層組成,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.1 輸入層

輸入層的作用是直接將網(wǎng)絡(luò)輸入X=[x1,x2,…,xr]T傳遞給模式層,其中,r為學(xué)習(xí)樣本中輸入向量的維數(shù)(即輸入層神經(jīng)元的數(shù)目)。

1.2 模式層

模式層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為Pi

(1)

式中:σ為平滑因子,X網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,Xi為第i個(gè)神經(jīng)元對(duì)應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本,i=1,2,…,n,n為學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目(即模式層神經(jīng)元的數(shù)目)。

1.3 求和層

求和層采用兩種類(lèi)型的傳遞函數(shù),第一種類(lèi)型的傳遞函數(shù)是對(duì)所有模式層神經(jīng)元的輸出進(jìn)行算數(shù)求和,公式為

(2)

第二種類(lèi)型的傳遞函數(shù)是對(duì)所有模式層神經(jīng)元進(jìn)行加權(quán)求和

(3)

式中:n為學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目;j=1,2,3,…,k;yij為第i個(gè)輸出樣本Yi中的第j個(gè)元素。

1.4 輸出層

設(shè)網(wǎng)絡(luò)的輸出為Y=[y1,y2,…,yk]T,k為輸出向量的維數(shù)(即輸出層神經(jīng)元的數(shù)目),則輸出層中第j個(gè)神經(jīng)元yj可表示為

(4)

結(jié)合式(1)-(4)可以得出,平滑因子σ的大小直接影響GRNN的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2 果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了提高GRNN模型的預(yù)測(cè)精度,文中采用果蠅優(yōu)化算法搜索廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子σ取值。果蠅優(yōu)化算法是一種基于果蠅覓食行為推演出來(lái)的全局尋優(yōu)算法[19],根據(jù)果蠅覓食的特性,果蠅優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程如圖2所示,可歸納為以下步驟。

(1)確定好訓(xùn)練樣本集以及GRNN的輸入和輸出樣本數(shù)據(jù)。

(2)隨機(jī)初始化果蠅群體的位置(Xaxis,Yaxis),設(shè)置迭代次數(shù)的上限(maxgen)和種群規(guī)模的大小(zisepop)。

(3)隨機(jī)設(shè)定果蠅個(gè)體尋優(yōu)食物的方向和距離(Xi,Yi)

(5)

式中:r為隨機(jī)數(shù)。

(4)計(jì)算果蠅個(gè)體到原點(diǎn)的距離Di和味道濃度判定值Si

(6)

(5)將味道濃度判定值Si代入味道濃度判定函數(shù)F(Si),求出味道濃度Smelli,本文使用GRNN模型的均方根誤差(RMSE)作為味道濃度判定函數(shù)。

(7)

(6)找出果蠅群體中味道濃度Smelli最優(yōu)個(gè)體(RMSE的極小值)。

[bestSmellbestindex]=min(Smell)

(8)

(7)保留最優(yōu)味道濃度bestSmell和味道濃度最優(yōu)的個(gè)體果蠅位置bestindex對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)(Xaxis,Yaxis),然后果蠅利用敏銳的視覺(jué)向該位置飛去。

Xaxis=X(bestindex)

Yaxis=Y(bestindex)

Smellbest=bestSmell

(9)

(8)開(kāi)始迭代尋優(yōu),判斷對(duì)否達(dá)到最優(yōu)味道濃度或最大迭代次數(shù),若是則執(zhí)行步驟(7),否則重復(fù)執(zhí)行步驟(3)-(6),直至運(yùn)行停止。

(9)迭代尋優(yōu)過(guò)程結(jié)束后,將最優(yōu)的平滑因子σ代入GRNN模型中,即可得到FOA優(yōu)化GRNN的軟測(cè)量模型。

3 海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程軟測(cè)量建模

3.1 樣本數(shù)據(jù)的采集

通過(guò)分析海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程中菌體細(xì)胞的生長(zhǎng)代謝過(guò)程,對(duì)生物參數(shù)(菌體質(zhì)量濃度X,基質(zhì)質(zhì)量濃度S,相對(duì)酶活P)有影響的變量主要有溫度t、基質(zhì)進(jìn)給速率u、溶解氧濃度Do、空氣流量l、發(fā)酵罐壓力p、反應(yīng)器體積v、攪拌轉(zhuǎn)速r、CO2濃度和pH值。如果把這些可以直接測(cè)量的變量都作為軟測(cè)量模型的輔助變量,就會(huì)使得所建立的模型結(jié)構(gòu)變得非常復(fù)雜,為此,利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合平均影響值(Mean impact value,MIV)方法進(jìn)行變量篩選[20-21],最終確定空氣流量l、攪拌轉(zhuǎn)速r、pH值、Do濃度、反應(yīng)器體積v作為軟測(cè)量模型的輔助變量。該方法計(jì)算過(guò)程為:將對(duì)生物參數(shù)有影響的以上9個(gè)變量作為MIV-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,菌體質(zhì)量濃度X,基質(zhì)質(zhì)量濃度S,相對(duì)酶活P作為網(wǎng)絡(luò)的輸出,求解出每個(gè)輸入變量對(duì)輸出變量的平均影響值,根據(jù)平均影響值的絕對(duì)值的大小來(lái)判定該輸入變量對(duì)輸出變量的重要性,從而篩選出對(duì)輸出變量影響較大的輸入變量作為軟測(cè)量模型的輔助變量。此方法在生物參數(shù)預(yù)測(cè)上的有效性與可行性已在文獻(xiàn)[20]中證明。

在海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程中,通氣量為1∶1、溫度控制在18 ℃,攪拌轉(zhuǎn)速150 r/min,pH值7.0,溶氧控制在35%～45%之間。發(fā)酵過(guò)程中每分鐘采集一次空氣流量l(通過(guò)安裝在發(fā)酵罐的排氣管道上的轉(zhuǎn)子流量計(jì)測(cè)定)、攪拌轉(zhuǎn)速r(通過(guò)安裝在電動(dòng)機(jī)軸上的測(cè)速發(fā)電機(jī)檢測(cè))、pH值(采用把指示電極和參比電極合二為一的復(fù)合pH電極測(cè)量)、Do濃度(采用直接插入發(fā)酵罐內(nèi)的復(fù)膜電極測(cè)定溶解氧濃度)、反應(yīng)器體積v(采用電導(dǎo)率儀測(cè)定[22])。發(fā)酵過(guò)程中的生物參數(shù)(菌體質(zhì)量濃度、基質(zhì)質(zhì)量濃度和酶活)每小時(shí)取樣一次并進(jìn)行離線分析?；|(zhì)質(zhì)量濃度采用斐林試劑法測(cè)定,菌體質(zhì)量濃度采用菌絲干重法測(cè)定,酶活采用Folin-酚試劑法測(cè)定?？偣膊杉?0批發(fā)酵數(shù)據(jù),每批數(shù)據(jù)中含有50個(gè)樣本,每批樣本中含有8個(gè)變量,其中空氣流量l、攪拌轉(zhuǎn)速r、pH值、Do濃度、反應(yīng)器體積v為軟測(cè)量模型的輸入變量,菌體質(zhì)量濃度X,基質(zhì)質(zhì)量濃度S,相對(duì)酶活P作為軟測(cè)量模型的輸出變量。

3.2 軟測(cè)量模型的建立

為了更有力地說(shuō)明FOA優(yōu)化GRNN的建模效果,文中將9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、1批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本和8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、2批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本分別對(duì)模型進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試,并將最大誤差(MaxEr)、平均絕對(duì)誤差(MAD)和均方根誤差(RMSE)作為FOA-GRNN模型的評(píng)價(jià)指標(biāo),它們的計(jì)算公式分別為

(10)

(11)

(12)

將9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時(shí),根據(jù)FOA優(yōu)化GRNN的算法步驟,隨機(jī)初始化果蠅群體位置為:Xaxis=rand()、Yaxis=rand(),最大迭代次數(shù)為100,種群規(guī)模設(shè)定為10,隨機(jī)設(shè)定果蠅飛行方向與距離:X(i)=Xaxis+20*rand()-10、Y(i)=Yaxis+20*rand()-10,另外,為了避免網(wǎng)絡(luò)過(guò)渡訓(xùn)練,設(shè)定最優(yōu)味道濃度bestSmell<0.01。用果蠅算法優(yōu)化GRNN的平滑因子,經(jīng)過(guò)5次迭代收斂于坐標(biāo)(16.077 7,10.113 9),對(duì)應(yīng)的RMSE最小值為0.009 5,平滑因子σ最佳值為0.049 9,建模時(shí)間為4.165 2 s,具體優(yōu)化過(guò)程如圖3所示。

將8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時(shí),利用FOA優(yōu)化GRNN的平滑因子,參數(shù)設(shè)置與9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時(shí)相同,最終經(jīng)過(guò)3次迭代收斂于坐標(biāo)(-15.687 2,-7.458 1),對(duì)應(yīng)的RMSE最小值為0.005 8,平滑因子σ最佳值為0.058 4,建模時(shí)間為2.511 6 s,具體優(yōu)化過(guò)程如圖4所示。

將最佳的平滑因子取值代入net=newgrnn(P,T,SPREAD)函數(shù)中得到訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)net,其中,P為輸入樣本,T為目標(biāo)向量,SPREAD為徑向基函數(shù)的分布密度(平滑因子σ)。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)net和輸入樣本P代入函數(shù)Y=sim(net,P)中得到網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)Y。

為了分析FOA-GRNN軟測(cè)量模型的性能,采用相同的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本分別對(duì)GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試。在GRNN訓(xùn)練過(guò)程中,SPREAD采用默認(rèn)值1;在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中,主要參數(shù)設(shè)置:隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為tansig,輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為purelin,訓(xùn)練函數(shù)采用traingdx函數(shù),隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為20,訓(xùn)練誤差為0.000 1,最大訓(xùn)練次數(shù)為1 000;在SVM訓(xùn)練過(guò)程中,采用默認(rèn)的參數(shù)設(shè)置。9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時(shí)4種模型的訓(xùn)練結(jié)果和8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時(shí)4種模型的訓(xùn)練結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出,由于GRNN和SVM在訓(xùn)練的過(guò)程中不需要迭代,所以訓(xùn)練速度比較快,而FOA-GRNN和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的時(shí)候需要迭代,所以訓(xùn)練速度相對(duì)來(lái)說(shuō)較慢,但對(duì)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FOA-GRNN,可以看出,無(wú)論是9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本還是采用8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,FOA-GRNN的訓(xùn)練速度和迭代次數(shù)明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外,為了比較4種模型的訓(xùn)練效果,表1中也給出了每種模型的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X、相對(duì)酶活P的MAD和RMSE,可以看出,無(wú)論是采用9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本還是采用8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,FOA-GRNN模型的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對(duì)酶活P的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他3種模型,說(shuō)明FOA-GRNN模型具有良好的擬合能力。

表1 4種模型的訓(xùn)練結(jié)果比較

3.3 軟測(cè)量模型的驗(yàn)證

為了便于比較4種模型的預(yù)測(cè)效果,表2分別給出了4種模型在1批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本和2批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本時(shí)所對(duì)應(yīng)的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對(duì)酶活P的MaxEr、MAD和RMSE。

表2 4種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比較

從表2中可以看出,無(wú)論采用1批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本還是采用2批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,FOA-GRNN模型所預(yù)測(cè)的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對(duì)酶活P的MaxEr、MAD和RMSE都非常小,且遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他3種模型,說(shuō)明FOA-GRNN模型具有良好的預(yù)測(cè)能力。

為了更直觀地看出4種模型的預(yù)測(cè)效果,文中給出了1批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本時(shí)的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對(duì)酶活P的預(yù)測(cè)結(jié)果圖,分別如圖5～7所示。圖5為每種模型針對(duì)基質(zhì)質(zhì)量濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果,圖6為每種模型針對(duì)菌體質(zhì)量濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果,圖7為每種模型針對(duì)相對(duì)酶活的預(yù)測(cè)結(jié)果。

從圖5基質(zhì)質(zhì)量濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果、圖6菌體質(zhì)量濃度的預(yù)測(cè)結(jié)果和圖7相對(duì)酶活的預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,無(wú)論基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X還是相對(duì)酶活P,FOA-GRNN模型預(yù)測(cè)的軟測(cè)量值(預(yù)測(cè)值)和離線化驗(yàn)值(目標(biāo)值)非常逼近,明顯優(yōu)于GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM,說(shuō)明FOA-GRNN模型在逼近能力和預(yù)測(cè)能力上均具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。

結(jié)合表1、表2和圖5～7可以看出,無(wú)論是采用9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、1批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本還是采用8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、2批數(shù)據(jù)作為測(cè)試樣本,FOA優(yōu)化GRNN軟測(cè)量建模方法的訓(xùn)練和測(cè)試的效果都非常好且所獲得的關(guān)鍵生物參數(shù)的MaxEr、MAD、RMSE都比GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM軟測(cè)量模型小得多,這說(shuō)明FOA-GRNN軟測(cè)量模型具有良好的泛化能力。由于GRNN和SVM的訓(xùn)練不需要迭代,而在FOA優(yōu)化GRNN軟測(cè)量建模過(guò)程中,需要通過(guò)果蠅算法對(duì)GRNN的平滑因子σ進(jìn)行迭代尋優(yōu),所以,FOA優(yōu)化GRNN算法的時(shí)間復(fù)雜度有所提升,但建模時(shí)間在可接受的范圍內(nèi)。綜合以上分析可以表明,FOA優(yōu)化GRNN軟測(cè)量建模方法比較適用于海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程關(guān)鍵生物參數(shù)的預(yù)測(cè)。

4 軟測(cè)量參數(shù)在線監(jiān)視

為了使FOA優(yōu)化GRNN軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)出的海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程中的關(guān)鍵生物參數(shù)能夠?qū)崟r(shí)顯示出來(lái),文中通過(guò)OPC技術(shù)將MATLAB和組態(tài)王進(jìn)行了數(shù)據(jù)連接。OPC 技術(shù)采用客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu),OPC服務(wù)器由服務(wù)器、組對(duì)象和數(shù)據(jù)項(xiàng)三類(lèi)對(duì)象組成。MATLAB7.0以上的版本中含有專(zhuān)門(mén)的OPC ToolBox,借助于Matlab OPC工具箱就可以方便地實(shí)現(xiàn)OPC客戶端和OPC服務(wù)器之間的通訊。

在海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程中,MATLAB作為OPC客戶端,組態(tài)王作為OPC服務(wù)器,其發(fā)酵過(guò)程的硬件結(jié)構(gòu)如圖8所示。輔助變量首先通過(guò)對(duì)應(yīng)的傳感器進(jìn)行檢測(cè)后,利用S7-200PLC的模擬量模塊獲取傳感器傳回的數(shù)值。然后,組態(tài)王利用工控機(jī)上的RS232接口,通過(guò)PPI協(xié)議與西門(mén)子S7-200PLC進(jìn)行通信,就可以實(shí)現(xiàn)這些變量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。最后,組態(tài)王采集的軟測(cè)量模型的輔助變量通過(guò)OPC通訊接口將數(shù)據(jù)傳遞給MATLAB,MATLAB將這些數(shù)據(jù)作為FOA優(yōu)化GRNN模型的輸入樣本進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算完成后再通過(guò)OPC通訊接口將函數(shù)返回值(關(guān)鍵生物參數(shù)預(yù)測(cè)值)傳送給組態(tài)王。

為了驗(yàn)證MATLAB和組態(tài)王之間的數(shù)據(jù)通訊效果,圖9給出了海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程中輔助變量與主導(dǎo)變量的在線監(jiān)視情況。圖9(a)中的P1為組態(tài)王實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù),Y為通過(guò)FOA優(yōu)化GRNN軟測(cè)量建模所得到的預(yù)測(cè)結(jié)果,可以看出組態(tài)王和MATLAB所顯示的數(shù)據(jù)是一致的,這表明MATLAB通過(guò)OPC技術(shù)成功地實(shí)現(xiàn)了和組態(tài)王之間的實(shí)時(shí)通訊;為了測(cè)試系統(tǒng)的穩(wěn)定性,圖9(b)給出了海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程實(shí)際運(yùn)行一段時(shí)間后的關(guān)鍵生物參數(shù)的實(shí)時(shí)趨勢(shì)曲線;另外,圖9(c)給出了海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程智能監(jiān)視系統(tǒng)的界面。以上運(yùn)行結(jié)果表明,利用OPC技術(shù)不僅實(shí)現(xiàn)了MATLAB和組態(tài)王之間的數(shù)據(jù)通訊,使得生物參數(shù)在組態(tài)王中能夠進(jìn)行實(shí)時(shí)顯示,并且系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性較好,為海洋微生物發(fā)酵過(guò)程優(yōu)化控制奠定了基礎(chǔ)。另外,可根據(jù)實(shí)際情況將該監(jiān)視系統(tǒng)稍作改進(jìn)就可以應(yīng)用于其他微生物發(fā)酵過(guò)程。

5 結(jié)論

本文針對(duì)海洋生物酶發(fā)酵過(guò)程中關(guān)鍵生物參數(shù)難以實(shí)時(shí)在線測(cè)量的問(wèn)題,以海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程為研究對(duì)象,通過(guò)MATLAB編程建立了基于FOA優(yōu)化GRNN的海洋蛋白酶發(fā)酵過(guò)程關(guān)鍵生物參數(shù)軟測(cè)量模型,利用OPC技術(shù)將組態(tài)王實(shí)時(shí)采集的輔助變量傳遞給MATLAB,MATLAB將模型預(yù)測(cè)出的關(guān)鍵生物參數(shù)傳遞給組態(tài)王。結(jié)果表明,無(wú)論訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本怎么分配,基于FOA優(yōu)化GRNN的軟測(cè)量模型的迭代次數(shù)明顯小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、收斂速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),且預(yù)測(cè)精度和泛華能力明顯優(yōu)于GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM;利用OPC技術(shù)解決了MATLAB與組態(tài)王之間的數(shù)據(jù)通訊,實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵生物參數(shù)的實(shí)時(shí)在線測(cè)量,且系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定,獲得了較好的效果,為海洋生物酶發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化控制奠定了基礎(chǔ)。另外,可根據(jù)實(shí)際情況將該方法應(yīng)用于其他微生物發(fā)酵過(guò)程。