Hits:

Date:2019-03-11

Indexed by:Journal Article

Date of Publication:2012-01-01

Journal:大连理工大学学报

Included Journals:CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume:52

Issue:1

Page Number:150-157

ISSN:1000-8608

Key Words:数学模型; 参数辨识; PSO算法; 连续发酵

Abstract:考虑3-HPA对细胞生长的抑制作用和底物与产物的跨膜运输方式,建立了能更好描述微生物连续发酵过程的新的数学模型,以计算值与实验稳态数据之间的平均
   相对误差为优化目标,以多个动力系统为状态约束,建立了参数辨识模型,证明了该辨识模型的参数可辨识性,并构造了改进的粒子群(PSO)算法求解该辨识模
   型。数值结果表明该新的动力学模型能更好地描述实际微生物连续发酵过程.