一种基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量方法技术

一种基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量方法，属于发酵过程软测量技术领域。其包括以下步骤：1)数据的获取和整合：使用仿真平台获取不同工况下的青霉素发酵过程，并且对获取的数据进行划分、收集和整合；2)数据选择：对数据进行选择，去除冗余无用的数据并建立变量之间因果图；3)构建TGTCN模型并进行训练；4)模型预测。本发明专利技术方法采用基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量方法，利用图注意力网络和时间卷积网络，在时间和空间维度上对数据进行提取，增加了模型的泛化性，能够对不同发酵过程的关键产品质量进行精准测量。不同发酵过程的关键产品质量进行精准测量。不同发酵过程的关键产品质量进行精准测量。

【技术实现步骤摘要】
一种基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量方法


[0001]本专利技术属于发酵过程软测量
，具体涉及一种基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量方法。

技术介绍

[0002]发酵过程是有生物参与并在合适的PH值、温度、搅拌等发酵条件下生成目标产物的过程，广泛的存在于各种工业过程中，有固有的强非线性和机理过程的复杂性。其理论建模和过程控制都存在较大困难，尤其是缺乏合适的在线传感器来在线分析关键产品质量，如青霉素发酵过程中的产物浓度和活性菌体浓度，只能离线化验分析，这在很大程度上限制了发酵过程的控制和优化。
[0003]随着数据驱动建模的方法在工业过程中体现出巨大优势，同时为了克服难以分析关键产品质量的问题，采用数据驱动建模的方法从其他可在线测量的变量中来估计关键产品质量被广泛应用。发酵过程由于其产品质量和操作变量之间存在强非线性，因此基于发酵过程的数据驱动建模方法主要分为统计方法、浅层机器学习方法和深度学习方法。其中，统计方法主要包括主成分分析(Principal ComponentAnalysis，PCA)、偏最小二乘法(Par本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：1)数据的获取和整合：使用仿真平台获取不同工况下的青霉素发酵过程，并且对获取的数据进行划分、收集和整合；2)数据选择：对数据进行选择，去除冗余无用的数据并建立变量之间因果图；3)建模训练：构建基于拓扑引导时间卷积网络TGTCN模型，模型的输入为经过数据选择保留的数据与变量之间的因果连接矩阵；然后利用TGTCN模型对所整合的数据进行学习训练；4)模型预测：将训练后的TGTCN模型用于发酵过程产物出口浓度预测，并给出预测结果。2.如权利要求1所述的一种基于拓扑引导时间卷积网络的发酵过程软测量建模方法，其特征在于，所述步骤1)的具体过程如下：步骤1.1)设定仿真过程，获得仿真平台变量的输出数据；步骤1.2)将数据根据设定比例划分成训练集、验证集和测试集；步骤1.3)由于不同特征变量之间数据差异性较大，需要对数据进行标准化处理，以便于模型进行处理和运算，具体公式如下：其中，X'是经标准化处理后的数据，X是未经标准化处理的原数据，μ是数据的均值，σ是数据的标准差。3.如权利要求1所述的一种基于时序图网络的发酵过程软测量建模方法，其特征在于，所述步骤2)的具体过程如下：步骤2.1)使用格兰杰因果检测进行数据变量选择，建立两种不同的自回归模型来评估格兰杰因果关系，公式如下：其中，a
1j,l
(i＝1,2)和b
1j,l
是自回归模型的系数；ε
1(t)
和ε
1(2)(t)
分别是完整模型和简化模型的预测误差；p是自回归模型的顺序，即模型所涉及的时间滞后；J是过程变量的总数，x
j(t)
(j＝3,4,...,J)表示在第t个采样时间点第j个变量的观测值；步骤2.2)...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘毅，贾明伟，高增梁，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：