[發明專利]一種不等長批次條件下青霉素生產過程核學習監測方法

有效

• 申請號: 201410129328.3
• 申請日: 2014-04-01
• 公開（公告）號: CN103901855B
• 公開（公告）日: 2016-11-02
• 發明（設計）人: 葛志強
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 周烽

1.一種不等長批次條件下青霉素生產過程核學習監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

（1）利用集散控制系統收集青霉素生產過程的數據，組成建模用的訓練樣本集：i=1,2,…,I，其中，R為實數集，即表示X_i服從K_i×J的二維數據分布，I為該數據的批次信息，K_i為第i個批次的采樣數據點數，J為變量個數，將這些數據存入歷史數據庫；

（2）沿著時間點方向對每一個數據矩陣進行排列，得到新的數據矩陣，并對其進行預處理和歸一化，即使得各個過程變量的均值為零，方差為1，得到新的數量，確定其統計限；

（4）將建模數據和各個模型參數存入歷史數據庫和實時數據庫中備用；

（5）收集新的過程數據，并對其進行預處理和歸一化；

（6）采用核學習監測模型對其進行監測，計算各個統計量的值，與統計限的值進行比較，得出青霉素生產過程的在線監測結果。

2.根據權利要求1所述一種不等長批次條件下青霉素生產過程核學習監測方法，其特征在于，所述步驟2具體為：沿著時間點方向對每一個批次數據組成的矩陣進行排列，即：

X(Σi=1IKi×J)=X1(K1×J)X1(K2×J)...XI(KI×J)]]>

其中，X₁(K₁×J),X₂(K₂×J)和X_I(K_I×J)分別為第一、第二和第I批次的數據矩陣集，它們的行代表的是K₁個、K₂個和K_I個采樣樣本點數，列代表的是J個變量。