深度学习驱动的林可霉素发酵过程参数控制：非线性与时间延迟的智能解决方案

本文主要探讨了人工智能在深度学习框架下对洁霉素发酵过程控制中的应用及其挑战。洁霉素发酵过程中常见的非线性、滞后性和时间变化特性，使得传统参数控制方法面临巨大困难。因此，研究者提出了一种融合模糊控制与PID控制的方法，旨在解决这些问题。 首先，文章全面分析了当前洁霉素发酵过程中pH控制的应用现状、发展趋势以及所遇到的主要问题。通过深入研究，作者认识到在非线性系统中，单纯依靠pH值调控难以满足动态优化的需求，模糊控制技术的引入可以处理这种复杂性，同时PID控制的稳定性为其提供了一个补充。 为了克服发酵过程的时间依赖性，文中提出了将模糊控制的自适应性与PID控制的精确性相结合的策略。通过Simulink仿真，结果显示这种混合控制算法在处理非线性和时间延迟系统时展现出良好的控制性能，能够有效地调节发酵参数，实现在线控制。 此外，为了实现场景化的发酵过程管理，文章构建了一个基于现场总线技术的洁霉素发酵控制系统。该系统采用双层计算机控制结构，包括基础自动化层和高级管理层，实现了对发酵过程的实时监控、控制决策和管理功能。这种设计有助于提高整个发酵过程的效率和产品质量，同时也体现了深度学习在工业生产中的实际应用价值。 本文不仅探讨了深度学习在洁霉素发酵过程控制中的理论应用，还通过实际案例展示了如何通过融合模糊控制与PID控制来应对发酵过程中的复杂动态特性。通过现场总线技术的应用，系统实现了对发酵工艺的智能化管理和优化，为工业生产过程中的参数控制提供了一种创新且有效的解决方案。