自动化学院承办2018年第十六期“名家讲坛”(总59期):刘飞 教授

          报告题目:MFA与数据驱动相结合的发酵过程建模与优化

          报告时间:2018年6月26日16:00

          报告地点:自动化学院泰山报告厅

          报 告 人:刘飞教授(江南大学)
报告人简介:

    刘飞,江南大学教授,博士生导师,轻工过程先进控制教育部重点实验室主任。担任国际自动控制联合会(IFAC)过程控制委员会(TC6.1)委员、中国自动化学会理事及过程控制专业委员会常务委员、中国系统仿真学会智能物联系统建模与仿真专业委员会副主任等。2005年入选“教育部新世纪优秀人才计划”。主要从事先进控制理论及应用、工业大数据及监控、过程工业智能装备与控制系统的研究与开发,发表SCI论文90多篇,授权发明专利6项,结合轻工发酵和食品行业现状,开发并推广建模、控制和优化技术,获省部、行业协会自然科学和科技进步奖7项,获中国轻工联合会先进个人称号,是“工业感知与先进控制”江苏高等学校优秀科技创新团队带头人。
内容简介:
    工程控制领域中对发酵过程的控制和优化,通常依据宏观动力学模型,缺少对细胞代谢机理的分析与利用,引入微生物代谢网络,将代谢通量分析(MFA)与数据驱动的建模技术相结合,研究发酵过程模型化与优化策略,是一项有意义的尝试。代谢通量分布决定了细胞的生化特征,通过引入动态MFA计算时刻的概念,获得基于时间序列的代谢通量函数,实现代谢通量分布的定量分析。结合数据驱动方法,建立代谢通量分布与发酵操作变量间的映射模型,针对发酵过程的非线性、多阶段特性,采用高斯混合模型(GMM)聚类进行过程阶段划分,以EM估计子模型参数,获得加权偏最小二乘(WPLS)下全局融合模型。以此为基础探索发酵工艺优化策略,考虑菌体、能量、产物、副产物等代谢物于不同生长阶段中的代谢要求进行优化目标设计,并根据常规动力学特征和代谢信息添加约束条件,采用多目标优化算法求解优化问题。 

 

更新时间:2018-06-20 点击 6928 分享:

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