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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州電子科技大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于LSTM-PID的溶菌酶發(fā)酵溫度控制方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115966267B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310058086.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16C20/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于LSTM-PID的溶菌酶發(fā)酵溫度控制方法是由李訓(xùn)根;周翰林;宋利豪;游彬;李文鈞;習(xí)旭剛;徐小良;潘宏濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-13向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于LSTM-PID的溶菌酶發(fā)酵溫度控制方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于LSTM?PID的溶菌酶發(fā)酵溫度控制方法，首先通過(guò)機(jī)理建模方法建立溶菌酶發(fā)酵罐的溫度數(shù)學(xué)模型，然后利用隨機(jī)游動(dòng)策略和萊維飛行策略提高鯨魚優(yōu)化算法的尋優(yōu)能力，然后利用改進(jìn)完成的鯨魚優(yōu)化算法為L(zhǎng)STM確定初始階段參數(shù)，然后將LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出設(shè)置為PID控制器的三個(gè)K值并訓(xùn)練得到最為合適的K值代入PID控制器得到控制參數(shù)，將控制參數(shù)傳遞到發(fā)酵罐生產(chǎn)控制系統(tǒng)中進(jìn)行溫度控制。使用萊維飛行與隨機(jī)游動(dòng)策略對(duì)鯨魚算法進(jìn)行優(yōu)化，解決鯨魚優(yōu)化算法在面對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM這種復(fù)雜的模型時(shí)容易較早陷入局部極值即過(guò)早收斂的問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于LSTM-PID的溶菌酶發(fā)酵溫度控制方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于LSTM-PID的溶菌酶發(fā)酵溫度控制方法，其特征在于，包括以下步驟： S1，采用機(jī)理建模方法建立溶菌酶發(fā)酵罐的溫度數(shù)學(xué)模型； S2,采集發(fā)酵罐內(nèi)溶菌酶溫度、密度、流量和體積，將獲取后的具體參數(shù)帶入建立好的數(shù)學(xué)模型得到相應(yīng)的溫度傳遞函數(shù)； S3,利用隨機(jī)游動(dòng)策略和萊維飛行策略對(duì)鯨魚優(yōu)化算法進(jìn)行增強(qiáng)，增強(qiáng)鯨魚優(yōu)化算法在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)的全局尋優(yōu)能力； S4,搭建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為PID算法尋找最為關(guān)鍵的K值以加快尋優(yōu)速度、減小超調(diào)量和提高穩(wěn)定速度； S5,在S3步驟基礎(chǔ)上運(yùn)用改進(jìn)后的鯨魚優(yōu)化算法為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM優(yōu)化初始參數(shù)； S6,在S3、S4、S5步驟基礎(chǔ)上構(gòu)建LSTM-PID算法，算法將LSTM的輸出設(shè)置為PID的三個(gè)參數(shù)Kp，Ki，Kd，并將LSTM的反向傳播算法和PID算法進(jìn)行融合以此來(lái)保證訓(xùn)練模型順利，將LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化后得到的三個(gè)參數(shù)帶入到PID控制器中得到控制參數(shù)； S7,將LSTM-PID算法得到的控制參數(shù)傳遞到發(fā)酵罐生產(chǎn)控制系統(tǒng)中進(jìn)行溫度控制； 所述S6詳細(xì)步驟為： S6.1:構(gòu)建PID控制算法，并將PID控制算法與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，確定LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率η和慣性系數(shù)α，將初始時(shí)刻m設(shè)置為1； S6.2:通過(guò)設(shè)置目標(biāo)溫度rm以及通過(guò)測(cè)量采樣得到的實(shí)際溫度ym，得到此刻的誤差em，em的計(jì)算公式為em＝rm-ym； S6.3:將rm,ym,em,em-1,em-2作為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，將初始值r0、y0、e0、e-1、e-2設(shè)置為0； S6.4:將LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出設(shè)置為PID控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù)Kp，Ki，Kd； S6.5:計(jì)算PID控制器的輸出um： S6.6:將ym與rm的差值em設(shè)置為L(zhǎng)STM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差，進(jìn)行LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，在線調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)控制器參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整； S6.7:當(dāng)em小于設(shè)置的閾值后則停止調(diào)整控制器參數(shù)，確定最終的控制器參數(shù)并帶入到PID控制器中得到控制參數(shù)。

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