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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于LSTM-PID的溶菌酶发酵温度控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115966267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310058086.2，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于LSTM-PID的溶菌酶发酵温度控制方法是由李训根;周翰林;宋利豪;游彬;李文钧;习旭刚;徐小良;潘宏涛设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM-PID的溶菌酶发酵温度控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于LSTM‑PID的溶菌酶发酵温度控制方法，首先通过机理建模方法建立溶菌酶发酵罐的温度数学模型，然后利用随机游动策略和莱维飞行策略提高鲸鱼优化算法的寻优能力，然后利用改进完成的鲸鱼优化算法为LSTM确定初始阶段参数，然后将LSTM神经网络的输出设置为PID控制器的三个K值并训练得到最为合适的K值代入PID控制器得到控制参数，将控制参数传递到发酵罐生产控制系统中进行温度控制。使用莱维飞行与随机游动策略对鲸鱼算法进行优化，解决鲸鱼优化算法在面对神经网络LSTM这种复杂的模型时容易较早陷入局部极值即过早收敛的问题。

本发明授权一种基于LSTM-PID的溶菌酶发酵温度控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM-PID的溶菌酶发酵温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，采用机理建模方法建立溶菌酶发酵罐的温度数学模型； S2,采集发酵罐内溶菌酶温度、密度、流量和体积，将获取后的具体参数带入建立好的数学模型得到相应的温度传递函数； S3,利用随机游动策略和莱维飞行策略对鲸鱼优化算法进行增强，增强鲸鱼优化算法在处理复杂问题时的全局寻优能力； S4,搭建LSTM神经网络模型，为PID算法寻找最为关键的K值以加快寻优速度、减小超调量和提高稳定速度； S5,在S3步骤基础上运用改进后的鲸鱼优化算法为神经网络LSTM优化初始参数； S6,在S3、S4、S5步骤基础上构建LSTM-PID算法，算法将LSTM的输出设置为PID的三个参数Kp，Ki，Kd，并将LSTM的反向传播算法和PID算法进行融合以此来保证训练模型顺利，将LSTM神经网络优化后得到的三个参数带入到PID控制器中得到控制参数； S7,将LSTM-PID算法得到的控制参数传递到发酵罐生产控制系统中进行温度控制； 所述S6详细步骤为： S6.1:构建PID控制算法，并将PID控制算法与LSTM神经网络相结合，确定LSTM神经网络学习速率η和惯性系数α，将初始时刻m设置为1； S6.2:通过设置目标温度rm以及通过测量采样得到的实际温度ym，得到此刻的误差em，em的计算公式为em＝rm-ym； S6.3:将rm,ym,em,em-1,em-2作为LSTM神经网络的输入，将初始值r0、y0、e0、e-1、e-2设置为0； S6.4:将LSTM神经网络的输出设置为PID控制器的三个可调参数Kp，Ki，Kd； S6.5:计算PID控制器的输出um： S6.6:将ym与rm的差值em设置为LSTM神经网络的误差，进行LSTM神经网络学习，在线调整神经网络权值参数，实现对控制器参数的自适应调整； S6.7:当em小于设置的阈值后则停止调整控制器参数，确定最终的控制器参数并带入到PID控制器中得到控制参数。

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