| 中文摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| ·中药生产过程控制技术的发展 | 第11-14页 |
| ·中药生产过程优化控制的基本思想与现状 | 第11-13页 |
| ·中药生产过程自动化的进展 | 第13-14页 |
| ·国内外研究动态 | 第14-19页 |
| ·过程模型化技术 | 第16页 |
| ·在线优化技术 | 第16页 |
| ·过程优化与先进控制 | 第16-17页 |
| ·工程实施与经济效益 | 第17-19页 |
| ·本文的研究背景和主要内容 | 第19-22页 |
| 第二章 中药生产过程的机理特征分析 | 第22-35页 |
| ·模型化基础 | 第22-23页 |
| ·中药生产工艺流程简介 | 第23-24页 |
| ·中药提取过程工艺 | 第24-26页 |
| ·提取过程动态数学模型 | 第26-29页 |
| ·中药浓缩过程工艺 | 第29-30页 |
| ·浓缩过程动态数学模型 | 第30-31页 |
| ·醇沉和醇提工艺 | 第31-33页 |
| ·机理建模的必要性 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 中药提取过程多目标优化控制 | 第35-42页 |
| ·前言 | 第35页 |
| ·提取工段控制系统结构 | 第35-36页 |
| ·多目标优化控制的数学模型 | 第36-37页 |
| ·变结构的神经网络控制 | 第37-40页 |
| ·神经网络权值的训练 | 第37-39页 |
| ·神经网络结构的训练 | 第39-40页 |
| ·优化结果 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 挥发油回收的优化控制 | 第42-50页 |
| ·前言 | 第42页 |
| ·挥发油回收率优化数学模型 | 第42-43页 |
| ·基于域进化模型的遗传算法 | 第43-46页 |
| ·改进的遗传算法在挥发油回收中的应用 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 中药浓缩过程序贯二次规划法(SQP)优化控制 | 第50-61页 |
| ·前言 | 第50页 |
| ·序贯二次规划法(SQP) | 第50-54页 |
| ·SQP法的原理和计算步骤 | 第51-54页 |
| ·优化数学模型 | 第54-55页 |
| ·SQP求解方法 | 第55-59页 |
| ·调优模型 | 第55-56页 |
| ·过程模拟模型 | 第56页 |
| ·求解步骤 | 第56-58页 |
| ·求解结果 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 中药浓缩工艺浓度控制 | 第61-71页 |
| ·前言 | 第61页 |
| ·迭代学习控制 | 第61-64页 |
| ·浓度迭代学习控制算法 | 第64-67页 |
| ·蒸发器数学模型描述及系统仿真应用 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第七章 中药浓缩工艺蒸发速度控制 | 第71-81页 |
| ·前言 | 第71页 |
| ·DMC预测-PID串级控制 | 第71-77页 |
| ·预测控制算法 | 第71-76页 |
| ·DMC预测—PID串级控制结构 | 第76-77页 |
| ·DMC预测—PID串级控制算法的应用 | 第77-79页 |
| ·DMC预测—PID串级控制仿真研究 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第八章 中药生产过程优化控制装备的研制 | 第81-96页 |
| ·控制系统硬件组成 | 第81-83页 |
| ·系统硬件结构 | 第81-82页 |
| ·系统硬件平台说明 | 第82-83页 |
| ·系统软件结构 | 第83-89页 |
| ·管理层软件模块 | 第83-86页 |
| ·监控层软件模块 | 第86-89页 |
| ·设备控制层软件模块 | 第89页 |
| ·软件控制流程及系统运行效果 | 第89-95页 |
| ·提取工段控制流程及运行效果 | 第90-92页 |
| ·浓缩工段控制流程及运行效果 | 第92-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第九章 总结与展望 | 第96-99页 |
| ·本文的主要工作综述 | 第96-97页 |
| ·进一步的讨论与展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 攻读学位期间主要研究成果 | 第110-111页 |