基于核熵成分分析的发酵过程故障监测
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 发酵过程简介及特征分析 | 第11-17页 |
| 1.2.1 发酵过程简介 | 第11-13页 |
| 1.2.2 发酵过程的主要特性 | 第13-15页 |
| 1.2.3 发酵过程的影响因素 | 第15-17页 |
| 1.3 发酵过程监测的研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3.1 监测方法的分类 | 第17-18页 |
| 1.3.2 数据驱动的多元统计过程监测 | 第18-19页 |
| 1.3.3 发酵过程的故障监测 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的章节安排及研究内容 | 第21-24页 |
| 第2章 基于主成分分析的发酵过程故障监测 | 第24-36页 |
| 2.1 引言 | 第24页 |
| 2.2 核熵成分分析 | 第24-27页 |
| 2.3 监测统计量 | 第27-28页 |
| 2.4 基于MKECA的发酵过程故障监测 | 第28-30页 |
| 2.4.1 离线建模 | 第28页 |
| 2.4.2 在线监测 | 第28-30页 |
| 2.5 算法仿真研究 | 第30-33页 |
| 2.5.1 青霉素发酵仿真平台简介 | 第30-31页 |
| 2.5.2 监测结果分析 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-36页 |
| 第3章 基于扩展核熵负载矩阵的阶段软划分 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 发酵过程数据预处理 | 第36-39页 |
| 3.2.1 三维数据预处理 | 第36-38页 |
| 3.2.2 矩阵相似度原理 | 第38-39页 |
| 3.3 基于扩展核熵负载矩阵的发酵过程阶段软划分 | 第39-41页 |
| 3.4 仿真实验研究 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于滑动窗的发酵过程在线模型更新 | 第46-58页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 发酵过程各参数间相互关系 | 第46-47页 |
| 4.3 发酵过程机理模型的建立 | 第47-51页 |
| 4.3.1 温度、PH值对反应速率的影响 | 第47-49页 |
| 4.3.2 青霉素菌体浓度(X) | 第49页 |
| 4.3.3 青霉素产物浓度(P) | 第49-50页 |
| 4.3.4 溶解氧浓度(CL) | 第50-51页 |
| 4.4 发酵过程故障监测模型的在线更新 | 第51-53页 |
| 4.4.1 阈值的确定 | 第51-53页 |
| 4.4.2 故障监测模型的在线更新 | 第53页 |
| 4.5 仿真研究 | 第53-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 发酵实验结果与分析 | 第58-66页 |
| 5.1 氨基酸发酵过程简介 | 第58页 |
| 5.2 实验过程与结果分析 | 第58-60页 |
| 5.3 大肠杆菌发酵过程简介 | 第60-62页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第62-64页 |
| 5.4.1 发酵过程的阶段软化分 | 第62页 |
| 5.4.2 大肠杆菌发酵过程的在线监测 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 1 总结 | 第66-67页 |
| 2 展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
