摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-13页 |
第一章 综述 | 第13-35页 |
·引言 | 第13-15页 |
·人工神经网络在生物发酵过程中的应用 | 第15-18页 |
·统计控制技术在生物发酵过程中的应用 | 第18-25页 |
·统计质量控制回顾 | 第18-19页 |
·发酵过程中的统计过程控制技术 | 第19-25页 |
·传统方法 | 第21-23页 |
·传统方法的改进 | 第23-25页 |
·其它基于数据驱动方法在发酵过程中的应用 | 第25-28页 |
·专家系统 | 第26页 |
·定性趋势分析 | 第26-28页 |
·本文的基本结构 | 第28-29页 |
参考文献 | 第29-35页 |
第二章 生物发酵过程中的基本问题 | 第35-49页 |
·引言 | 第35页 |
·发酵过程的简介 | 第35-37页 |
·发酵过程的相关参数 | 第37-41页 |
·物理参数 | 第38页 |
·化学参数 | 第38页 |
·生物参数 | 第38-39页 |
·呼吸代谢参数 | 第39-40页 |
·微生物发酵热 | 第40-41页 |
·发酵过程控制方法 | 第41-42页 |
·消泡控制 | 第41页 |
·发酵温度控制 | 第41页 |
·发酵罐压力控制 | 第41页 |
·发酵过程pH 控制 | 第41-42页 |
·溶解氧浓度的控制 | 第42页 |
·补料控制 | 第42页 |
·生物发酵过程状态变量估计 | 第42-45页 |
·生物发酵过程性能监视与故障诊断 | 第45-46页 |
·小结 | 第46页 |
参考文献 | 第46-49页 |
第三章 基于神经网络的发酵过程状态预报与故障诊断 | 第49-69页 |
·引言 | 第49-51页 |
·发酵过程的状态变量软预报 | 第51-58页 |
·滚动学习预测方法 | 第52-54页 |
·训练数据库的建立和动态更新 | 第54-56页 |
·产物浓度的预报 | 第56页 |
·预估器性能的评价 | 第56-58页 |
·效益函数的在线计算与预报 | 第58-65页 |
·效益函数的概念 | 第58-59页 |
·效益函数的在线计算 | 第59-62页 |
·效益函数计算实例 | 第62-63页 |
·效益函数的预报技术 | 第63-65页 |
·异常罐批的早期诊断 | 第65-66页 |
·小结 | 第66页 |
参考文献 | 第66-69页 |
第四章 基于改进MPCA的发酵过程在线监控与故障诊断 | 第69-93页 |
·引言 | 第69-70页 |
·多向主元分析方法MPCA | 第70-75页 |
·主元分析(PCA) | 第70-72页 |
·多向主元分析方法(MPCA) | 第72-75页 |
·改进的MPCA 方法 | 第75-84页 |
·滚动MPCA 方法 | 第75-79页 |
·核函数MPCA 方法 | 第79-84页 |
·改进的MPCA 用于发酵过程在线监控 | 第84-88页 |
·小结 | 第88-89页 |
参考文献 | 第89-93页 |
第五章 基于改进MPLS 的发酵过程预报与性能监控 | 第93-105页 |
·引言 | 第93页 |
·PLS 和 MPLS | 第93-96页 |
·改进的 MPLS 方法 | 第96-100页 |
·滚动MPLS 方法 | 第96-98页 |
·支持向量机MPLS 方法 | 第98-100页 |
·基于滚动 MPLS 的青霉素发酵过程效益函数预报与监控 | 第100-102页 |
·小结 | 第102-103页 |
参考文献 | 第103-105页 |
第六章 基于数据驱动的发酵过程监控系统软件开发 | 第105-117页 |
·引言 | 第105页 |
·BioAPC 系统简介 | 第105-106页 |
·BioAPC 系统基本功能 | 第106-115页 |
·系统初始化 | 第106-107页 |
·数据输入与传输 | 第107-110页 |
·核心算法 | 第110-111页 |
·人机界面 | 第111-114页 |
·其它功能 | 第114-115页 |
·小结 | 第115-116页 |
参考文献 | 第116-117页 |
第七章 工作总结和研究展望 | 第117-121页 |
·工作总结 | 第117-119页 |
·研究展望 | 第119-121页 |
致谢 | 第121-122页 |
攻博期间以第一作者发表、录用论文及承担项目 | 第122-123页 |