洁霉素发酵过程智能监控系统的研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 课题背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2.2 课题研究意义 | 第9页 |
| 1.3 发酵智能监控系统的发展状况和趋势 | 第9-10页 |
| 1.4 本文主要研究内容和方法 | 第10-12页 |
| 第2章 洁霉素发酵工艺 | 第12-19页 |
| 2.1 洁霉素发酵工艺特点 | 第12-13页 |
| 2.2 洁霉素发酵特性分析 | 第13-18页 |
| 2.2.1 发酵过程的参数检测 | 第13-14页 |
| 2.2.2 发酵过程的软测量技术 | 第14-15页 |
| 2.2.3 发酵过程特性 | 第15-16页 |
| 2.2.4 发酵过程控制系统的基本要求 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 专家系统及其建立方法 | 第19-25页 |
| 3.1 专家系统的介绍 | 第19-20页 |
| 3.2 专家系统的组成 | 第20-22页 |
| 3.3 专家系统知识库的建立 | 第22-23页 |
| 3.3.1 知识库中知识的表达形式 | 第22页 |
| 3.3.2 专家知识的获取 | 第22-23页 |
| 3.4 专家系统推理机及推理策略 | 第23-24页 |
| 3.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第4章 基于专家系统的洁霉素发酵异常预测诊断 | 第25-41页 |
| 4.1 发酵异常诊断系统知识库的建立 | 第25-27页 |
| 4.2 基于模型的知识库建立方法 | 第27-34页 |
| 4.2.1 发酵生化过程模型分类 | 第28-30页 |
| 4.2.2 发酵过程的动态建模分析 | 第30-34页 |
| 4.3 发酵异常诊断系统推理机的设计 | 第34-38页 |
| 4.3.1 推理方向选择 | 第34-36页 |
| 4.3.2 搜索匹配策略 | 第36-37页 |
| 4.3.3 模糊推理策略 | 第37-38页 |
| 4.4 人机接口及知识库的学习机制 | 第38-39页 |
| 4.4.1 人机接口 | 第38-39页 |
| 4.4.2 知识库学习机制 | 第39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第5章 洁霉素发酵监控系统总体设计 | 第41-59页 |
| 5.1 发酵监控系统的特点和要求 | 第41-43页 |
| 5.1.1 补料分批发酵 | 第41-42页 |
| 5.1.2 发酵监控系统要求 | 第42-43页 |
| 5.2 系统的体系结构 | 第43-45页 |
| 5.3 系统软硬件组成和实现 | 第45-54页 |
| 5.3.1 系统硬件实现 | 第45-46页 |
| 5.3.2 系统软件实现 | 第46-54页 |
| 5.4 系统通讯的实现 | 第54-58页 |
| 5.4.1 上位机与下位机的通信 | 第54-55页 |
| 5.4.2 网络内计算机通信 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 结论 | 第59-60页 |
| 6.2 进一步工作的方向 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65页 |
