| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 发酵过程简介及特征分析 | 第13-18页 |
| 1.2.1 发酵过程简介 | 第13-15页 |
| 1.2.2 发酵过程数据的三维特性 | 第15-16页 |
| 1.2.3 发酵过程的多阶段特性 | 第16-17页 |
| 1.2.4 发酵过程的变量相关性 | 第17-18页 |
| 1.3 发酵过程的统计过程监测 | 第18-25页 |
| 1.3.1 统计过程监测方法的分类 | 第18-20页 |
| 1.3.2 数据驱动的多元统计过程监测 | 第20-21页 |
| 1.3.3 发酵过程的故障监测 | 第21-25页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第25-27页 |
| 第2章 基于仿射传播聚类的批次加权阶段软化分 | 第27-41页 |
| 2.1 引言 | 第27页 |
| 2.2 AP聚类算法 | 第27-29页 |
| 2.3 反距离加权 | 第29-30页 |
| 2.4 基于改进AP的阶段软化分 | 第30-35页 |
| 2.4.1 多批次加权融合 | 第30-32页 |
| 2.4.2 基于AP聚类的阶段硬化分 | 第32-33页 |
| 2.4.3 阶段划分Silhouette准则评价 | 第33-34页 |
| 2.4.4 基于单变量控制图的过渡阶段辨识 | 第34-35页 |
| 2.5 仿真研究 | 第35-40页 |
| 2.5.1 青霉素发酵过程 | 第35-37页 |
| 2.5.2 青霉素发酵过程的阶段硬化分 | 第37-38页 |
| 2.5.3 青霉素发酵过程的过渡阶段辨识 | 第38-40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于信息传递的采样点阶段归属判断 | 第41-51页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 信息传递 | 第41-43页 |
| 3.2.1 吸收度Responsibility | 第42-43页 |
| 3.2.2 归属度Availability | 第43页 |
| 3.3 采样点阶段归属的初步选择 | 第43-45页 |
| 3.4 采样点阶段归属的最终判定 | 第45-47页 |
| 3.5 仿真研究 | 第47-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于子阶段自回归主元分析的发酵过程在线监测 | 第51-71页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 主元分析与自回归模型 | 第52-55页 |
| 4.2.1 主元分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 自回归模型 | 第53-55页 |
| 4.3 发酵过程子阶段监测模型的建立 | 第55-59页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第56-58页 |
| 4.3.2 稳定阶段MPCA建模 | 第58页 |
| 4.3.3 过渡阶段AR-PCA建模 | 第58-59页 |
| 4.4 子阶段AR-PCA在线监测 | 第59-60页 |
| 4.5 仿真研究 | 第60-70页 |
| 4.5.1 AR建模条件检验 | 第60-61页 |
| 4.5.2 AR去除相关性验证分析 | 第61-63页 |
| 4.5.3 子阶段AR-PCA过程在线监测仿真 | 第63-65页 |
| 4.5.4 基于AP聚类的子集MPCA监测对比分析 | 第65-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 大肠杆菌发酵现场实验与结果分析 | 第71-81页 |
| 5.1 大肠杆菌发酵过程简介 | 第71-72页 |
| 5.2 实验过程与结果分析 | 第72-80页 |
| 5.2.1 大肠杆菌发酵过程的阶段软化分 | 第72-74页 |
| 5.2.2 大肠杆菌发酵过程的采样点阶段归属判断 | 第74-76页 |
| 5.2.3 大肠杆菌发酵过程的在线监测 | 第76-80页 |
| 5.3 本章小结 | 第80-81页 |
| 总结与展望 | 第81-84页 |
| 总结 | 第81-82页 |
| 展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |