| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·新型微生物青贮剂的工艺流程 | 第8页 |
| ·发酵过程中DO 控制的研究现状 | 第8-10页 |
| ·主要研究内容及意义 | 第10-11页 |
| ·研究目的 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| 参考文献 | 第11-13页 |
| 第二章 酵母菌发酵过程中DO 参数的控制方法 | 第13-21页 |
| ·青贮剂制备硬件系统及控制原理 | 第13-15页 |
| ·青贮剂制备系统的硬件图 | 第13-14页 |
| ·系统的控制原理 | 第14-15页 |
| ·酵母菌发酵过程中的DO 参数 | 第15-18页 |
| ·DO 的控制策略 | 第18-19页 |
| 参考文献 | 第19-21页 |
| 第三章 基于支持向量机的预测控制 | 第21-35页 |
| ·预测控制概述 | 第21-22页 |
| ·预测控制的基本原理 | 第22-24页 |
| ·预测控制中的几个问题 | 第24-26页 |
| ·预测控制的稳定性与鲁棒性 | 第24-25页 |
| ·预测控制中存在的问题 | 第25-26页 |
| ·预测控制与智能控制的结合 | 第26页 |
| ·支持向量机的基本理论 | 第26-30页 |
| ·线性情况 | 第26-28页 |
| ·非线性情况 | 第28-29页 |
| ·关于支持向量机方法的说明 | 第29-30页 |
| ·基于支持向量机的预测控制 | 第30-32页 |
| 参考文献 | 第32-35页 |
| 第四章 遗传算法 | 第35-45页 |
| ·遗传算法的基本思想和原理 | 第35-38页 |
| ·应用遗传算法的具体步骤 | 第38-39页 |
| ·种群数量、交叉率、突变率和世代数对优化计算的影响 | 第39页 |
| ·遗传算法的改进 | 第39-43页 |
| ·高级操作算子 | 第40页 |
| ·变长度染色体编码 | 第40-41页 |
| ·小生境遗传算法 | 第41页 |
| ·多种群遗传算法 | 第41-42页 |
| ·混合遗传算法 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 第五章 酵母菌发酵过程预测控制的实现 | 第45-63页 |
| ·支持向量机辩识 | 第45-46页 |
| ·支持向量机辩识的内涵 | 第45-46页 |
| ·支持向量机辩识的特点 | 第46页 |
| ·支持向量机建模的基本原理 | 第46-49页 |
| ·基于支持向量机的非线性系统建模 | 第49-53页 |
| ·目标函数的选取 | 第53页 |
| ·仿真实验实例 | 第53-55页 |
| ·酵母菌发酵过程预测控制的实现 | 第55-60页 |
| ·酵母菌发酵过程支持向量机建模 | 第55-56页 |
| ·酵母菌发酵过程DO 参数的优化曲线及结果分析 | 第56-60页 |
| ·实现最佳DO 值的控制装置设计 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 第六章 结论与展望 | 第63-65页 |
| ·课题总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文清单 | 第67页 |