| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-28页 |
| 第一章 绪论 | 第28-48页 |
| ·引言 | 第28-29页 |
| ·发酵过程测控系统及关键技术研究现状 | 第29-45页 |
| ·发酵过程测控系统的研究现状 | 第29-34页 |
| ·发酵过程智能测控系统关键技术研究现状 | 第34-45页 |
| ·课题的研究意义和主要研究内容 | 第45-48页 |
| ·课题的研究意义 | 第45-46页 |
| ·主要研究内容 | 第46-48页 |
| 第二章 发酵过程智能测控系统集成方法研究 | 第48-60页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·发酵过程智能测控系统集成方法 | 第48-57页 |
| ·现有测控系统所存在的不足 | 第48-49页 |
| ·智能测控系统集成方法 | 第49-54页 |
| ·智能测控系统软件体系结构 | 第54-57页 |
| ·发酵过程智能测控系统实现方法 | 第57-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第三章 发酵过程混合软测量建模方法研究 | 第60-78页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·混合软测量模型的结构与能观性分析 | 第60-63页 |
| ·混合软测量模型的结构 | 第61-62页 |
| ·混合软测量模型的能观性分析 | 第62-63页 |
| ·基于简化机理模型的状态方程 | 第63-68页 |
| ·简化机理模型的公式 | 第63-65页 |
| ·简化机理模型的建立方法 | 第65-68页 |
| ·基于支持向量机的测量补充方程建立方法 | 第68-75页 |
| ·统计学习理论 | 第68-71页 |
| ·支持向量机 | 第71-74页 |
| ·测量补充方程的建立 | 第74-75页 |
| ·小结 | 第75-78页 |
| 第四章 混合软测量模型非线性自适应抗差滤波算法研究 | 第78-104页 |
| ·引言 | 第78页 |
| ·非线性滤波器的设计 | 第78-97页 |
| ·基本卡尔曼滤波 | 第78-80页 |
| ·扩展卡尔曼滤波 | 第80-81页 |
| ·基于有限差分的扩展卡尔曼滤波 | 第81-84页 |
| ·基于不敏变换的卡尔曼滤波 | 第84-89页 |
| ·仿真实验 | 第89-97页 |
| ·自适应抗差滤波器的设计 | 第97-101页 |
| ·自适应噪声估计器 | 第98页 |
| ·自适应强跟踪不敏卡尔曼滤波 | 第98-99页 |
| ·仿真实验 | 第99-101页 |
| ·小结 | 第101-104页 |
| 第五章 实验与分析 | 第104-126页 |
| ·引言 | 第104页 |
| ·混合软测量建模与状态估计实验 | 第104-117页 |
| ·工业酵母发酵过程建模与状态估计实验 | 第104-111页 |
| ·青霉素发酵过程建模与状态估计实验 | 第111-117页 |
| ·基于PXI总线的发酵过程智能测控系统的集成及其应用 | 第117-123页 |
| ·基于PXI总线的发酵过程智能测控系统的集成 | 第117-120页 |
| ·智能测控系统在L-乳酸发酵过程中的应用 | 第120-123页 |
| ·小结 | 第123-126页 |
| 第六章 结论与展望 | 第126-128页 |
| ·结论 | 第126-127页 |
| ·展望 | 第127-128页 |
| 参考文献 | 第128-134页 |
| 附录 | 第134-138页 |
| 致谢 | 第138-140页 |
| 攻博期间完成的论文和参加的科研项目 | 第140-142页 |
| 作者和导师简介 | 第142-143页 |
| 北京化工大学 博士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第143-144页 |