| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 发酵过程简介及特征分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 发酵过程简介 | 第10页 |
| 1.2.2 发酵生产过程数据的特点 | 第10-12页 |
| 1.3 发酵过程监测的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 监测方法分类 | 第12-14页 |
| 1.3.2 基于多元统计分析的过程监测现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的研究内容及章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 基于角结构统计量的MKECA发酵过程故障监测 | 第17-33页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 核熵成分分析 | 第17-20页 |
| 2.3 基于角结构的统计量 | 第20页 |
| 2.4 基于角结构统计量的MKECA发酵过程监测 | 第20-23页 |
| 2.4.1 离线建模 | 第20-21页 |
| 2.4.2 在线监测 | 第21-23页 |
| 2.5 算法仿真应用 | 第23-32页 |
| 2.5.1 青霉素发酵仿真平台简介 | 第23-24页 |
| 2.5.2 过程监测与结果分析 | 第24-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于模糊C-均值的阶段划分方法 | 第33-48页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 发酵过程数据处理 | 第34-37页 |
| 3.2.1 三维数据预处理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 矩阵相似度原理 | 第35-37页 |
| 3.3 FCM理论 | 第37-40页 |
| 3.3.1 聚类方法原理 | 第37-38页 |
| 3.3.2 聚类个数判别指标 | 第38-40页 |
| 3.4 基于FCM算法的发酵过程阶段划分步骤 | 第40-41页 |
| 3.5 仿真实验 | 第41-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于核熵成分分析的多阶段发酵过程故障监测 | 第48-60页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 多阶段MKECA-CV故障监测模型的建立 | 第48-52页 |
| 4.2.1 三维数据预处理 | 第49-50页 |
| 4.2.2 发酵过程阶段划分 | 第50-51页 |
| 4.2.3 离线建模 | 第51页 |
| 4.2.4 在线监测 | 第51-52页 |
| 4.3 仿真实验 | 第52-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 大肠杆菌发酵现场实验 | 第60-68页 |
| 5.1 大肠杆菌发酵过程简介 | 第60页 |
| 5.2 大肠杆菌发酵过程故障监测 | 第60-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |