| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究的目的与意义 | 第10-11页 |
| ·研究的背景和现状 | 第11-17页 |
| ·过程重构控制的背景与概念 | 第11-12页 |
| ·过程重构控制的发展 | 第12-14页 |
| ·过程重构控制的研究现状 | 第14-16页 |
| ·过程重构控制的智能化 | 第16-17页 |
| ·本文的研究的方法和创新点 | 第17-18页 |
| ·本文的结构和内容 | 第18-20页 |
| 第2章 基于神经网络补偿与多模型切换策略的过程重构控制 | 第20-40页 |
| ·基于神经网络补偿与多模型切换策略的过程重构控制方案 | 第20-22页 |
| ·多模型切换控制 | 第22-29页 |
| ·多模型切换控制相关知识 | 第22-24页 |
| ·多模型库 | 第24-26页 |
| ·监控决策与切换调度机制 | 第26-29页 |
| ·多模型控制的鲁棒性和稳定性 | 第29页 |
| ·神经网络控制技术 | 第29-39页 |
| ·神经网络相关知识 | 第30-36页 |
| ·RBF神经网络 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 谷氨酸发酵过程的神经网络建模 | 第40-54页 |
| ·谷氨酸发酵工艺过程概述 | 第40-43页 |
| ·发酵过程神经网络建模原理 | 第43-46页 |
| ·神经网络建模特点 | 第43-44页 |
| ·基于OLS算法的RBF神经网络建模 | 第44-46页 |
| ·基于RBF神经网络的谷氨酸发酵过程建模 | 第46-53页 |
| ·RBF神经网络模型 | 第47-48页 |
| ·RBF神经网络的训练数据 | 第48-49页 |
| ·仿真研究 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 谷氨酸发酵过程重构控制 | 第54-82页 |
| ·谷氨酸发酵过程重构控制方案 | 第54-58页 |
| ·补料分批发酵参数变量控制方案 | 第54-56页 |
| ·谷氨酸发酵过程重构控制系统 | 第56-58页 |
| ·发酵过程重构控制方案介绍 | 第58-71页 |
| ·多模型库的构建 | 第58-65页 |
| ·具体切换指标和切换标准 | 第65-66页 |
| ·具体监控策略和切换调度机制的实施 | 第66页 |
| ·在线补偿控制器NNC的设计 | 第66-70页 |
| ·在线辨识器NNI的设计 | 第70-71页 |
| ·谷氨酸发酵过程重构控制的实例仿真实验 | 第71-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第5章 总结与展望 | 第82-84页 |
| ·全文总结 | 第82-83页 |
| ·展望 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第89页 |