谷氨酸发酵过程的逆控制方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 自适应逆控制概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 自适应逆控制的发展 | 第13-14页 |
| 1.2.2 自适应逆控制的基本原理 | 第14-15页 |
| 1.3 谷氨酸发酵控制综述 | 第15-17页 |
| 1.4 本论文的主要工作及安排 | 第17-19页 |
| 第2章 系统的可逆性及逆系统的稳定性分析 | 第19-41页 |
| 2.1 逆系统概述 | 第19-22页 |
| 2.1.1 逆系统的基本概念 | 第19-21页 |
| 2.1.2 系统的可逆性 | 第21-22页 |
| 2.2 线性系统的可逆性判定 | 第22-29页 |
| 2.2.1 单变量线性系统的可逆性判定 | 第23-25页 |
| 2.2.2 多变量线性系统的可逆性判定 | 第25-29页 |
| 2.3 非线性系统的可逆性判定 | 第29-36页 |
| 2.3.1 单变量非线性系统的可逆性判定 | 第30-32页 |
| 2.3.2 多变量非线性系统的可逆性判定 | 第32-36页 |
| 2.4 逆系统的稳定性分析 | 第36-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 谷氨酸发酵过程的可逆性及稳定性分析 | 第41-53页 |
| 3.1 谷氨酸发酵过程工艺概述 | 第41-42页 |
| 3.2 谷氨酸发酵过程的动力学模型 | 第42-47页 |
| 3.2.1 分批发酵模型 | 第42-44页 |
| 3.2.2 补料分批模型 | 第44-46页 |
| 3.2.3 模型小结 | 第46-47页 |
| 3.3 谷氨酸发酵模型的可逆性分析 | 第47-48页 |
| 3.4 模型近似线性化逆系统的稳定性分析 | 第48-51页 |
| 3.4.1 平衡点附近近似线性化 | 第49-50页 |
| 3.4.2 近似线性化系统及其逆系统的稳定性 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第4章 谷氨酸发酵过程的多变量自适应逆控制 | 第53-67页 |
| 4.1 逆对象建模方法 | 第53-56页 |
| 4.1.1 最小相位系统的逆建模 | 第53-54页 |
| 4.1.2 非最小相位系统的逆建模 | 第54页 |
| 4.1.3 模型参考系统的逆建模 | 第54页 |
| 4.1.4 有扰动系统的逆建模 | 第54-56页 |
| 4.2 多变量系统的自适应逆控制 | 第56-61页 |
| 4.2.1 多变量系统的逆建模 | 第56-58页 |
| 4.2.2 多变量对象的扰动消除 | 第58页 |
| 4.2.3 多变量对象控制的系统集成 | 第58-61页 |
| 4.3 谷氨酸发酵过程的自适应逆控制仿真研究 | 第61-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 基于逆系统方法的神经网络解耦控制研究 | 第67-75页 |
| 5.1 逆系统方法解耦的基本原理 | 第67-69页 |
| 5.2 神经网络逆系统的实现 | 第69-72页 |
| 5.2.1 神经网络逆系统的基本原理 | 第69-70页 |
| 5.2.2 神经网络逆系统的结构和工程实现步骤 | 第70页 |
| 5.2.3 基于神经网络逆系统的复合控制 | 第70-71页 |
| 5.2.4 神经网络逆系统设计 | 第71-72页 |
| 5.3 谷氨酸发酵过程逆系统解耦控制及仿真 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第6章 结论与展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
