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诺西肽发酵过程生化参数软测量方法的研究

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诺西肽发酵过程生化参数软测量方法的研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 绪论第13-31页
  · 研究背景第13页
  · 软测量技术及其应用第13-24页
    · 软测量技术概述第13-15页
    · 软测量技术工程实现第15-17页
    · 软测量建模方法第17-22页
    · 软测量技术应用第22-24页
  · 发酵过程软测量技术应用研究现状第24-28页
    · 基于机理分析的生化参数软测量第24-25页
    · 基于状态估计的生化参数软测量第25页
    · 基于回归分析的生化参数软测量第25-26页
    · 基于神经网络的生化参数软测量第26-28页
  · 本文主要工作第28-31页
第二章 诺西肽发酵过程机理模型的研究第31-45页
  · 引言第31页
  · 诺西肽发酵过程简介第31-40页
    · 发酵过程的基本概念第31-34页
    · 诺西肽概述第34-37页
    · 诺西肽发酵的材料与方法第37-40页
  · 诺西肽发酵过程机理模型的研究第40-44页
    · 菌体生长动力学模型第41-42页
    · 产物生成模型第42页
    · 基质消耗模型第42-43页
    · 溶解氧模型第43页
    · 二氧化碳释放率模型第43页
    · 基于机理模型的软测量第43-44页
  · 本章小结第44-45页
第三章 面向诺西肽发酵过程的RBF网络软测量建模方法的几点改进第45-71页
  · 引言第45-46页
  · RBF神经网络简介第46-53页
    · RBF神经网络结构第46-48页
    · RBF神经网络训练方法第48-53页
  · 面向诺西肽发酵过程的辅助变量选择方法研究第53-56页
  · 面向诺西肽发酵过程的异常数据检测方法研究第56-59页
    · 问题的提出第56-57页
    · 基于k-NN的异常数据检测方法第57-59页
  · 面向诺西肽发酵过程的加权RBF神经网络软测量建模方法第59-64页
    · 问题的提出第59页
    · 解决问题的基本思想第59页
    · 加权RBF神经网络建模方法第59-64页
  · 实验研究第64-69页
    · 训练样本的获得及数据预处理第64-65页
    · 菌体浓度软测量模型的结构第65-66页
    · 菌体浓度软测量模型的建立第66-67页
    · 实验结果分析第67-69页
  · 本章小结第69-71页
第四章 基于分阶段黑箱模型的诺西肽发酵过程生化参数软测量第71-87页
  · 引言第71页
  · 辅助变量的选择第71-77页
    · 发酵阶段描述第71-73页
    · 分阶段机理模型的研究第73-74页
    · 辅助变量的选择第74-77页
  · 基于分阶段黑箱模型的诺西肽发酵过程生化参数软测量第77-85页
    · 分阶段黑箱软测量模型的建立第78-80页
    · 生化参数的在线估计第80-82页
    · 实验研究第82-85页
  · 本章小结第85-87页
第五章 基于分阶段串联混合模型的诺西肽发酵过程生化参数软测量第87-103页
  · 引言第87页
  · 混合建模方法及其在发酵过程中的应用第87-90页
    · 混合建模方法第87-89页
    · 混合建模方法在发酵过程中的应用第89-90页
  · 基于分阶段串联混合模型的诺西肽发酵过程生化参数软测量第90-100页
    · 诺西肽发酵过程串联混合模型的结构第90-92页
    · 改进的诺西肽发酵过程串联混合模型训练算法第92-95页
    · 实验研究第95-100页
  · 本章小结第100-103页
第六章 诺西肽发酵过程软测量技术的实施第103-113页
  · 引言第103页
  · 诺西肽发酵过程软测量技术的实施第103-109页
    · 诺西肽发酵过程现有控制系统简介第103-105页
    · 软测量算法的实现第105-106页
    · 软测量实施的总体框架第106-109页
  · 软测量模型的校正方法第109-110页
  · 软测量应用实例——诺西肽发酵过程放罐时机的识别第110-112页
  · 本章小结第112-113页
第七章 结论与展望第113-115页
参考文献第115-129页
致谢第129-130页
攻读博士学位期间完成的论文第130-131页
个人简历第131 页

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