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摘 要:隨著生物技術(shù)的快速發(fā)展，微生物的發(fā)酵在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮越來(lái)越大的作用，但青霉素發(fā)酵過(guò)程具有高度的非線性、時(shí)變性和不確定性，重要變量難以在線測(cè)得，從而導(dǎo)致發(fā)酵過(guò)程的優(yōu)化變得很困難．青霉素發(fā)酵過(guò)程是比較經(jīng)典的微生物發(fā)酵生產(chǎn)過(guò)程，因此對(duì)青霉素發(fā)酵過(guò)程進(jìn)行建模和優(yōu)化控制的研究具有很大的應(yīng)用價(jià)值． 在青霉素發(fā)酵過(guò)程中，合理的補(bǔ)料速率既能維持菌體的正常生理代謝，又能防止青霉素生產(chǎn)能力的衰退，所以補(bǔ)料控制是對(duì)青霉素優(yōu)化控制的關(guān)鍵，通過(guò)有效的控制方法對(duì)補(bǔ)料速率進(jìn)行控制十分重要．本文根據(jù)青霉素生產(chǎn)菌的生長(zhǎng)機(jī)理和青霉素分批發(fā)酵過(guò)程的動(dòng)力學(xué)特性，在Bajpai等建立的形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，以可在線測(cè)量的二氧化碳釋放率(CER)為基準(zhǔn)，通過(guò)單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制加糖率，使實(shí)際過(guò)程的二氧化碳釋放率跟蹤期望軌跡，建立起青霉素發(fā)酵過(guò)程的模型，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)青霉素發(fā)酵控制的適用性，且調(diào)節(jié)了單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制器的重要參數(shù)，改善跟蹤性能，并與傳統(tǒng)PID控制法進(jìn)行仿真對(duì)比，顯示單神經(jīng)元控制的優(yōu)越性． 關(guān)鍵詞：青霉素；二氧化碳釋放率；加糖率；神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)
目錄 摘要 abstract 第1章 緒論-1 1.1研究背景-1 1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展-2 1.3本文研究的內(nèi)容-3 第2章 青霉素發(fā)酵過(guò)程的模型建立-5 2.1微生物發(fā)酵方式-5 2.2青霉素發(fā)酵過(guò)程-5 2.3發(fā)酵過(guò)程的影響因素-7 2.3.1與代謝有關(guān)的參數(shù)-7 2.3.2影響因素-7 2.4發(fā)酵過(guò)程中各參數(shù)間的相互關(guān)系-9 2.5青霉素發(fā)酵過(guò)程建模的原理-9 2.6青霉素發(fā)酵過(guò)程的模型-10 2.6.1細(xì)胞生長(zhǎng)動(dòng)力學(xué)模型-10 2.6.2青霉素發(fā)酵過(guò)程動(dòng)力學(xué)模型-11 2.7青霉素的模型建立-12 2.8本章小結(jié)-14 第3章 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)-15 3.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念-15 3.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和分類-16 3.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器的實(shí)現(xiàn)-17 3.3.1常規(guī)PID調(diào)節(jié)器的離散差分形式-17 3.3.2單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)的構(gòu)成及其學(xué)習(xí)算法-18 3.3.3改進(jìn)的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制-21 3.4本章小結(jié)-22 第4章 青霉素發(fā)酵系統(tǒng)的控制與仿真-23 4.1參數(shù)及參考軌跡設(shè)定-23 4.2常規(guī)PID的控制-24 4.3單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制-24 4.4單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制仿真圖-26 4.5本章小結(jié)-29 第5章 結(jié)論與展望-31 5.1結(jié)論-31 5.2不足之處及未來(lái)展望-31 參考文獻(xiàn)-33 致 謝-35 |
