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第一章 生化反应过程控制概述1

1.1 生化反应过程参数测量1

1.1.1 物理参数2

1.1.2 化学参数2

1.1.3 生物参数2

1.2 生化反应过程控制4

1.2.1 消泡控制4

1.2.2 发酵罐温度控制4

1.2.3 发酵罐压力控制5

1.2.4 发酵过程pH控制5

1.2.5 溶解氧浓度控制5

1.2.6 补料控制5

1.3 计算机在生化反应控制中的应用6

1.3.1 生化反应过程状态估计6

1.3.2 生化反应过程直接数字控制（DDC）6

1.3.3 生化反应过程优化控制7

1.4 生化反应过程的建模8

1.4.1 生化反应模型9

1.4.2 物理模型10

1.4.3 系统模型10

第二章 生化反应过程动力学模型11

2.1 生化反应过程物料平衡计算11

2.2 生化反应过程动力学模型概述16

2.2.1 生化反应类型16

2.2.2 生化反应过程模型类别17

2.2.3 细胞模型17

2.3 非结构动力学模型19

2.3.1 简单生长和物质消耗动力学19

2.3.2 与物质无关的生长动力学21

2.3.3 物质与产物抑制21

2.3.4 多物质限制23

2.3.5 其他变量对生长的影响28

2.3.6 初级代谢物的形成30

2.4 结构动力学模型30

2.4.1 一般公式30

2.4.2 结构模型例子31

2.4.3 控制模型36

2.4.4 代谢调节方法39

第三章 生化反应过程状态估计44

3.1 基于物料和能量平衡的状态观测44

3.1.1 呼吸代谢的测量及相关算法44

3.1.2 发酵热的测量与相关算法49

3.1.3 基于元素平衡来估计生物参数51

3.2 卡尔曼滤波技术及应用53

3.2.1 卡尔曼滤波器技术53

3.2.2 青霉素发酵过程的数学模型55

3.2.3 青霉素发酵状态的在线估计57

3.2.4 模型参数的在线修改58

3.3 生化反应过程动态观察器设计及应用60

3.3.1 动态观察器的设计60

3.3.2 非线性观察器设计62

第四章 模糊控制理论及在生化反应过程中应用67

4.1 模糊控制技术与生长阶段识别67

4.1.1 有关定义67

4.1.2 模糊模型化方法70

4.1.3 具有自学习特性的在线模式识别方法71

4.1.4 应用示例72

4.2 生化反应过程区域模糊控制模型化方法74

4.2.1 有关定义75

4.2.2 模型化与决策76

4.2.3 实施方法79

4.3 螺旋霉素发酵过程补料时机的识别与控制80

4.3.1 特征变量的选择80

4.3.2 确定期望过程和期望模式80

4.3.3 确定各期望模式的可行域82

4.3.4 建立决策模型83

4.4 一种基于模糊集理论发酵过程故障分级诊断86

4.4.1 故障诊断模型化方法87

4.4.2 诊断决策90

4.4.3 工业应用示例90

4.5 启发式模糊识别生化反应过程终点方法及应用94

4.5.1 有关定义94

4.5.2 模型化方法96

4.5.3 在线识别方法98

4.5.4 工业应用示例98

第五章 专家系统和神经网络在生化反应过程中应用103

5.1 生化反应过程供氧专家控制103

5.1.1 变区域专家控制105

5.1.2 空气流量控制的其他方案107

5.2 生化反应异常工况专家诊断系统107

5.2.1 过程特性与异常工况108

5.2.2 概念的形式化111

5.3 神经网络概述113

5.3.1 前向多层神经网络与反向传播学习算法115

5.3.2 BP学习算法的改进118

5.4 神经网络在生化过程建模中的应用121

5.4.1 维生素C生产过程121

5.4.2 标准神经网络用于维生素C发酵过程建模122

5.4.3 混合神经网络用于维生素C发酵过程建模126

第六章 生化反应过程优化控制130

6.1 基于物料平衡的系统优化方法130

6.1.1 动力学模拟130

6.1.2 过程优化132

6.1.3 问题讨论135

6.2 流加发酵过程的奇异优化控制136

6.2.1 奇异控制优化方法136

6.2.2 维C发酵过程优化控制研究138

6.3 基于工艺分析的动态优化方法142

6.3.1 青霉素发酵过程动力学模型142

6.3.2 青霉素发酵工艺要求143

6.3.3 最优补糖轨线的求取143

6.3.4 结论和讨论145

6.4 模式识别技术与优化控制146

6.4.1 链霉素发酵工艺分析146

6.4.2 链霉素发酵过程糖和氮浓度的最适化研究147

6.4.3 模式识别技术的应用148

6.4.4 实时优化控制151

第七章 计算机在生化反应过程控制中的应用154

7.1 螺旋霉素发酵过程计算机控制系统设计154

7.1.1 控制系统的硬件结构154

7.1.2 控制系统的软件结构155

7.1.3 控制系统实施中的若干问题160

7.2 DCS在链霉素发酵车间控制中的应用162

7.2.1 概述162

7.2.2 控制系统的组成和功能163

7.2.3 典型控制系统组态及控制程序框图167

参考文献171