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《江南大学》 2001年
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生化过程智能控制研究

潘丰  
【摘要】:对于具有高度非线性、时变性和复杂相关性的生化过程,由于一些重要的过程变量不能在线测量,使得经典控制方法在生化过程优化控制的应用很难取得好的效果。人工智能技术为生化过程的优化控制提供了全新的方法,它能够绕过生化过程控制中建立数学模型的难点,也能够很好地利用工程师和熟练工人的一些经验,而这些经验是传统数学方法所无法利用的。 本论文研究了模糊数学、人工神经网络、专家系统等人工智能方法在生化过程控制各个方面的应用。涉及生化过程变量测量和控制、数据处理、机理状态(生化时期)识别、故障诊断、状态变量的在线估计和优化控制等内容。 模糊控制方法的本质优势在于能够处理过程的不确定性信息。生化过程的非线性、时变性使得技术人员无法精确确定生化过程的状态,更不能对其加以精确控制。本论文研究了生化过程的罐温和pH 的模糊控制,其应用效果良好。 专家系统能够有效地利用非数值形式的信息,能够方便地引进规则库系统。基于模糊集方法和神经网络方法的知识表达大大促进了它的应用。本研究成功地应用专家系统于生化过程故障诊断、溶氧变区域控制。 人工神经网络方法的一个优势在于能够通过样本学习,准确模拟各种非线性特性。这使得神经网络在生化过程建模、状态变量估计等方面具有突出的优势。准确的状态预估使得人工神经网络又能有效地应用于补料分批发酵过程优化控制问题的求解。 如何将各种人工智能控制方法和经典控制方法有机结合起来,是本研究努力探讨的内容。基本观点是:(1)各类方法做各自擅长的事,并没有必要去勉强做一些不擅长的工作;(2)充分利用经典方法。因为经典方法成熟、可靠、可分析性强。 本研究提出的生化过程智能控制各种方法已在工业现场应用,研究和应用结果如下: 1) 针对我国发酵企业规模相对较小而控制要求较高的情况,开发了适用于生化过程优化控制的低成本、开放型、高性价比的集散控制系统。硬件采用分层阶递的分布式结构,软件采用面向对象的模块式编程方法。自主研制、开发的FPC2000 生化过程集散控制系统具有方便、灵活、易用、简单、可靠、高性能特点,总体技术方面达到先进水平,已在十多家单位成功地推广应用; 2) 创建了智能控制系统的新型结构体系,将生化过程智能控制子系统与
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2001
【分类号】:TQ062

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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中国博士学位论文全文数据库 前2条
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中国硕士学位论文全文数据库 前5条
1 付强;基于神经网络的洋葱伯克霍尔德菌脂肪酶发酵过程建模[D];华中科技大学;2009年
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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 吴开贵;周家启;;线性优化神经网络在电网可靠性评估中的应用研究[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
7 万俊;;基于MATLAB集成神经网络的给水泵故障诊断研究[A];2007年鄂、皖、苏、冀四省电机工程学会汽轮机专业学术研讨会论文集(湖北卷)[C];2007年
8 许志端;罗娜;;电子废弃物第三方回收模式的可持续潜能分析[A];信息化、工业化融合与服务创新——第十三届计算机模拟与信息技术学术会议论文集[C];2011年
9 刘兴池;章建辉;王树青;;盐霉素发酵过程的建模[A];1999中国控制与决策学术年会论文集[C];1999年
10 苏涛;姚凯学;龙意忠;;基于Fuzzy-PI双模控制的控制系统[A];第二十四届中国控制会议论文集(下册)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王龙金;零/低航速减摇鳍升力模型及系统控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
3 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
4 孟凡涛;酒明串珠菌不对称合成手性醇及其反Prelog脱氢酶的酶学特性研究[D];江南大学;2010年
5 张红兵;基于ARM的双丝脉冲MIG高速焊分布式控制系统的研究[D];华南理工大学;2010年
6 刘文光;商用汽车电控机械自动变速器智能控制技术研究[D];江苏大学;2010年
7 车勇;轮胎噪声的预测方法与试验研究及优化设计[D];武汉理工大学;2010年
8 栾小丽;基于神经网络的复杂非线性系统鲁棒控制与滤波研究[D];江南大学;2010年
9 张增胜;农村分散式污水处理适用技术及机理研究[D];东华大学;2010年
10 迟雷;基于过程控制优化的重组大肠杆菌高密度发酵研究[D];西北大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 马爱清;真空差压铸造系统加压模型建立与控制算法设计[D];南昌航空大学;2010年
2 檀庭跃;智能控制算法在倒立摆系统中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
3 吴家瑞;服装产品加工成本快速估算方法研究[D];浙江理工大学;2010年
4 潘俊任;基于相似度的模糊推理算法研究[D];浙江理工大学;2010年
5 尹霞;汽车动态称重数据预处理及模糊补偿算法设计[D];郑州大学;2009年
6 张兴旺;相机稳定平台设计[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 张杰;永磁同步电机伺服系统矢量控制的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 徐顺帆;模糊控制在加氢脱硫催化反应器中的应用[D];大连理工大学;2010年
9 王岱荣;空间多级倒立摆控制系统研究[D];大连理工大学;2010年
10 张鹏;基于ARM的皮带秤研究与设计[D];辽宁工程技术大学;2009年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 石荣德,赵廷弟,屠庆慈,常文兵;故障诊断专家系统[J];北京航空航天大学学报;1995年04期
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4 薛冬娟,张冬冬,张彦峰,常淑惠;农业专家系统中分类产生式规则的知识表示方法[J];河北农业大学学报;2004年03期
5 桑海峰;王福利;何大阔;张大鹏;;发酵过程中生物量浓度的在线估计[J];东北大学学报;2006年06期
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7 张惠康,钱宗才,屈景辉,李军,张改英,许卫中,刘敬华;骨肿瘤辅助诊断专家系统模糊推理模型[J];第四军医大学学报;2003年02期
8 王维娜;郇黎明;;专家系统在发酵过程生物量智能检测中的应用[J];仪器仪表用户;2006年04期
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10 于乃功,阮晓钢;青霉素发酵过程优化控制问题及方法研究[J];国外医药(抗生素分册);2004年03期
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 詹士昌;蚁群算法及其在连续性空间优化问题中的应用[D];浙江大学;2002年
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5 童豪;生物发酵过程中的软测量技术应用研究[D];浙江大学;2004年
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10 关业伟;基于组态王和MATLAB的多变量非线性系统在线控制的研究[D];武汉理工大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 郭威;蔡强;张延军;徐勤利;王金辉;;基于CAN的能源微藻培养监控系统的设计与实现[J];电子器件;2012年01期
2 查进道;;一种基于DE-SVR的逼近算法及其在CPI预测中的应用[J];科技通报;2012年12期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 熊伟丽;徐保国;;单个粒子收敛中心随机摄动的粒子群算法[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第七分册)[南京理工大学学报(增刊)][C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前9条
1 王巧立;微生物发酵过程的建模与优化控制研究[D];郑州大学;2010年
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3 孔超;基于遗传算法的间歇过程优化控制策略研究[D];北京化工大学;2011年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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7 蒋国璋;李公法;孔建益;谢良喜;;焦炉温度的模糊智能控制研究[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 潘丰;生化过程智能控制研究[D];江南大学;2001年
2 王克鸿;基于视觉的熔池过程特征提取方法及智能控制研究[D];南京理工大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李俊武;某武器随动系统智能控制研究[D];南京理工大学;2007年
2 高杨;人车混合环境智能控制研究与实现[D];电子科技大学;2012年
3 聂鑫磊;储液罐液位智能控制研究[D];河北科技大学;2010年
4 赵冰;飞轮储能系统的智能控制研究[D];东华大学;2008年
5 栗维克;两轮自平衡小车大范围稳定的智能控制研究[D];西安电子科技大学;2008年
6 安重仰;基于ARM的温度智能控制研究[D];河北工业大学;2011年
7 张勤;三级无刷发电机组控制系统的优化设计及其智能控制研究[D];东北大学;2009年
8 张鑫;蓄电池单轨吊车的智能控制研究[D];安徽理工大学;2012年
9 王爱娟;船舶电力系统仿真平台建立及其智能控制研究[D];重庆交通大学;2012年
10 黄晓舟;MDF连续平压位置伺服系统建模与智能控制研究[D];东北林业大学;2013年
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