基于核独立成分分析的发酵过程监测方法研究

摘要

生物发酵过程是生物工程以及现代生物技术产业化的基础。由于发酵生产的不稳定性、菌体的遗传变异性以及生产设备故障等，都会使发酵产物质量下降，因此迫切需要对发酵过程进行准确的过程监测。发酵过程数据存在较强的非线性，且实际生产数据大多服从非高斯分布，核独立成分分析算法采用核的方法对数据进行非线性处理，且该方法能对非高斯分布的数据进行有效处理，满足发酵过程数据的特征要求。因此，研究基于核独立成分分析的发酵过程监测方法具有重要的理论意义和现实应用价值。
　　 本文基于核独立成分分析算法原理，提出一种基于核独立成分分析的过程监测方法，该方法采用了一种新的监测指标，提取了各个时刻的独立元与该时刻各批次独立元均值的偏差信息;提出一种采用基于核独立成分分析的发酵过程监测方法，结合了发酵过程三维数据批次多、数据维数大、噪声累积较强的特点，采用自适应小波对发酵过程数据进行了噪声处理。基于Pensim2.0青霉素仿真模型，实现了发酵生产过程的有效监测。
　　 实验研究表明，采用新监测指标的发酵过程监测方法对微小故障更为敏感、识别能力更强，克服扰动的能力更强;采用自适应小波进行噪声处理以后，提高了监测模型的精度，监测结果更准确。采用新监测指标的核独立成分分析发酵过程监测方法，有效提取出了发酵过程数据的特征，对发酵过程进行了准确的监测，降低了误报率和漏报率，为发酵生产提供了一种有效的过程监测方法。

目录

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摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 发酵过程监测方法研究现状

1．2．1 基于主成分分析的发酵过程监测方法

1．2．2 基于偏最小二乘的发酵过程监测方法

1．3 独立成分分析方法的现状和应用

1．3．1 线性独立成分分析方法的发展及应用

1．3．2 非线性独立成分分析方法的发展及应用

1．4 课题的研究意义和主要研究内容

1．4．1 课题的研究意义

1．4．2 课题的主要研究内容

第二章 基于核独立成分分析的过程监测方法研究

2．1 引言

2．2 核独立成分分析方法

2．3 过程监测指标的研究

2．3．1 传统监测指标的定义及分析

2．3．2 新监测指标的研究及定义

2．3．3 监测指标置信限

2．4 基于核独立成分分析的过程监测方法

2．5 小结

第三章 基于核独立成分分析的发酵过程监测方法研究

3．1 引言

3．2 发酵过程数据预处理

3．2．1 三维数据处理方法

3．2．2 自适应小波去噪方法

3．3 基于核独立成分分析的发酵过程监测方法

3．3．1 发酵过程监测系统模块

3．3．2 基于核ICA的发酵过程离线建模

3．3．3 基于核ICA的发酵过程在线监测

3．4 小结

第四章 发酵过程监测方法设计与实现

4．1 引言

4．2 基于核独立成分分析的过程监测方法设计与实现

4．2．1 核独立成分分析算法设计与实现

4．2．2 核ICA的过程监测方法设计与实现

4．3 基于核ICA的发酵过程监测方法设计与实现

4．3．1 发酵过程数据处理方法设计与实现

4．3．2 发酵过程监测方法设计与实现

4．4 小结

第五章 实验与分析

5．1 引言

5．2 新监测指标的监测方法实验

5．2．1 数学测试模型

5．2．2 模型故障监测实验

5．3 基于核ICA的发酵过程监测方法实验

5．3．1 青霉素模型

5．3．2 含噪数据的故障监测方法实验

5．3．3 结合小波去噪的故障监测方法实验

5．4 小结

第六章 结论与展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

致谢

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