探讨青霉素基于FDA青霉素发酵过程故障诊断

论文导读：423.4青霉素发酵历程变量浅析及窗口选择42-473.4.1青霉素发酵历程的变量浅析与选择42-443.4.2青霉素发酵历程的窗口选择44-473.5小结47-49第4章基于窗口化多FDA模型的青霉素发酵历程故障诊断仿真.49-674.1引言494.2Pensim仿真平台49-534.3多FDA模型窗口参数确定53-544.4样本充足情况下青霉素发12下一页
摘要：间歇历程是现代历程工业中一种重要的生产方式,由于其本身的灵活性,广泛运用于精细化工、食品、制药等工业。青霉素发酵是一种复杂的生化反应系统,发酵历程的稳定性决定了青霉素发酵的产物效率,由此对青霉素发酵历程进行故障检测与故障诊断的探讨有较强的现实作用,并且对其它生化反应历程的相关运用也有较强的借鉴作用。Fisher判别式浅析(Fisher Discriminant analysis, FDA)是广泛运用于方式识别领域中的一种降维技术。FDA在建立模型时,不仅利用了正常工况的历史数据,而且还利用了各种故障条件下的历史数据,其故障诊断能力较好。在调研青霉素发酵历程、查阅大量文献的基础上,本论文完成了青霉素发酵历程的窗口化多FDA模型的建立,并对青霉素发酵历程进行故障诊断。本论文提出了窗口化多FDA模型策略,即在了解间歇历程的动态特性前提下,适当选取时间窗口,利用邻近一些采样点的数据建立FDA模型。与多模型FDA策略相比,该策略不仅充分利用有限的故障数据资源,同时也考虑了历程的动态特性。针对青霉素发酵历程,在比较了一些探讨结果之后,确定八个变量用于建模和故障诊断：空气流量、搅拌功率、底物流量,溶解氧浓度,底物浓度、二氧化碳浓度,pH值和温度。在窗口选取上,针对青霉素发酵历程不同阶段特点采取不同的窗口选取原则。然后,在每个窗口上建立FDA模型,得到窗口模型最优判别矩阵与每一类的判别得分向量。在线故障诊断时,根据数据所处时间段判断所需利用的故障诊断模型,通过判别得分向量的欧几里得距离最小原则进行故障诊断,判断出当前生产工况所处的状态。最后,通过青霉素发酵历程数据的仿真探讨,验证了窗口化多FDA模型策略的故障诊断性能比多模型FDA策略有显著的提升。关键词：FDA论文多模型论文青霉素发酵论文窗口化论文
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Abstract6-8
目录8-11
第1章 绪论11-21

1.1 引言11-12

1.2 间歇历程特点及数据特点12-14

1.2.1 间歇生产历程的特点12-13

1.2.2 间歇历程数据特点13-14

1.3 间歇历程监测的主要目的和探讨对象14-16

1.3.1 间歇历程监测的主要目的14-15

1.3.2 历程监测的探讨对象15-16

1.4 间歇历程监测策略分类16-19

1.4.1 基于定量数学模型的策略16-17

1.4.2 基于知识的策略17-18

1.4.3 基于数据驱动的策略18-19

1.5 本论文探讨内容19-21

第2章 青霉素发酵历程介绍21-35

2.1 青霉素发酵历程的背景及进展近况21-23

2.

1.1 青霉素发酵历程的背景21-22

2.

1.2 青霉素发酵历程的进展近况22-23

2.2 青霉素发酵历程原理与工艺23-25

2.3 发酵反应的参数25-28

2.3.1 发酵历程物理参数26

2.3.2 化学参数26

2.3.3 生物参数26

2.3.4 呼吸代谢参数26-27

2.5 微生物发酵热27-28

2.4 青霉素发酵历程的影响因素28-31

2.4.1 与代谢变化有关的参数28

2.4.2 影响因素28-31

2.4.3 发酵历程中各参数间相互联系31

2.5 青霉素发酵历程的故障诊断31-32

2.6 小结32-35

第3章 基于窗口化多FDA模型的青霉素发酵历程故障诊断35-49

3.1 引言35-36

3.2 Fisher判别式浅析(FDA)36-39

3.

2.1 Fisher判别式浅析(FDA)的基本原理36-38

3.

2.2 低维判别空间的确定38-39

3.3 窗口化多FDA模型39-42

3.1 离线建模阶段39-40

3.2 基于窗口化多FDA模型的在线故障诊断40-42

3.4 青霉素发酵历程变量浅析及窗口选择42-47

3.4.1 青霉素发酵历程的变量浅析与选择42-44

3.4.2 青霉素发酵历程的窗口选择44-47

3.5 小结47-49

第4章 基于窗口化多FDA模型的青霉素发酵历程故障诊断仿真.49-67

4.1 引言49

4.2 Pensim仿真平台49-53

4.3 多FDA模型窗口参数确定53-54

4.4 样本充足情况下青霉素发论文导读：2

酵历程故障诊断仿真54-59

4.1 基于多模型FDA模型的青霉素发酵历程故障诊断55-57

4.2 基于窗口化多FDA模型的青霉索发酵历程故障诊断57-59

4.3 多模型FDA与窗口化多FDA模型故障诊断断仿真结果比较59

4.5 样本缺少情况下青霉素发酵历程故障诊断仿真59-63

4.5.1 多模型FDA和窗口化多FDA模型对同批次历程故障诊断结果59-62

4.5.2 对同批次历程故障诊断结果比较62-63

4.6 样本缺失情况下窗口化多FDA模型青霉素发酵历程故障诊断仿真63-66

4.7 小结66-67

第5章 结束语67-69
参考文献69-73
致谢73