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史仲平 、 潘丰 著 / 化学工业出版社 / 2010-02 / 平装
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上书时间2026-05-15
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发酵过程解析、控制与检测技术
作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术,既关系到能否发挥菌种的最大生产能力,又会影响到下游处理的难易程度,在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术。《发酵过程解析、控制与检测技术(第2版)》作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、解析、控制和优化等方面的研究,在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上,博采众家之长,写成此书。全书结合具体的发酵过程实例,分别对发酵过程的解析、控制和优化,特别是在线检测、在线状态预测和模式识别,以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍,并引入了模糊逻辑推理、人工神经网络模型、代谢网络模型等新型的控制、优化、状态预测以及模式识别等方法和技术。
第一章绪论第一节发酵过程的特点以及发酵过程的操作、控制、优化的基本特征第二节发酵工程技术在整体发酵工程中的定位第三节发酵过程控制的主要研究内容和要解决的问题一、发酵过程优化实现的顺序和条件二、实现发酵过程控制和优化的硬软件技术支撑第四节发酵过程的状态变量、操作变量和可测量变量第五节用于发酵过程控制和优化的各类模型第六节发酵过程控制概论一、传统的发酵过程控制系统二、展望——新型、集约式发酵过程控制系统参考文献第二章生物过程参数在线检测技术第一节pH的在线测量一、pH传感器的工作原理二、pH传感器的使用第二节溶解氧浓度的在线测量一、溶解氧浓度测量原理二、溶解氧电极三、溶解氧电极的使用第三节发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算一、氧分析仪二、尾气CO分压的检测三、呼吸代谢参数的计算第四节发酵罐内氧气体积传质系数KLa的测量一、亚硫酸盐氧化法二、溶解氧电极法三、物料衡算法四、动态测定法五、取样极谱法六、复膜电极测定KLa第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算一、菌体浓度的检测方法及原理二、在线激光浊度计第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用一、生物传感器的类型和结构原理二、发酵罐基质(葡萄糖等)浓度的在线测量三、引流分析与控制四、发酵罐器内一级代谢产物(乙醇、有机酸等)浓度的在线测量参考文献第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用第一节过程的状态方程式第二节发酵过程的基础数学模型一、发酵过程最基本的合成和代谢分解反应二、发酵过程典型的数学模型形式三、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率模型的表现形式四、生物反应器的基本操作方式五、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换一、拉普拉斯变换的定义二、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换三、反拉普拉斯变换四、有理函数的反拉普拉斯变换五、过程的传递函数GP(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式六、过程传递函数的框图和转换七、过程输出对于输入变量阶跃式变化的响应特性第四节过程的稳定性分析一、过程稳定的判别标准二、过程在平衡点(特异点)近旁的稳定特性分类第五节发酵过程的前馈控制一、过程前馈控制简介二、前馈控制在流加发酵过程中的应用第六节发酵过程的反馈控制第七节PID反馈控制系统的构成和性能特征一、比例动作二、积分动作三、微分动作四、PID反馈控制器的构成特征第八节PID反馈控制系统的解析和设计一、反馈控制系统的稳定性分析二、反馈控制系统的设计和参数调整三、开关反馈控制第九节反馈控制系统在发酵过程控制中的实际应用一、以溶解氧浓度变化为反馈指标的流加培养控制——DOStat法二、以pH变化为反馈指标的流加培养控制——pHStat法三、以RQ为反馈指标的发酵过程控制四、直接以底物浓度为反馈指标的发酵过程控制五、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制六、在线测量可测状态变量间接推定和控制谷氨酸发酵糖浓度、提高发酵性能【习题】【解答】参考文献第四章发酵过程的最优化控制第一节最优化控制的研究内容、表述、特点和方法第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用一、最大原理及其算法简介二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式三、最大原理数值解法及其在发酵过程最优化控制中的应用简介第三节格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用一、格林定理二、利用格林定理求解流加培养(发酵)的最短时间轨道问题三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用第四节遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用一、遗传算法简介二、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用【习题】【解答】参考文献第五章发酵过程的建模和状态预测第一节描述发酵过程的各类数学模型简介一、非构造式动力学模型二、代谢网络模型三、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型四、人工神经网络模型五、正交或多项式回归模型第二节非构造式动力学数学模型的建模方法一、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数二、利用遗传算法确定过程模型参数第三节‘利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态一、神经细胞和人工神经网络模型二、人工神经网络模型的类型三、人工神经网络的误差反向传播学习算法简介四、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式五、基于人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型六、基于人工神经网络的非线性回归模型七、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程静态优化【习题】【解答】参考文献第六章发酵过程的在线自适应控制第一节基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型及其解析一、自回归移动平均模型二、利用逐次最小二乘回归法计算确定自回归移动平均模型的模型参数第二节基于自回归移动平均模型的在线自适应控制一、“极配置”型的在线自适应控制系统二、“最优控制”型的在线自适应控制系统三、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制第三节基于自回归移动平均模型的在线最优化控制一、面包酵母连续生产的在线最优化控制二、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制第四节基于遗传算法的在线最优化控制一、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数二、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制【习题】【解答】参考文献第七章人工智能控制第一节模糊逻辑控制器一、模糊逻辑控制器的特点和简介二、模糊语言数值表现法和模糊成员函数三、模糊规则四、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法五、模糊逻辑控制系统的构成、设计和调整第二节模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用一、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制二、辅酶QL发酵生产过程的模糊控制三、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用第三节基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用一、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的应用二、基于DO/pH在线测量和智能型模式识别模型的发酵过程控制系统(ANNPR—Ctrl)【习题】【解答】参考文献第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化第一节代谢网络模型解析一、代谢网络模型的简化、计算和求解二、利用代谢网络模型的状态预测第二节网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型一、网络信号传递线图及其简化二、利用代谢信号传递线图处理代谢网络三、利用网络信号传递线图的代谢网络分析第三节利用代谢网络模型的发酵过程在线状态预测一、代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测中的应用二、基于代谢网络模型的谷氨酸发酵在线状态预测第四节基于代谢网络模型的发酵过程优化控制一、基于代谢流分析的谷氨酸发酵代谢平衡优化控制二、利用基于代谢流分析的两段复合型供氧控制方式优化精氨酸代谢发酵三、利用基因组学和蛋白组学数据改进优选代谢网络模型为过程优化服务【习题】【解答】参考文献第九章发酵过程的多变量聚类分析和故障诊断/早期预警第一节发酵过程多变量聚类分析和故障……第十章计算机在生化反应过程控制中的应用参考文献
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开播时间:09月02日 10:30