本文關(guān)鍵詞：微生物批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)及最優(yōu)控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：微生物批式流加發(fā)酵生產(chǎn)1,3-丙二醇是一種重要的生產(chǎn)方式,但是目前的研究只考慮了細(xì)胞外的5種物質(zhì)濃度的變化,沒(méi)有考慮代謝機(jī)理、細(xì)胞內(nèi)物質(zhì)濃度的變化及重要的中間產(chǎn)物。在微生物發(fā)酵過(guò)程中,考慮細(xì)胞內(nèi)物質(zhì)是有必要的。本文主要從以下幾個(gè)方面開(kāi)展研究工作:1.建立微生物批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng),并進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。在對(duì)微生物發(fā)酵生產(chǎn)1,3-丙二醇的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上,針對(duì)微生物批式流加發(fā)酵生產(chǎn)1,3-丙二醇的特點(diǎn),假設(shè)甘油和1,3-丙二醇的跨膜運(yùn)輸情形為主動(dòng)運(yùn)輸和被動(dòng)擴(kuò)散相結(jié)合的前提下建立一個(gè)考慮細(xì)胞內(nèi)物質(zhì),即細(xì)胞內(nèi)甘油,細(xì)胞內(nèi)1,3-丙二醇及重要的中間產(chǎn)物3-羥基丙醛的批式流加發(fā)酵非線性動(dòng)力系統(tǒng)模型,對(duì)本文建立模型的性質(zhì)和解的存在性、唯一性及解對(duì)初值的依賴性進(jìn)行分析證明;在每個(gè)流加階段的甘油流加策略是相同的前提下,把實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與計(jì)算得到的數(shù)據(jù)之間的誤差平方和作為性能指標(biāo),建立參數(shù)辨識(shí)模型,并證明了參數(shù)的可辨識(shí)性,最后用改進(jìn)的粒子群算法求解。2.研究細(xì)胞比生長(zhǎng)速率對(duì)模型的影響。在微生物批式流加發(fā)酵生產(chǎn)1,3-丙二醇過(guò)程中,本文對(duì)比了分別采用兩種不同的細(xì)胞比生長(zhǎng)速率表達(dá)式的模型誤差,進(jìn)而研究細(xì)胞比生長(zhǎng)速率對(duì)模型的影響。通過(guò)建立參數(shù)辨識(shí)模型,并利用改進(jìn)的粒子群算法求解,根據(jù)數(shù)值結(jié)果確定細(xì)胞比生長(zhǎng)速率的表達(dá)式。為微生物批式流加發(fā)酵生產(chǎn)1,3-丙二醇的研究者選擇模型中的細(xì)胞比生長(zhǎng)的速率表達(dá)式提供參考依據(jù)。3.研究了批式流加發(fā)酵的最優(yōu)控制問(wèn)題。在批式流加發(fā)酵過(guò)程中,甘油的流加速率是一個(gè)重要的可控變量,對(duì)目標(biāo)產(chǎn)物1,3-丙二醇濃度生成具有決定作用,所以本文將甘油的流加速率作為控制變量,以發(fā)酵終端時(shí)刻1,3-丙二醇濃度最高為性能指標(biāo),建立了最優(yōu)控制模型,并用改進(jìn)粒子群算法求解。數(shù)值結(jié)果表明,終端時(shí)刻目標(biāo)產(chǎn)物1,3-丙二醇濃度比實(shí)驗(yàn)值增加了10.33%,這為實(shí)際批式流加生產(chǎn)1,3-丙二醇起到了一定的指導(dǎo)作用。
【關(guān)鍵詞】：微生物批式流加發(fā)酵 非線性動(dòng)力系統(tǒng) 參數(shù)辨識(shí) 最優(yōu)控制 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：遼寧科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O232
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10
• 1.2 甘油歧化微生物生產(chǎn) 1,3-丙二醇的研究概況10-13
• 1.2.1 微生物發(fā)酵生產(chǎn) 1.3-丙二醇的方式10-11
• 1.2.2 微生物發(fā)酵生產(chǎn) 1.3-丙二醇研究概況11-13
• 1.3 系統(tǒng)生物學(xué)概況13-14
• 1.3.1 系統(tǒng)生物學(xué)的定義13
• 1.3.2 系統(tǒng)生物學(xué)的研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.3.3 系統(tǒng)生物學(xué)研究的基本流程14
• 1.3.4 系統(tǒng)生物學(xué)的研究方法14
• 1.4 系統(tǒng)辨識(shí)14-15
• 1.5 本文的主要工作15-17
• 2. 預(yù)備知識(shí)17-24
• 2.1 常微分方程的定性理論17-18
• 2.2 微生物發(fā)酵動(dòng)力學(xué)中幾種速度函數(shù)18-20
• 2.3 粒子群算法20-21
• 2.3.1 粒子群算法的基本原理20
• 2.3.2 粒子群算法的基本流程20-21
• 2.4 微生物批式流加發(fā)酵生產(chǎn) 1,3-PD的代謝機(jī)理21-24
• 3. 微生物批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)及參數(shù)辨識(shí)24-34
• 3.1 引言24-25
• 3.2 批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)25-28
• 3.3 批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)性質(zhì)28-29
• 3.4 參數(shù)辨識(shí)模型29-30
• 3.5 算法及數(shù)值結(jié)果30-32
• 3.6 結(jié)論32-34
• 4. 批式流加發(fā)酵系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)及最優(yōu)控制34-46
• 4.1 引言34-35
• 4.2 批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)35-43
• 4.2.1 批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)35-38
• 4.2.2 批式流加發(fā)酵動(dòng)力系統(tǒng)性質(zhì)38-39
• 4.2.3 參數(shù)辨識(shí)模型39-40
• 4.2.4 優(yōu)化算法及數(shù)值結(jié)果40-43
• 4.3 批式流加發(fā)酵過(guò)程最優(yōu)控制43-45
• 4.3.1 批式流加發(fā)酵過(guò)程最優(yōu)控制模型43
• 4.3.2 數(shù)值結(jié)果43-45
• 4.4 結(jié)論45-46
• 5. 結(jié)論與展望46-47
• 5.1 主要工作及結(jié)論46
• 5.2 展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況50-51
• 致謝51-52
• 作者簡(jiǎn)介52-53

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本文編號(hào)：409343