發(fā)布時間：2018-01-09 14:22

  本文關鍵詞：一類批式流加和連續(xù)發(fā)酵非線性系統(tǒng)辨識與控制　出處：《大連理工大學》2016年博士論文　論文類型：學位論文

  更多相關文章： 非線性切換系統(tǒng) 非線性脈沖系統(tǒng) 最優(yōu)控制 優(yōu)化算法 微生物發(fā)酵

【摘要】：本文以微生物發(fā)酵生產1,3-丙二醇為背景,研究了批式流加發(fā)酵脈沖系統(tǒng)與自治切換系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題和酶催化批式流加發(fā)酵系統(tǒng)的參數辨識問題.另外對基因調控連續(xù)發(fā)酵非線性系統(tǒng)研究了參數辨識問題.該項研究對提高1,3-丙二醇產量提供參考,并且對微生物發(fā)酵甘油生產1,3-丙二醇過程的胞內代謝機理具有重要的參考價值,本文工作具有一定的理論意義與應用價值,得到國家自然科學基金、“973”和“863”等項目的資助.本論文研究的內容與取得的主要結果可概括如下：1.批式流加發(fā)酵過程中將甘油和堿的流加看作一個脈沖過程,以甘油的流加體積和流加時刻作為控制變量,以終端時刻1,3-丙二醇的濃度為目標函數,給出了脈沖最優(yōu)控制問題.利用懲罰函數和障礙函數方法處理連續(xù)狀態(tài)變量約束.結合多群體粒子群優(yōu)化算法和基于梯度的優(yōu)化算法求解脈沖最優(yōu)控制問題.數值結果表明得到的最優(yōu)流加策略提高產物濃度.2.考慮批式流加發(fā)酵魯棒脈沖最優(yōu)控制問題.以甘油流加體積和流加時刻為控制變量,以終端時刻1,3-丙二醇的濃度及其關于不確定系統(tǒng)參數的靈敏度為目標函數.發(fā)酵過程中生物量,甘油和產物濃度限制在一定范圍內,最優(yōu)控制問題中帶有狀態(tài)變量連續(xù)約束.應用伴隨系統(tǒng)方法將魯棒脈沖最優(yōu)控制問題等價轉換為一般形式的脈沖最優(yōu)控制問題.結合粒子群優(yōu)化算法和基于梯度的優(yōu)化算法求解脈沖最優(yōu)控制問題.數值結果表明模型與算法的有效性.3.研究了耦合批式流加發(fā)酵自治切換系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題.以甘油和堿的流加速度比例函數為控制函數,建立了自治切換系統(tǒng)最優(yōu)控制問題.應用靈敏度函數方法求出目標函數和約束函數的梯度,結合隨機搜索算法和基于梯度的優(yōu)化算法求解最優(yōu)控制問題.數值結果表明最優(yōu)流加策略可以控制產物和底物濃度.4.研究了非線性酶催化批式流加發(fā)酵系統(tǒng)的參數辨識問題.系統(tǒng)狀態(tài)變量包括胞外物質濃度和胞內物質濃度.胞外物質濃度的模擬數值結果可以與實驗測量數據比較.但是胞內物質濃度很難有測量數據.為了更準確描述胞內物質濃度,定義胞內物質濃度的魯棒性值.以胞內物質魯棒性值和胞外物質相對誤差為目標函數,給出酶催化批式流加系統(tǒng)參數辨識問題.魯棒性值的計算過程中會有大量數值計算,給出改進的并行遺傳算法求解參數辨識問題.數值結果表明最優(yōu)參數下數學模型比較好的模擬實際發(fā)酵過程.5.研究了非線性基因調控連續(xù)發(fā)酵系統(tǒng)的參數辨識問題.系統(tǒng)狀態(tài)變量包括胞外物質濃度和胞內物質濃度.辨識參數包括系統(tǒng)參數和路徑參數.胞外物質濃度的模擬數值結果可以與實驗測量數據比較.但是胞內物質濃度很難有測量數據.為了更準確描述胞內物質濃度,定義胞內物質濃度的魯棒性值.魯棒性值考慮的是連續(xù)發(fā)酵過程到達穩(wěn)態(tài)后在參數擾動下胞內物質濃度的變化率.以胞內物質魯棒性值為目標函數,給出基因調控連續(xù)發(fā)酵系統(tǒng)的的參數辨識問題.胞外物質濃度相對誤差限制在一定范圍內.魯棒性值的計算過程中會有大量數值計算,給出改進的并行粒子群優(yōu)化算法求解參數辨識問題.
[Abstract]:In this paper , the optimal control problem of batch - type flow plus fermentation system is studied by using the method of penalty function and obstacle function .

【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O231

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本文編號：1401758