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基于组态王的生物发酵多参数优化控制系统的研究

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毕业论文范文题目:基于组态王的生物发酵多参数优化控制系统的研究,论文范文关键词:基于组态王的生物发酵多参数优化控制系统的研究
基于组态王的生物发酵多参数优化控制系统的研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:本课题“基于组态王的生物发酵多参数优化控制系统的研究”是江苏省工业攻关项目“总线化智能多参数高精度检测及控制仪表的开发及其产业化”的子项目。生物发酵过程具有高度的非线性和时变性,且内在机理非常复杂,因此,要为微生物的发酵建立准确可靠的动力学模型是相当困难的,另外,在发酵过程中,一些重要的过程变量(本文此处忽略..)往往不能在线测得,这些都给发酵的生产控制带来了盲目性。论文以青霉素的发酵过程为研究对象,采用神经网络对发酵过程进行建模,在线预测某些重要生物参数,并以这些生物参数的预测值为指导,使用遗传算法在线优化一些主要的环境参数,并构建了基于组态软件的发酵优化控制系统。主要研究工作包括:①利用某药厂生产青霉(文章此处忽略..)素产生的大量样本数据,建立了发酵过程神经网络预估模型,进行菌体浓度、基质糖浓度、产物浓度以及发酵阶段的在线预估,取得了较好的效果。特别是对发酵阶段的预估,它对实际发酵控制的很多方面都有指导作用。②结合所建立的神经网络预估模型,采用遗传算法寻优技术确定发酵过程中补料速率、pH值和溶氧值以及温度等环(本文此处忽略..)境参数的最优值,并通过在线跟踪它们的最优值轨迹,进而实现发酵过程的实时优化控制。试验发现该方法可明显提高青霉素产品的生产效率。③构建了基于组态王软件的发酵实时优化控制系统。用组态王编制了系统的上位机监控软件,并连接单片机构成的下位机控制器,上下位机共同实现发酵过程的实时监控。通过DDE数据交换协(略..)议,进行了组态王与Matlab的混合编程,一方面利用Matlab强大的计算能力实现后台基于神经网络和遗传算法的复杂算法,另一方面,组态王能为用户提供友好的操作界面。本课题研究开发的生物发酵优化控制系统,初步应用结果产生的经济效益较为明显:提高了生产效率,降低了能耗,达到优化发酵生产的目的。


以上为本篇毕业论文范文基于组态王的生物发酵多参数优化控制系统的研究的介绍部分。
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