基于非线性PLS方法在发酵过程监控中的应用研究

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基于非线性PLS方法在发酵过程监控中的应用研究

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毕业论文范文题目：基于非线性PLS方法在发酵过程监控中的应用研究，论文范文关键词：基于非线性PLS方法在发酵过程监控中的应用研究
基于非线性PLS方法在发酵过程监控中的应用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：发酵过程是一种重要工业生产方式,被广泛应用于生物制药、精细化工以及农产品深加工等高附加值产品的生产中。发酵过程机理复杂,呈现出较强的非线性,具有动态特性变化快、时变特性明显、多阶段等特点,并且批次间以及批次内的诸多因素均影响着产品的产量和质量。因此,为确保（本文此处忽略..）过程稳定可靠的运行,需要对生产过程进行实时在线监测。本文在多向部分最小二乘(MPLS)方法的基础上,针对发酵过程非线性强、多阶段等特征,研究统计过程监控方法在发酵过程中的应用实施问题,主要内容包括:(1)扩展神经网络PLS方法,提出一种多向神经网络PLS算法,更准确（文章此处忽略..）的描述了发酵过程的动态特征。将多向神经网络PLS模型引入到发酵过程的监控中,仿真结果表明:监控的实时性得到了提高。(2)提出一种多阶段建模方法:首先,采用具有自组织性的ISODATA聚类算法,将整个过程划分成多个阶段;然后,针对各批次间相应各阶段不等长问题,采用（本文此处忽略..）动态时间规整(DTW)方法在时间上进行对齐;最后,分别建立能更好描述各阶段特性的统计模型,实现对整个过程的实时监控。仿真结果表明:该方法能自组织的将整个过程分为和实际工况相符的四个阶段,监控效果的准确性和及时性相比MPLS和MNNPLS方法均有了较大的提高。(3)针（本文此处忽略..）对实际的辅酶Q10发酵过程,分别采用MPLS、MNNPLS、多阶段方法进行数据建模,从而实现在线监测和质量预测。结果表明:多阶段的方法和MNNPLS方法在故障检测和质量预测方面都要优于传统的MPLS方法,多阶段方法最优。

以上为本篇毕业论文范文基于非线性PLS方法在发酵过程监控中的应用研究的介绍部分。

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