发酵过程子阶段自回归主元分析故障监测

发布时间：2019-08-24 18:41

【摘要】：发酵过程是生物领域最具潜力的分支,生物发酵技术在现代食品、医药等高附加值加工业中所发挥的作用越来越大,在未来几年内,生物发酵将成为我国国民经济的支柱产业之一。但技术的发展是一把双刃剑,发酵技术的快速发展在为我们的生产生活带来显著改观的同时,其存在的诸多安全性问题也逐一凸显,这迫使人们对生产过程的安全性和可靠性越来越重视。因此,为了提高发酵过程的安全性和可维护性,同时提高产物质量,急切地需要对发酵过程进行故障监测,做到及时捕捉发酵过程中各检测变量的变化,将异常情况反馈给操作人员,做出合理处置,保障发酵过程的持续稳定安全运行。本课题深入分析发酵过程的多阶段特性和动态特性,并针对传统方法用于过程监测时的缺陷,旨在研究一种发酵过程故障监测新方法,降低监测的误报警率和漏报警率。(1)实现基于仿射传播聚类的批次加权阶段软化分针对发酵过程的多阶段和慢时变特性,深入分析稳定阶段和过渡过程关系,在当前仿射传播(Affinity Propagation,AP)以单批次实现阶段硬划分基础上,对多批次数据进行反距离加权(Inverse Distance Weighted,IDW)融合,避免使用单批次划分阶段不能代表整个过程阶段特性的缺陷,实现过渡阶段的合理划分。(2)研究基于信息传递的采样点阶段归属判断研究故障监测时新时刻采样点的最佳模型选择问题,引入信息度传递实现实时采样点的阶段归属判断,解决阶段不等长批次的最佳模型选择问题,做到新时刻采样点能落入对应的实际操作阶段,从而选取相对应阶段的监测模型实现实时样本点的监测。(3)提出子阶段自回归主元分析发酵过程故障监测方法将单变量过程的时序分析方法拓展到多变量情形,区别具有强动态性的过渡阶段及平稳的稳定阶段,对其分别建立自回归主元分析(Auto Regression-Principal Component Analysis,AR-PCA)模型以及多向主元分析(Multiway Principal Component Analysis,MPCA)模型以消除过渡阶段的动态性,有效降低过程监测的误报和漏报。(4)大肠杆菌发酵现场试验研究将课题研究内容应用于实际生产过程,借助于大肠杆菌发酵实验检验所研究方法的合理性及有效性。结果表明,课题所提方法较传统方法可有效降低故障的漏报和误报,有着更加可靠的监测性能,可以很好地指导操作人员及时发现并有效排除故障。
【图文】：

酵过程的优化以及发酵产物质量的改进提供必要的辅助和指不仅有重要的理论意义，而且有着广阔的工业应用前景，是未定生产的重要研究方向。建立完善且经过生产验证的发酵过程，必将极大推动整个发酵工业的长足发展。过程简介及特征分析过程简介有时也会写作“慺酵”，其定义依使用场合的不同而有所差别指人们利用微生物在有氧或者无氧环境下，于特定设备中通过件来生产制备生物体本身、直接代谢产物或次级代谢产物的前，人类很早就已经开始接触发酵这一类的生化反应，如图利用发酵方式制作食用面包的过程。现如今，，发酵技术已经化工等领域中得到了广泛的使用，对其基本过程的研究属于生

北京工业大学工学硕士学位论文该平台通过设置不同的发酵初始条件及过程参数，可以模拟仿真青霉素发酵过程的各种正常以及异常状态（可以设置故障的变量包括：通风速率、搅拌功率和底物流加速率），图 2-6 所示为 Pensim 仿真平台各参量在默认初始条件及默认过程参数下的变化曲线。
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TQ920.1;TP274

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本文编号：2529117