基于2D-DKPCA的故障检测方法在青霉素发酵中的应用

论文摘要

制药工业是关系国计民生的重要工业,它不仅是一个国家国民经济的重要组成部分,而且是一项特殊的治病、防病、保健等的社会福利事业,受到全世界各个国家的高度重视。在制药工业中,发酵是不可或缺的重要过程。微生物发酵过程是极其复杂的生物反应过程,具有高度非线性、动态性和相关性,因而研究一种有效的故障检测方法,是提高生产效率的重要前提。目前已经存在的几种基于多变量统计方法的故障检测方法,如主元分析方法（PCA）、核主元分析方法（KPCA）等方法,在线性系统或静态系统中的故障检测效果很好,但由于这些方法难以捕捉变量及批次间的动态相关性,因而对于类似于发酵过程的动态非线性系统的故障检测效果不好。本文以工业制药中青霉素发酵过程为背景,在深入分析了微生物发酵过程的特点的基础上,介绍了几种目前发酵过程的故障检测方法,并结合前人积累的经验,提出了基于二维动态核主元分析方法（2D-DKPCA）的故障检测方法。根据2D-DKPCA故障检测方法,结合青霉素发酵的实际过程设计了青霉素发酵过程故障检测软件。此软件的主要功能是对青霉素发酵过程进行实时监控、在故障发生时发出故障报警,并辅之以监控数据记录、故障查询等功能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的意义
• 1.2 制药工业的发展概况
• 1.2.1 制药工业的发展概述
• 1.2.2 我国制药业的发展概述
• 1.3 微生物发酵
• 1.3.1 微生物发酵及发酵过程分类
• 1.3.2 影响发酵的因素及其控制
• 1.3.3 发酵过程的主要控制参数
• 1.3.4 发酵过程的控制方法
• 1.4 小结
• 第2章 故障检测与诊断技术
• 2.1 故障诊断技术的发展概述
• 2.2 故障诊断方法的分类
• 2.2.1 故障及其类型
• 2.2.2 故障诊断方法及其类型
• 2.3 基于PCA的故障诊断方法的发展概况
• 2.4 小结
• 第3章 主元分析方法
• 3.1 主元的定义
• 3.2 主元个数的确定方法
• 3.3 主元分析算法
• 3.4 基于PCA的故障检测方法
• 3.5 PCA方法在过程监控中的应用
• 3.6 小结
• 第4章 基于2D-DKPCA的故障检测方法
• 4.1 动态数据的含义
• 4.2 二维动态核主元分析算法
• 4.2.1 动态数据的选择
• 4.2.2 数据的预处理
• 4.2.3 KPCA方法提取观测数据的非线性主元
• 4.3 基于2D-DKPCA的故障检测方法
• 4.3.1 定义特征空间中的SPE统计量
• 4.3.2 基于2D-DKPCA故障检测方法的算法
• 4.4 小结
• 第5章 2D-DKPCA方法在青霉素发酵上的应用
• 5.1 青霉素发酵过程
• 5.2 青霉素发酵过程控制的难点
• 5.3 二维动态核主元分析方法在青霉素发酵过程中的应用
• 5.3.1 数据的预处理
• 5.3.2 提取训练数据的动态非线性主元素
• 5.3.3 对发酵过程进行在线监测
• 5.4 小结
• 第6章 青霉素发酵过程故障监测软件设计
• 6.1 监控软件的整体设计
• 6.2 监控软件重点部分的详细介绍
• 6.2.1 监控界面
• 6.2.2 通讯模块
• 6.2.3 数据管理
• 6.2.4 故障检测
• 6.3 监控系统的运行实例
• 6.4 小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文