在生化領(lǐng)域范圍內(nèi)，有很多關(guān)于“微生物菌種歧化底物甘油生產(chǎn)1,3-丙二醇”這個課題的研究，本文以此為背景，針對微生物發(fā)酵過程中的物質(zhì)特征和發(fā)酵的動態(tài)行為，研究微生物培養(yǎng)過程中的非線性多階段動力系統(tǒng)的參數(shù)辨識問題。本文通過改進(jìn)間歇發(fā)酵和批式流加發(fā)酵兩種過程中的動力學(xué)系統(tǒng)模型，降低了計算所得值和實驗數(shù)據(jù)之間的相對誤差。本文各模型中關(guān)于微生物、底物甘油和目標(biāo)產(chǎn)物1,3-丙二醇的平均相對誤差，都比對應(yīng)參照文獻(xiàn)中相應(yīng)物質(zhì)的平均相對誤差有百分之二的降低幅度，這說明本文的動力學(xué)系統(tǒng)更適合描述微生物間歇培養(yǎng)和批式流加培養(yǎng)過程。 本文進(jìn)行的主要研究工作和取得的主要成果，總結(jié)如下： 1．本文在已有間歇發(fā)酵模型基礎(chǔ)上，考慮甘油和1,3-丙二醇在主被動結(jié)合的方式下跨膜運(yùn)輸，以發(fā)酵分段時刻為參數(shù)，建立了含胞內(nèi)物質(zhì)濃度的動力系統(tǒng)，證明了該動力系統(tǒng)的一些相關(guān)性質(zhì)，系統(tǒng)解析解的存在唯一性和系統(tǒng)解析解對參數(shù)的可微性和連續(xù)依賴性。然后以實驗數(shù)據(jù)和計算值之間的誤差平方和最小為性能指標(biāo)，建立參數(shù)辨識模型。最后，用粒子群算法去辨識相關(guān)的未知參數(shù)，用最優(yōu)的辨識參數(shù)求得的計算值和實驗值的平均相對誤差降低了兩個百分點。 2．...

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
1. 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 微生物發(fā)酵法的研究進(jìn)展概述
        1.2.1 微生物的三種發(fā)酵方式
        1.2.2 微生物發(fā)酵法生產(chǎn) 1,3-PD 的研究進(jìn)展
    1.3 研究模擬微生物發(fā)酵過程系統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法
    1.4 系統(tǒng)生物學(xué)
    1.5 系統(tǒng)辨識
    1.6 本文的主要工作
2. 預(yù)備知識
    2.1 常微分方程定性理論
    2.2 智能優(yōu)化算法
        2.2.1 粒子群優(yōu)化算法的發(fā)展
        2.2.2 粒子群優(yōu)化算法原理
        2.2.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的流程
        2.2.4 粒子群算法的應(yīng)用
    2.3 常用的幾類生化反應(yīng)速度函數(shù)
        2.3.1 酶催化反應(yīng)速度函數(shù)
        2.3.2 細(xì)胞增長速度函數(shù)
        2.3.3 物質(zhì)跨膜運(yùn)輸速度函數(shù)
    2.4 微生物厭氧發(fā)酵甘油代謝過程
3. 含有控制項的間歇發(fā)酵非線性動力系統(tǒng)參數(shù)辨識
    3.1 引言
    3.2 微生物連續(xù)發(fā)酵的模型介紹
    3.3 含控制項的微生物間歇發(fā)酵參數(shù)辨識模型
        3.3.1 動力系統(tǒng)相關(guān)性質(zhì)及辨識模型
        3.3.2 帶有慣性權(quán)重的改進(jìn)粒子群算法及辨識結(jié)果
4. 間歇發(fā)酵分階段動力系統(tǒng)參數(shù)辨識
    4.1 三階段非線性動力系統(tǒng)
    4.2 非線性多階段動力系統(tǒng)的性質(zhì)
    4.3 非線性多階段系統(tǒng)的參數(shù)辨識模型
5. 批式流加發(fā)酵過程動力學(xué)參數(shù)辨識
    5.1 引言
    5.2 批式流加發(fā)酵過程動力系統(tǒng)及性質(zhì)
    5.3 批式流加過程多階段參數(shù)辨識模型
        5.3.1 參數(shù)辨識模型
        5.3.2 優(yōu)化算法和數(shù)值結(jié)果
6. 結(jié)論和展望
    6.1 主要研究工作和結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄
致謝
作者簡介



本文編號：4046712