导读:本文包含了生物过程建模论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:吸附增强化学链重整(SECLR),氢气,原位CO_2分离,ASPEN,Plus模拟
生物过程建模论文文献综述
卓纳思（Jonas,Hilario）[1]（2018）在《生物乙醇吸附增强式化学链重整制氢：反应器建模与过程模拟》一文中研究指出本文开展了吸附增强式化学链重整(SECLR)乙醇制氢工艺方面的研究,采用热力学分析方法,研究了稳态条件下SECLR的各项参数对工艺过程的影响,分析了氧化镍与蒸汽的摩尔比(NiO/S)、氧化钙与乙醇的摩尔比(CaO/C_2)、温度、压力等参数对SECLR过程重整反应器性能的影响规律。重整反应器的性能表明,在NiO/S摩尔比为0.1875、温度为500°C下、CaO/C_2的比为2、蒸气与乙醇摩尔比(S/C_2)为4时,每mol乙醇能够产出4.992 mol纯度为98.68%的H_2。然后,对SECLR的过程模拟进行了研究,为了满足过程自热运行要求,碳收率的影响设为0、1%和5%,考察了各种氧化镍与乙醇摩尔比(NiO/C_2)对工艺过程的影响。过程模拟表明,在NiO/C_2为0.645、CaO/C_2为2、S/C_2为4及每摩尔乙醇产碳量为0.005mol的条件下,每摩尔乙醇所产的H_2为5.051 mol、纯度为98.52%(干燥),且与CLR和SESR过程相比,SECLR的H_2纯度和效率更高。(本文来源于《天津大学》期刊2018-05-01）
悦秋燕[2]（2017）在《污水生物处理过程动力学建模与控制器设计》一文中研究指出污水处理过程具有高非线性以及进水流量随机变化等特性,同时由于缺乏精确的生物传感器,使得一些重要变量在线测量比较困难甚至无法进行。因此,对污水生物处理过程进行建模、状态观测与控制器设计的研究具有非常重要的意义。本文把污水处理连续流反应器作为研究对象,从动力学建模、性态分析以及控制论角度对污水生物处理过程进行了研究。具体内容分为以下两部分:第一,为了满足排污标准,对污水流入流出反应器方式进行了约束,首先用脉冲注入排出方式替换原有连续模式,建立了基于状态反馈脉冲调节的生物反应器模型,借助于脉冲动力系统相关理论对模型的动力学性态进行了分析,特别是周期解的存在性与稳定性,并借助于周期行为以污染物排放率为优化目标对模型参数进行了优化处理;其次,用开关流入流出方式替换连续方式,建立了基于变结构控制的生物反应器模型,并借助于Filippov系统相关理论对模型进行了定性分析,讨论了滑动模态的存在性及相应的动力学性态。第二,为了实现反应器内污水浓度快速达到某一给定排放水平,对反应器控制问题进行了研究。首先,选取注入微生物浓度为控制输入,同时考虑到生物量无法在线实时检测,通过设计基于勒贝格观测器的反馈线性化控制器和反步控制器,实现污水浓度的跟踪功能。其次,选取反应器稀释率为控制输入,同时考虑到生物量不能在线实时检测以及模型的不确定性,设计了滑模观测器,进而构造反馈控制器,实现污水浓度的跟踪功能。并用MATLAB软件进行数值仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性。(本文来源于《大连理工大学》期刊2017-06-02）
梁勇[3]（2016）在《生物炭介导的鸡粪不同温度厌氧发酵解抑增效特性及过程建模》一文中研究指出鸡粪是典型高氮有机废弃物,如果不妥善处理会带来严重的环境污染问题。厌氧发酵技术是集中封闭化处理有机废弃物的方法,具有回收清洁能源和保护环境的双重效果。随着大众环境保护意识增强,以及国家推出了清洁能源激励和环境保护政策,这为厌氧发酵技术推广应用带来了重要机遇。鸡粪是典型高氮原料,且富含硫元素,将鸡粪用于厌氧发酵时容易产生氨抑制和高浓度硫化氢。生物炭因具有良好的吸附性能,所以期望它用于厌氧发酵中时能缓解上述问题。另外,温度对氨抑制有直接影响,且宽温度条件下机理建模比较困难。为此开展了生物炭介导的鸡粪不同温度厌氧发酵解抑增效特性及过程建模研究。结果表明生物炭介导厌氧发酵有利于缓解氨抑制、促进发酵产气速率、提高沼气品质,实现发酵过程解抑增效。本研究根据实验室前期正交实验优化研究结果,在15℃、25℃、35℃、45℃、55℃、65℃六个温度条件下,用10L全混合反应器进行了6个添加生物炭和在35℃条件下未添加生物炭的鸡粪厌氧发酵实验,首先进行了序批启动实验,比较了厌氧发酵系统启动效率;然后通过调整水力滞留期、有机负荷以及生物炭的添加比例,进行了半连续进料实验,研究了氨氮浓度的温度特性和微生物群落的温度特性,探索了生物炭提高启动性能、缓解氨抑制、促进产气率、去除硫化氢的特性和机理,构建了能适应宽温度范围的神经网络建模。本研究的主要内容和结果包括以下方面:(1)在六个温度条件下比较了生物炭介导的反应器在批次厌氧发酵的启动特性。用常温接种物在30天的厌氧发酵序批启动实验中,从开始产气到各反应器达到最大产气率时,35℃和45℃反应器微生物菌群的温度过度顺利,仅需7天左右且产气性能相当;25℃和65℃反应器则需要20天左右,但65℃反应器因菌群转变使得启动产气波动幅度大,但产气性能比前者强;而55℃反应器则需要30天以上,主要是因温度变化使得菌群转换慢所致;根据15℃反应器的甲烷产气量、pH值、氧化还原电位、可溶性COD等参数表明水解过程顺利,而产甲烷菌活性差和生长缓慢才是低温厌氧发酵限速的关键;Modified Gompertz模型拟合累积产甲烷量的分析结果表明序批实验前20天内可达到理论最大产气量的70%,这为后续半连续进料设计水力滞留期滞留期提供了理论依据。(2)在六个温度条件下比较了生物炭介导的反应器在半连续进料厌氧发酵的温度特性。在半连续进料试验中,生物炭介导的鸡粪厌氧发酵优化后的温度范围为42.3~44.2℃,15℃提升到25℃的温度效率值最高(1.233~1.323);统计分析结果表明温度对硫化氢浓度和总氨氮浓度(TAN)没有显着影响,但是对游离氨(FAN)影响显着。理论分析结果表明15℃、25℃、35℃、45℃、55℃、65℃六个温度条件下的FAN/TAN变化率最大时的中心pH值分别为9.56、9.25、8.96、8.67、8.41、8.16,并且与温度成反比;另外对微生物古菌高通量测序分析结果表明,在低常温(15℃、25℃)中以甲烷粒菌和甲烷丝菌占优,在中常温(35℃、45℃)中以甲烷八迭球菌占优,而高温(55℃、65℃)则以甲烷嗜热杆菌占优。(3)在中温条件下揭示了生物炭能加速启动、去除硫化氢、缓解氨抑制的机理。在35℃反应器内添加生物炭及对照反应器序批启动试验中,Modified Gompertz模型拟合结果表明:生物炭介导的反应器生产70%总甲烷产量需要18.99天,比对照组缩短了24%;迟滞时间为2.53天,比对照组降低了41%;最大容积甲烷产气速率为0.520L·d-1·L-1,比对照组提高了18%。另外完成70%总硫化氢产量需要12.62天,比对照组延长了35%;迟滞时间为3.28天,比对照组提高了52%;最大硫化氢产气速率为0.788mL·d-1,比对照组降低了96%。在半连续进料阶段,两个反应器产甲烷速率以及氨氮浓度并无显着差异。微生物群落分析结果表明生物炭能减少微生物的冗余并富集八迭球菌,使得反应器中八迭球菌比例高达74.9%,比对照组高17%,这是生物炭介导的反应器对受到氨抑制的影响要小的原因;生物炭介导的反应器的硫化氢浓度一直低于对照组,特别是在有机负荷为4g VS·L-1·d-1时,比对照组低1092ppm。qPCR分析结果表明,添加生物炭后减少了硫酸盐还原菌数量,因此从根本上大幅度降低了硫化氢浓度。(4)用神经网络进行宽温度范围甲烷产量预测能适应产量样本数据差异和波动大的特点。用Elman神经网络和BP神经网络对B15~B65反应器甲烷产量进行50次预测的相对平均误差分别为29.61%、8.05%、8.94%、9.06%、9.07%、32.73%,以及38.52%、18.60%、17.09%、14.11%、32.59%、53.73%。前者的预测效果明显优于后者,不过两种方法对B15和B65反应器、以及各温度下的甲烷产量突变点预测效果并不理想。为减小预测误差,对六个反应器样本数据经过叁次样条插值后,两个神经网络预测平均相对误差分别降低到1.24%、2.48%、1.59%、0.78%、0.85%、2.91%和30.46%、4.36%、5.22%、4.90%、11.46%、17.17%,样本插值后的预测效果获得大幅度提升。特别是Elman神经网络预测的误差全部降低到3%以内,说明该网络能适应各种样本差异,通用性强。(本文来源于《西北农林科技大学》期刊2016-11-01）
张乾[4]（2015）在《基于AP聚类的生物发酵过程软测量建模方法研究》一文中研究指出生物发酵技术是现代生物工程及相关产业的基石,随着人们对生物发酵产品需求的持续增加,生物发酵在国民经济中的地位愈加重要,因此采取先进控制策略以获取低成本高质量的发酵产品,就有着迫切的现实需求。但受发酵过程本身特性及当前检测技术的限制,还难以对发酵过程中的一些重要参数进行实时有效的检测,严重制约了先进控制手段在发酵生产中的应用。软测量技术作为当前检测和控制技术的前沿,能对具有严重非线性、强时变性及多时段性等特性的复杂系统建立有效的参数估计模型,因此,本文在对现有软测量建模方法进行分析之后,结合生物发酵过程自身特性,以仿射传播聚类算法(AP)和最小二乘支持向量机(LSSVM)为基础,进行了生物发酵过程软测量建模方面的研究。针对生物发酵过程的强非线性和多时段性等特点,本文采用AP算法对发酵过程进行阶段划分,并对算法的相似度值进行改进,以更好适应发酵过程的数据特点,且使用DE优化的LSSVM建模方法建立各阶段估计模型,实现了发酵过程的多模型建模。在将子模型融合为全局模型时,分析对比当前的模型融合方法,给出了新的融合策略,通过对类别归属不明的待测样本重新构建局部模型来实现子模型的融合。仿真结果显示,本文提出的多模型融合建模方法提高了全局模型的估计精度和泛化性能。针对多批次生物发酵过程所建离线模型易老化失效等问题,提出了一种基于AP聚类和动态时间弯曲距离(DTW)的在线建模方法。该方法结合局部学习理论并以DTW距离为相似性衡量准则,从聚类后的各历史批次相应工况阶段中搜寻出与滑动时间窗内待测样本序列相似度最高的样本序列构成在线训练样本集,以实现发酵过程的在线建模。仿真研究表明,该在线建模方法能较好实现生物发酵过程的在线估计,对解决实际生产中的问题具有一定的参考价值。(本文来源于《江南大学》期刊2015-06-01）
黄永红,宋心雷[5]（2014）在《基于贝叶斯LS-SVM的海洋生物酶发酵过程软测量建模》一文中研究指出针对海洋生物酶发酵过程关键生物参数(如基质浓度、菌体浓度等)难以实现直接在线测量的问题,提出了一种基于贝叶斯准则的最小二乘支持向量机(LS-SVM)软测量建模方法。以典型的海洋生物酶——海洋蛋白酶为研究对象,在分析海洋蛋白酶发酵过程机理的基础上,确定了发酵过程软测量模型的辅助变量和主导变量。考虑到在LS-SVM建模中,正规化参数和核参数的优化是建模的难点,采用贝叶斯准则对LS-SVM参数进行优化,进而建立了基于贝叶斯准则的LS-SVM软测量模型。仿真验证结果表明,该模型比传统的LS-SVM具有更高的预测精度和泛化能力。(本文来源于《仪表技术与传感器》期刊2014年08期）
黄永红,孙丽娜,程浩[6]（2014）在《燃料乙醇发酵过程中生物参量的软测量建模》一文中研究指出针对燃料乙醇发酵过程中关键生物参量(基质浓度、菌体浓度、乙醇浓度等)在线检测困难,离线化验滞后大,难以实现实时控制的问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的软测量建模方法。以关键生物参量中乙醇浓度的预测为例,首先,利用KPCA提取软测量输入数据空间中的非线性主元,然后利用LSSVM算法建立了乙醇浓度的软测量模型。仿真结果表明,与PCA-LSSVM建模方法相比,KPCA-LSSVM软测量模型的测量精度高、跟踪性能好、泛化能力强,能满足发酵过程中乙醇浓度的在线测量要求,是一种有效的软测量建模方法。(本文来源于《控制工程》期刊2014年02期）
黄永红,孙丽娜,孙玉坤,朱湘临[7]（2013）在《海洋蛋白酶发酵过程生物参数的软测量建模》一文中研究指出针对海洋微生物低温碱性蛋白酶发酵过程关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、酶活等)的在线测量问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的软测量建模方法.首先,应用一致关联度法确定软测量模型的辅助变量.然后,针对正交最小二乘、k均值聚类等算法在具体实现时比较繁琐的问题,利用简单且实用的RBF网络设计函数,应用训练样本集对RBF神经网络进行训练,建立了RBF神经网络软测量模型,用测试样本集对建立的软测量模型进行了仿真验证.结果表明,该软测量模型具有很高的逼近精度和良好的实用性.(本文来源于《信息与控制》期刊2013年04期）
陈作超,马海芳[8]（2013）在《生物滴滤塔废气处理过程的神经网络建模》一文中研究指出在生物滴滤塔处理有机废气过程中,参数间存在比较明显的耦合,同时非线性性能也较强,精确数学模型的建立比较困难。采用辨识方法,建立BP神经网络模型模拟处理生物滴滤塔有机废气的过程。同时采用Levenberg-Marquardt算法解决标准BP训练算法训练速度慢的问题。通过遗传算法优化BP网络的初始权值,避免网络训练时陷入局部极小点,最终的网络模型能够较好得模拟实际对象的运行过程。(本文来源于《数字技术与应用》期刊2013年08期）
耿俊[9]（2013）在《带有酶系作用的生物系统的建模与过程优化》一文中研究指出生物系统发酵过程被广泛用于生产药物(如抗生素)、生物能源物质(如生物乙醇)，以及单克隆抗体和活体疫苗等。对生物系统进行模型化研究可以更好地了解细胞的代谢过程以及内部机理，从而提高人们希望得到的某种产物的产率进而对整个生物发酵过程进行预报和优化。然而，即使对于最简单的细胞生物，对其建模也是很困难的。这是因为细胞的代谢网络包含有成千上万个化学反应，这些反应涉及到数目庞大的细胞物质。不仅如此，这众多的化学反应都在生物系统的酶系作用下进行调控，每个化学反应由一个特定的酶催化，该特定的酶的浓度和活性是由细胞内部的自我调控机制进行控制。根据生物系统所处的环境条件不同，生物系统的酶系调控作用适时地改变酶的浓度及活性，从而调节生物系统内部代谢流量的分配，确保生物系统的稳定性和适应性。这种通过酶系作用对其内部代谢进行自我调控的机制是生物系统经过成千上万年的进化获得的。因此，想要对生物系统发酵过程进行全面地了解和分析进而为工业生产提供指导性的方针策略，考虑其内部化学反应的反应动力学以及其内部的酶系作用机制是建立一个完善的动力学模型必不可少的两大因素。目前虽然已经有很多模型化方法可以兼顾到对于生物系统代谢网络以及化学反应动力学方面的考虑，对于生物系统酶系作用调节机制的考虑却非常罕见。本文就是在这样的背景下，揭示了如何对带有酶系作用的生物系统进行建模，并且进一步地进行过程优化。为了为生物系统的发酵过程建立一个完善的动力学模型，在对于生物系统代谢网络的考虑方面，采用了代谢网络分析技术，将原本庞大的代谢网络分解为一些可以供分析的不同的代谢途径的组合。这些代谢途径连接的是生物系统的输入变量，即生物系统的营养底物，以及生物系统的输出变量，即生物系统的产物或者副产物。在输入变量与输出变量中间，包含着一些中间产物以及参与调节作用的酶。另一方面，在生物系统的酶系调节作用方面，由于生物系统经过长期进化，在其内部形成了一套以生长最大化为目标的最优化策略。基于这种最优化策略，可以得到关于酶系作用的调控变量的描述。在调控变量的作用下，生物系统的输入变量，输出变量及他们之间的相互作用都可以得到很好地描述。基于这种模型化方法，本文考察了叁种不同的生物系统发酵过程，分别为它们建立了动力学模型，并对不同生物系统的动力学模型的预报能力以及过程优化进行了进一步的研究。文章的最后，对带有酶系作用的模型进行了展望，提出了将其拓展到更加复杂的生物系统的可能性。本文具体的研究内容以及得到的主要结论包括：1.以青霉素发酵过程为例，建立了产黄青霉菌在以葡萄糖为主要营养底物作用下的带有酶系作用的动力学模型。通过对产黄青霉菌的代谢网络进行简化，只考虑我们关心的一些营养底物以及反应产物，忽略对中心代谢作用贡献不是很重要的一些中间产物，并且考虑这些物质以及相关的化学反应在相应的酶系作用调节下的变化，建立青霉素发酵过程的带有酶系作用的动力学模型。并且通过不同的实验罐批的实验数据对所建立的模型进行验证。2.以动物细胞培养过程为例，建立了骨髓瘤细胞在两种半互补半可替代的底物下的间歇发酵和有补料发酵过程中的动力学模型，并且检验了模型的预报能力。骨髓瘤细胞培养涉及到两个营养底物，葡萄糖和谷氨酰胺。发酵过程中会产生副产物氨，丙氨酸和乳酸。通过对叁组不同操作条件下的发酵过程建立带有酶系作用调控的动力学模型并且进行参数辨识，得到叁组数值上比较接近的动力学参数。将这些动力学参数分别应用于叁种不同操作条件的发酵过程，将得到的底物浓度(葡萄糖和谷氨酰胺)、细胞浓度，以及乳酸浓度的仿真结果与发酵原始数据对比，发现所建立模型可以对相应的实验数据进行很好地描述，验证了骨髓瘤动力学模型的有效性。为了进一步验证模型在有扰动环境下的适应能力，将得到的叁组动力学参数的一组应用于其他两组发酵过程的动力学模型进行预报，模型的预报结果对相应的实验数据同样描述地很好。最后，由模型仿真计算得到动物细胞模型的内部控制变量随时间的变化曲线，可以定性的分析出动物细胞发酵过程中两种底物，葡萄糖和谷氨酰胺之间的半互补半可替代的作用关系。与前人的文献提到的结果一致。3.以叁种不同的酵母菌为研究对象，建立其在四种营养底物下的发酵过程的带有酶系作用的动力学模型。对叁种酵母菌采用相同的代谢网络，利用EMA技术对代谢网络进行分解，得到叁种酵母菌在每种营养底物下发酵各自的EM组合。由于得到的EM组合个数过于庞大，采用代谢产率分析（MYA）分析方法对EM进行简化，得到叁种不同酵母细菌各自独有的简化的EM，同时对得到的简化后的EM建立用于描述其酶系作用的调控变量，构建酵母菌的动力学模型。根据文献中的发酵数据，对叁种酵母菌分别其进行参数辨识，得到叁种不同酵母细菌各自的动力学参数。用文献中的数据对模型的有效性进行验证。结果表明，叁种不同酵母菌的动力学模型仿真结果对叁种酵母菌的实验数据(包括四种营养底物，生物乙醇以及细胞浓度)都可以进行很好地描述。4.将上述已经建立的叁种酵母菌的单菌模型拓展到混菌发酵过程中。以叁种酵母菌混合发酵的不同组合为研究对象，分别建立叁组两种酵母菌混合发酵和叁种酵母菌混合发酵的带有酶系作用的动力学模型。将上述过程中在单菌发酵模型的参数辨识结果应用到混菌发酵模型中，进行仿真和预报。结果表明，单菌发酵模型得到的参数对混菌发酵过程的预报结果与实验数据吻合很好。5.将上述的单菌发酵过程和混菌发酵过程中的酒精产率进行比较，结果表明，在初始发酵阶段，一种单菌发酵的酒精产率最好，在中间的一段时间，混菌发酵组合的酒精产率最好，在最后一段时间，另一种单菌发酵的乙醇产率最好。基于此，提出二步发酵法，即在糖原转化率较低的时候采用在该阶段具有较高生物酒精得率的酵母菌进行单菌发酵，随着糖原转化率的增高，在某个最优时间切换点，采用在该阶段具有较高生物酒精得率的酵母菌进行单菌发酵，该最优时间切换点由计算得到。通过二步发酵法的引用，生物酒精的产率得到了比较大的提高。(本文来源于《上海交通大学》期刊2013-08-01）
杜先君[10]（2013）在《污水生物处理过程建模、优化与控制研究》一文中研究指出基于活性污泥法的污水生物处理是利用微生物去除污水中有机污染物的一种有效方法,是当前有机污水处理,特别是城市生活污水处理的主要途径。其过程是一个外界干扰强烈、时变性强、耦合性强、非线性的复杂动态生物化学过程。由于微生物在污水中的生存规律及所依赖的条件还没有被完全认识,现场试验又周期长、成本高,因此利用基于复杂机理建立模型的计算机仿真方法是污水处理相关问题研究中的重要手段之一以ASMs模型为代表的ASP过程模型中,虽然对过程进行了完整的描述,但是其过于复杂,并不能适用于实践中的污水处理过程的模拟；而实际污水厂运行中DO控制不稳定,使得出水水质得不到保证,同时也造成了大量的曝气成本浪费,不符合国家的节约型社会发展思路。而对于污水处理这样一种靠政府扶持的非营利、高能耗企业来讲,过大的处理成本使得企业入不敷出,生存状况堪忧。本文于理论模型、控制方法以及在实际污水厂的控制等问题展开研究,并取得一定的成果。在过程模型与仿真软件包的研究中,针对现有复杂模型无法直接应用于实际污水处理厂模拟的现状,对ASM1进行分解、简化,得到简化的有机碳去除模型,该模型简单可靠,对以除碳为目的的污水处理特定过程有着重要的意义；同时,利用Matlab/Simulink建立了完整的ASP过程模拟软件包,并将其应用于ASP的模拟与验证,通过改进聚类方法,对仿真软件包运行数据进行合理分类,并以此建立了过程的多模型表述,仿真结果显示,多模型建模方法有利于提高过程建模精度,并为后续控制相关问题的研究提供模型支持。在ASP过程的DO控制相关问题的研究中,针对DO控制不稳定、曝气成本过高等问题,提出了模型预测控制、结合优化神经网络的GMC控制等两种控制策略用于改进PI控制中存在的缺陷。其中,结合优化神经网络的GMC控制策略用于解决有机碳消耗模型中的DO浓度控制问题,该策略融合了神经网络能够无限逼近非线性过程的特性,使得过程中的未知机理得以更准确的模拟,与现有控制策略相比具有更高效、可靠的控制性能,而且能够降低处理成本,节约运行费用。在ASP过程的优化研究中,结合出水底物浓度过高和处理成本过高等两大突出问题,提出了一种将这两者综合起来考虑的ASP优化方法,以有机物排放为限制条件、以降低污水处理主要成本为目标,将克隆选择算法首次应用于ASP过程的多变量优化控制,对比仿真实验验证了该策略的优越性。(本文来源于《兰州理工大学》期刊2013-06-13）
生物过程建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
污水处理过程具有高非线性以及进水流量随机变化等特性,同时由于缺乏精确的生物传感器,使得一些重要变量在线测量比较困难甚至无法进行。因此,对污水生物处理过程进行建模、状态观测与控制器设计的研究具有非常重要的意义。本文把污水处理连续流反应器作为研究对象,从动力学建模、性态分析以及控制论角度对污水生物处理过程进行了研究。具体内容分为以下两部分:第一,为了满足排污标准,对污水流入流出反应器方式进行了约束,首先用脉冲注入排出方式替换原有连续模式,建立了基于状态反馈脉冲调节的生物反应器模型,借助于脉冲动力系统相关理论对模型的动力学性态进行了分析,特别是周期解的存在性与稳定性,并借助于周期行为以污染物排放率为优化目标对模型参数进行了优化处理;其次,用开关流入流出方式替换连续方式,建立了基于变结构控制的生物反应器模型,并借助于Filippov系统相关理论对模型进行了定性分析,讨论了滑动模态的存在性及相应的动力学性态。第二,为了实现反应器内污水浓度快速达到某一给定排放水平,对反应器控制问题进行了研究。首先,选取注入微生物浓度为控制输入,同时考虑到生物量无法在线实时检测,通过设计基于勒贝格观测器的反馈线性化控制器和反步控制器,实现污水浓度的跟踪功能。其次,选取反应器稀释率为控制输入,同时考虑到生物量不能在线实时检测以及模型的不确定性,设计了滑模观测器,进而构造反馈控制器,实现污水浓度的跟踪功能。并用MATLAB软件进行数值仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
生物过程建模论文参考文献
[1].卓纳思（Jonas,Hilario）.生物乙醇吸附增强式化学链重整制氢：反应器建模与过程模拟[D].天津大学.2018
[2].悦秋燕.污水生物处理过程动力学建模与控制器设计[D].大连理工大学.2017
[3].梁勇.生物炭介导的鸡粪不同温度厌氧发酵解抑增效特性及过程建模[D].西北农林科技大学.2016
[4].张乾.基于AP聚类的生物发酵过程软测量建模方法研究[D].江南大学.2015
[5].黄永红,宋心雷.基于贝叶斯LS-SVM的海洋生物酶发酵过程软测量建模[J].仪表技术与传感器.2014
[6].黄永红,孙丽娜,程浩.燃料乙醇发酵过程中生物参量的软测量建模[J].控制工程.2014
[7].黄永红,孙丽娜,孙玉坤,朱湘临.海洋蛋白酶发酵过程生物参数的软测量建模[J].信息与控制.2013
[8].陈作超,马海芳.生物滴滤塔废气处理过程的神经网络建模[J].数字技术与应用.2013
[9].耿俊.带有酶系作用的生物系统的建模与过程优化[D].上海交通大学.2013
[10].杜先君.污水生物处理过程建模、优化与控制研究[D].兰州理工大学.2013
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