基于诺西肽分批发酵的过程建模

诺西肽是一种含硫多肽类抗生素，该抗生素能明显促进动物生长，而且在动物体内无残留，是一种优良的非吸收型饲料添加剂。以分批发酵工艺过程为对象，研究了基质浓度、押制物及菌体自身浓度对菌体生长的影响，建立了诺西肽的菌体生长模型、基质消耗模型、产物生成模型，以及溶解氧与操作变量（搅拌转速和通气量）的关联模型．在所建模型基础上，对诺西肽的分批发酵过程进行了仿真研究，仿真结果与实验结果基本一致。     

活性污泥吸附和稳定过程的细胞自动机建模与仿真

从活性污泥法污水处理过程的复杂性和丰富的动力学行为出发,结合活性污泥去污机理及其生长规律,建立了活性污泥吸附和稳定过程的细胞自动机模型,并利用实际参数进行仿真实验。结果表明,该细胞自动机模型能复现活性污泥的吸附和稳定过程,反映BOD(生化需氧量)的去除情况和活性污泥的生长状况,实现活性污泥系统曝气池内污水处理过程的动态可视化模拟,展现了细胞自动机模拟污水处理过程的优势,并为类似复杂系统建模提供基本思路。     

基于迁移成分分析的发酵过程集成软测量建模

青霉素发酵过程具有不确定性和多阶段等特点，不同批次发酵过程间存在工况差异，过程数据的分布不一定相同，使传统软测量模型性能下降。结合迁移学习策略和高斯混合模型，提出一种基于迁移成分分析的多模型集成软测量建模方法。该方法使用迁移成分分析求解样本间共享特征映射矩阵，适配建模过程数据与待测数据的边缘概率分布；并基于高斯混合模型对建模数据进行聚类划分，与偏最小二乘算法结合建立子模型的集成模型，完成对主导变量的预测。基于青霉素平台数据的仿真结果表明，所提方法不仅能够有效提高青霉素发酵过程软测量模型的精度，而且适应于变工况下青霉素浓度的预测。     

序批式活性污泥法反应池的细胞自动机模型

根据活性污泥法的去污机理和细胞自动机的特征,结合序批式反应池的特点,建立了序批式反应池的细胞自动机模型,并利用实际参数进行仿真实验.结果表明该模型能够描述出污水中有机物被吸附再被降解的过程和微生物的生长、繁殖及死亡等过程,从而描绘了有机物的去除过程和活性污泥的生长过程曲线,实现了污水处理过程的可视化,为复杂系统控制奠定基础.最后,分析了该模型的应用情况.     

一种基于Agent的自适应自动机网络模型及其应用

将自动机网络模型与基于Agent的建模仿真方法相结合,提出了一种基于Agent的自适应自动机网络模型。通过一个实例——"夺旗战斗模型",阐述了建模过程,并对模型的仿真实验结果进行了分析。     

基于多支持向量机的诺西肽发酵中菌体浓度软测量

提出了多支持向量机建模进行发酵过程的参数识别方法。这种建模可以称为“多模型”方法。发酵过程存在着像菌体浓度等不可在线测量的生物量,只能采用离线采样分析方法,由于所得数据是在不同的时间间隔内获得的,导致检测结果经常出现较大的滞后,不能及时指导生产。而软测量技术的发展为该问题提出了一个很好的解决办法。提出的多支持向量机建模方法,利用可在线测量信息,建立了菌体浓度的预估模型,并且把它应用到诺西肽发酵过程中,估计结果与实验结果吻合得很好,表明了该软测量方法的实用性。     

氨糖发酵过程建模与工艺参数优化研究

针对目前生物传感器价格昂贵且检测精度低使得在氨糖发酵过程中难以获得准确实时的生物参数的现状,建立了最小二乘支持向量机模型以实现菌体浓度、产物浓度、底物浓度的预测。为了提高预测模型的精度,采用基于Levy飞行的改进多元宇宙算法对最小二乘支持向量机模型的若干参数进行优化。在此模型的基础上,以发酵完成时刻产物浓度最大为目标,通过改进的多元宇宙优化算法对发酵工艺参数进行了优化。仿真实验表明该方法取得了较高建模精度,提高了发酵最终产物浓度。     

基于细胞自动机的电梯混合系统建模及仿真

电梯系统是一种典型的混合系统,对电梯系统所包含的连续和离散两种变量进行深入细致地考察分析,是建立准确的电梯运行模型的关键。细胞自动机理论能有效地将混合系统中的连续变量和离散变量连结起来,构建清晰、可靠的数学模型。利用细胞自动机模型模拟电梯运动行为,派梯队列进行派梯控制,构造的基于细胞自动机的电梯混合系统模型,模型结构简单,运行效果良好。在通用的MATLAB开发环境下实现了电梯混合系统模型仿真。该建模方法具有一定的通用性和可扩展性。     

青霉素发酵过程的仿真培训模型

对于反应过程复杂,反应周期长的生化反应建立起切实可行的仿真培训系统,对制药业和高等工程教育都有实用意义。青霉素发酵是一种典型的具有代表性的生化反应过程,本文全面考虑了生化发酵过程的机理特点及各种过程参数的变化,建立了青霉素过程动态数学模型,仿真结果表明该模型很好地反映了实际过程的动态趋势。     

基于多尺度分析的虚拟植物分枝结构三维重建

提出一种基于多尺度分析的虚拟植物分枝结构三维自动重建方法.首先建立控制分枝结构生长的二维层次自动机模型.对同种植物不同植株生长单元和叶元两级组织的形态和几何数据进行采样,用隐马尔可夫树分析生长单元的统计特征及转移关系,隐状态标记具有不同统计特征的各类生长单元,并采用半马尔可夫链描述产生各类生长单元的叶元序列.多尺度分析结果作为二维层次自动机模型的参数,自动控制三维重建过程.仿真实验表明本方法能够较真实地自动重建同种植物分枝结构的三维模型,能满足虚拟农业实验室的植物建模需求.