机器人柔性在线自动测量方法技术及应用

指出面向制造现场的在线自动化测量是当前精密测量技术研究的一个重要方向,也是现代制造技术发展过程中不可或缺的重要组成部分。利用当前工业机器人性能（稳定性、可操作性、定位精度）优势,将工业机器人技术引入到测量领域,和视觉测量、精密测试理论相结合,提出了一种全新的柔性在线测量新方法,并研制了测量设备（柔性在线视觉检测站）,旨在发展面向多品种混流共线流水线制造的在线测量方法和装备,解决汽车制造等主流产业中急需的柔性在线测量问题。     

煤灰分的在线测量

利用~（２４１）Ａｍ和~（１３７）Ｃｓ双能量γ－射线透射法原则上可实现煤灰分的在线测量。作者介绍了进行在线测量中的几个问题： Ａｍ道和 Ｃｓ道的准确计数；闪烁计数器由于温度和总计数率变化造成的漂移；准确选取系统参数的重要性。实验表明：测量时间间隔以几十毫秒为宜。     

基于嵌入式系统的中药提取软测量方法研究

针对中药提取过程中软测量建模的计算机在线实现问题,将遗传算法（GA）和支持向量机（SVM）相结合,对葛根素在线提取过程进行软测量建模,并将该软测量模型固化到基于树莓派的嵌入式系统,构建了葛根素提取率的在线检测系统。该系统实现了下位机的在线实时温度数据采集、提取率计算、数据发送和结果三维显示,能完成上位机软件的软测量模型更新、数据存储、历史数据显示、数据包解析和三维坐标系显示提取效果等功能。与紫外分光光度计的离线检测方法相比较,本文方法得到平均相对误差为4.33%,具有实时性好、测量精度高、操作简便等优点。     

发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统的集成

本文根据发酵过程生物量检测特点,基于虚拟仪器技术提出了一种全新的生物量在线检测系统集成方法,该系统采用PXI（PCI Extensions for Instrumentation）总线硬件平台,结合软测量算法,有效地实现了生物量在线估计。给出了该系统的集成原理和实现方法,及系统的硬件和软件设计。实验研究表明,集成的发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统,能够充分利用软测量技术和虚拟仪器技术的各自优势,系统硬件配置灵活,实用性强,并能得到较高的发酵过程生物量在线测量精度。     

蓄电池剩余容量的在线测量机制

提出并阐述了通过蓄电池电导（内阻）在线测量蓄电池剩余容量的一种机制。     

GPS在电力系统稳定控制中的应用——观测线性化追踪目标控制新方法

介绍了一种基于全球定位系统（ＧＰＳ）同步相量测量单元（ＰＭＵ）的测量原理及其在稳定控制中的应用，提出了观测线性化原理，即通过在线追踪观测使非线性方程线性化，并在此基础上研究使系统状态逼近设定目标的目标控制策略．     

GPS在电力系统稳定控制中的应用

介绍了一种基于全球定位系统（ＧＰＳ）同步相量测量单元（ＰＭＵ）的测量原理及其在稳定控制中的应用，提出了观测线性化原理，即通过在线追踪观测使非线性方程线性化，并在此基础上研究使系统状态逼近设定目标的目标控制策略。     

余氯在线检测系统的设计及单片机编程优化

研究了余氯传感器的工作原理及结构并设计了一系列信号处理电路,将余氯传感器的输出电流信号经过电流转电压模块、差分放大模块、二级放大模块、A/D转换模块输入到单片机（MCU）电路进行处理计算,在计算结果实时显示在LED显示屏的同时,完成水中余氯值的在线测量。利用N,N-二乙基对苯二胺（DPD）光度法绘制了标定曲线,并基于STC89c52单片机优化。与美国哈希SC9184在线余氯仪进行比较,结果表明所设计的系统具有较好的稳定性与可靠性,相对误差小于5%,能较好地完成饮用水的在线测量。     

一种直流供电系统电力电容的在线测量方法

提出了一种测量直流供电系统电容的简便方法,该方法在不影响系统正常运行的前提下,精确、在线地完成测量过程．通过在线获取ＲＣ电路的电压波形,并对波形进行分析,从系统诸多未知参数中获取电容值．这种方法不需要改变供电系统的结构,也不需要系统处于断电状态,可应用于解决直流电力电缆对地（或屏蔽）电容的测量问题．     

基于PSO-SVR的发酵过程状态预估模型

针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题,建立了用于生物参数状态预估的支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归（SVR）模型的复杂性和冷化特征取决于其三个参数ε,c,γ能否取到最优值,采用粒子群优化（PSO）算法实现对参数ε,c,γ的同时寻优。在此基础上,以饲料用β-甘露聚糖酶为对象,建立了基于PSO-SVR的发酵过程产物浓度状态预估模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力,可实现对β-甘露聚糖酶产物浓度的实时在线预估。     

基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法

青霉素发酵过程是一个严重非线性、时变、复杂的动态过程,发酵过程中一些关键参数(如菌体质量浓度ρX、基质质量浓度ρS和产物质量浓度(ρP)难以通过常规仪表在线测量,这些参数的获取非常耗时和困难。提出一种基于粒子群模糊神经网络逆(PSO-FNN逆)的软测量方法。首先给出青霉素发酵过程数学模型,然后根据逆系统理论证明其可逆性,在此基础上构建基于PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量模型,最后通过仿真验证该方法性能。仿真结果表明:PSO-FNN逆的青霉素发酵软测量方法能够结合基于发酵机制和纯数据驱动2种软测量方法的优点,对不直接可测的关键参数实现在线软测量,较PSO-BPNN逆和PSO-BPNN软测量方法具有更高的预测精度和更强的预测能力。     

基于核独立成分分析的发酵过程在线监测方法

提出了一种基于核独立成分分析（KICA）的发酵过程在线监测方法,该方法结合了发酵过程数据的特点,采用了一种新的过程监测指标U_s²,对发酵过程数据各时刻独立分量与该时刻所有批次独立分量均值的偏差信息进行特征提取,具有较强的抗干扰能力。青霉素发酵检测的实验结果表明,采用新监测指标的发酵过程监测方法能更好的识别较小的故障,降低漏报率,提高发酵过程在线监测的准确性。     

基于改进多目标粒子群优化算法的发酵过程补料优化控制

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法(MOPSO)的发酵过程补料优化控制方法,并将该方法用于工业酵母发酵过程补料速率的优化控制。改进的MOPSO算法利用约束违反程度信息修正种群的学习进化公式,减缓了部分粒子在约束边界附近的飞行速度,提高了算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,改进的MOPSO算法能够获得最优的补料轨迹,有效地实现了工业酵母发酵过程补料速率的多目标优化控制     

基于粒子群优化算法的微生物发酵过程控制

微生物发酵是一类典型的生化反应过程,在各个工业领域的应用都很广泛。针对微生物发酵中的溶解氧浓度、pH和发酵温度彳4用粒子群优化算法的基本原理和算法流程,阐述了基于粒子群优化算法的微生物发酵控制．而后用硬件电路设计实现了微生物发酵过程的控制。实践表明,该控制方法对微生物发酵过程控制性能优良,提高了发酵精度,控制效果显著。     

一种青霉素发酵过程补料优化的新方法

将青霉素发酵工艺与最优控制算法相结合，提出一种二步优化法优化青霉素发酵过程．用该方法得出的优化结果指导青霉素发酵工业生产实际过程取得了满意的效果，证明用本方法求得的优化结果可弥补生化过程动力学模型的一些不足，寻求出较适合工业生产实际的优化结果，     

反相高效液相色谱法快速测定谷氨酰胺发酵过程中主要游离氨基酸

谷氨酸胺发酵过程代谢的主要游离氨基酸是谷氨酸胺和谷氨酸．用反相高效液相色谱技术,采用柱前衍生、荧光检测的方法可快速测定其含量．本法衍生步骤简单、灵敏度高、选择性强．利用该技术对正常谷氨酸胺发酵过程代谢的两种主要氨基酸含量变化进行了分析,为谷氨酸胺发酵过程分析提供了可靠的依据．     

遗传算法应用于分批发酵动力学模型参数估算

由通用发酵动力模型导出用于描述分批发酵特征的解析解,把遗传算法应用于解分批发酵动力学模型参数。以赖氨酸分批发酵过程模拟为例,表明用遗传算法可有效地解决赖氨氨酸分批发酵动力模型这类复杂的非线性函数的参数估算问题,用ＰＯＷＥＬＬ方法估算结果作比较后表明,遗传算法能进一步提高赖氨酸分批发酵过程状态变量的计算值与实验值的吻合程度。     

发酵罐微机数据采集系统

论述了采用微型计算机对发酵罐的发酵过程进行数据采集的方法，并讨论了对发酵罐实施计算机数据采集前后现场数据采集精度的变化，以及对提高生产效率和科学化管理的影响，结果表明采用计算机对发酵过程进行数据采集，采集精度比以前提高了５倍以上，记录数据可自动进行，数据真实地反映了发酵过程参数。     

一种智能状态估计方法及应用

为提高机理复杂工况变化较大的一类生产过程状态估计的精度 ,提出一种基于多模型和专家知识的智能状态估计方法 ,并给出了用于青霉素发酵过程状态估计的结果。这种方法采用多个状态估计模型进行估计 ,然后由优选专家系统选择一个最优的作为最终结果。给出了状态估计系统的结构及优选专家系统的结构和设计。优选专家系统采用改进的 Bayes方法进行不确定性推理。这一估计方法可以应用于类似于青霉素发酵这类机理复杂过程的状态估计。     

瑞士乳杆菌发酵制备牦牛乳酪蛋白源性降血压肽的工艺研究

目的:以牦牛乳源酪蛋白为原料,利用瑞士乳杆菌,对发酵法制备降血压肽的工艺进行初步探讨.方法:试验首先采用凝乳酶沉淀法从耗牛乳中提取酪蛋白,依据瑞士乳杆菌的发酵特点,按5％(体积比)接菌量进行发酵制备降血压肽.然后并以降血压肽对血管紧张素转换酶(ACE)的抑制率为指标,主要探讨了底物浓度、pH值、发酵时间三因素对瑞士乳杆菌发酵法制备降血压肽工艺的影响.结果:在接菌量为5％,其他三因素各设置五个水平进行工艺优化,最优工艺条件为:底物浓度4％、发酵pH值8.0、发酵时间16 h.此工艺条件下ACE抑制率可达约68％.结论:通过实验说明底物浓度、pH值、发酵时间等参数的控制对发酵酪蛋白制备抑制肤很重要,此试验数据为后续进一步完善制备降血 压肤的实验奠定了重要的基础.