发酵过程解析、控制与检测技术（第2版）

　　第一章 绪论
　　第一节 发酵过程的特点以及发酵过程的操作、控制、优化的基本特征
　　第二节 发酵工程技术在整体发酵工程中的定位
　　第三节 发酵过程控制的主要研究内容和要解决的问题
　　一、发酵过程优化实现的顺序和条件
　　二、实现发酵过程控制和优化的硬软件技术支撑
　　第四节 发酵过程的状态变量、操作变量和可测量变量
　　第五节 用于发酵过程控制和优化的各类模型
　　第六节 发酵过程控制概论
　　一、传统的发酵过程控制系统
　　二、展望——新型、集约式发酵过程控制系统
　　参考文献
　　第二章 生物过程参数在线检测技术
　　第一节 pH的在线测量
　　一、pH传感器的工作原理
　　二、pH传感器的使用
　　第二节 溶解氧浓度的在线测量
　　一、溶解氧浓度测量原理
　　二、溶解氧电极
　　三、溶解氧电极的使用
　　第三节 发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算
　　一、氧分析仪
　　二、尾气CO分压的检测
　　三、呼吸代谢参数的计算
　　第四节 发酵罐内氧气体积传质系数KLa的测量
　　一、亚硫酸盐氧化法
　　二、溶解氧电极法
　　三、物料衡算法
　　四、动态测定法
　　五、取样极谱法
　　六、复膜电极测定KLa
　　第五节 发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算
　　一、菌体浓度的检测方法及原理
　　二、在线激光浊度计
　　第六节 生物传感器在发酵过程检测中的应用
　　一、生物传感器的类型和结构原理
　　二、发酵罐基质(葡萄糖等)浓度的在线测量
　　三、引流分析与控制
　　四、发酵罐器内一级代谢产物(乙醇、有机酸等)浓度的在线测量
　　参考文献
　　第三章 发酵过程控制系统和控制设计原理及应用
　　第一节 过程的状态方程式
　　第二节 发酵过程的基础数学模型
　　一、发酵过程最基本的合成和代谢分解反应
　　二、发酵过程典型的数学模型形式
　　三、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率模型的表现形式
　　四、生物反应器的基本操作方式
　　五、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化
　　第三节 拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换
　　一、拉普拉斯变换的定义
　　二、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换
　　三、反拉普拉斯变换
　　四、有理函数的反拉普拉斯变换
　　五、过程的传递函数GP(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式
　　六、过程传递函数的框图和转换
　　七、过程输出对于输入变量阶跃式变化的响应特性
　　第四节 过程的稳定性分析
　　一、过程稳定的判别标准
　　二、过程在平衡点（特异点）近旁的稳定特性分类
　　第五节 发酵过程的前馈控制
　　一、过程前馈控制简介
　　二、前馈控制在流加发酵过程中的应用
　　第六节 发酵过程的反馈控制
　　第七节 PID反馈控制系统的构成和性能特征
　　一、比例动作
　　二、积分动作
　　三、微分动作
　　四、PID反馈控制器的构成特征
　　第八节 PID反馈控制系统的解析和设计
　　一、反馈控制系统的稳定性分析
　　二、反馈控制系统的设计和参数调整
　　三、开关反馈控制
　　第九节 反馈控制系统在发酵过程控制中的实际应用
　　一、以溶解氧浓度变化为反馈指标的流加培养控制——DOStat法
　　二、以pH变化为反馈指标的流加培养控制——pHStat法
　　三、以RQ为反馈指标的发酵过程控制
　　四、直接以底物浓度为反馈指标的发酵过程控制
　　五、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制
　　六、在线测量可测状态变量间接推定和控制谷氨酸发酵糖浓度、提高发酵性能
　　【习题】
　　【解答】
　　参考文献
　　第四章 发酵过程的最优化控制
　　第一节 最优化控制的研究内容、表述、特点和方法
　　第二节 最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用
　　一、最大原理及其算法简介
　　二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式
　　三、最大原理数值解法及其在发酵过程最优化控制中的应用简介
　　第三节 格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用
　　一、格林定理
　　二、利用格林定理求解流加培养（发酵）的最短时间轨道问题
　　三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用
　　第四节 遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用
　　一、遗传算法简介
　　二、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用
　　【习题】
　　【解答】
　　参考文献
　　第五章 发酵过程的建模和状态预测
　　第一节 描述发酵过程的各类数学模型简介
　　一、非构造式动力学模型
　　二、代谢网络模型
　　三、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型
　　四、人工神经网络模型
　　五、正交或多项式回归模型
　　第二节 非构造式动力学数学模型的建模方法
　　一、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数
　　二、利用遗传算法确定过程模型参数
　　第三节 ‘利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态
　　一、神经细胞和人工神经网络模型
　　二、人工神经网络模型的类型
　　三、人工神经网络的误差反向传播学习算法简介
　　四、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式
　　五、基于人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型
　　六、基于人工神经网络的非线性回归模型
　　七、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程静态优化
　　【习题】
　　【解答】
　　参考文献
　　第六章 发酵过程的在线自适应控制
　　第一节 基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型及其解析
　　一、自回归移动平均模型
　　二、利用逐次最小二乘回归法计算确定自回归移动平均模型的模型参数
　　第二节 基于自回归移动平均模型的在线自适应控制
　　一、“极配置”型的在线自适应控制系统
　　二、“最优控制”型的在线自适应控制系统
　　三、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制
　　四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制
　　第三节 基于自回归移动平均模型的在线最优化控制
　　一、面包酵母连续生产的在线最优化控制
　　二、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制
　　第四节 基于遗传算法的在线最优化控制
　　一、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数
　　二、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制
　　【习题】
　　【解答】
　　参考文献
　　第七章 人工智能控制
　　第一节 模糊逻辑控制器
　　一、模糊逻辑控制器的特点和简介
　　二、模糊语言数值表现法和模糊成员函数
　　三、模糊规则
　　四、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法
　　五、模糊逻辑控制系统的构成、设计和调整
　　第二节 模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用
　　一、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制
　　二、辅酶QL发酵生产过程的模糊控制
　　三、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用
　　第三节 基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用
　　一、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的应用
　　二、基于DO／pH在线测量和智能型模式识别模型的发酵过程控制系统(ANNPR—Ctrl)
　　【习题】
　　【解答】
　　参考文献
　　第八章 利用代谢网络模型的过程控制和优化
　　第一节 代谢网络模型解析
　　一、代谢网络模型的简化、计算和求解
　　二、利用代谢网络模型的状态预测
　　第二节 网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型
　　一、网络信号传递线图及其简化
　　二、利用代谢信号传递线图处理代谢网络
　　三、利用网络信号传递线图的代谢网络分析
　　第三节 利用代谢网络模型的发酵过程在线状态预测
　　一、代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测中的应用
　　二、基于代谢网络模型的谷氨酸发酵在线状态预测
　　第四节 基于代谢网络模型的发酵过程优化控制
　　一、基于代谢流分析的谷氨酸发酵代谢平衡优化控制
　　二、利用基于代谢流分析的两段复合型供氧控制方式优化精氨酸代谢发酵
　　三、利用基因组学和蛋白组学数据改进优选代谢网络模型为过程优化服务
　　【习题】
　　【解答】
　　参考文献
　　第九章 发酵过程的多变量聚类分析和故障诊断／早期预警
　　第一节 发酵过程多变量聚类分析和故障
　　……
　　第十章 计算机在生化反应过程控制中的应用
　　参考文献

　　作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力，又会影响到下游处理的难易程度，在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术。《发酵过程解析、控制与检测技术(第2版)》作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、解析、控制和优化等方面的研究，在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上，博采众家之长，写成此书。全书结合具体的发酵过程实例，分别对发酵过程的解析、控制和优化，特别是在线检测、在线状态预测和模式识别，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍，并引入了模糊逻辑推理、人工神经网络模型、代谢网络模型等新型的控制、优化、状态预测以及模式识别等方法和技术。