内容概要：本文介绍了Pensim仿真软件及其在青霉素发酵过程中的应用，重点探讨了非线性过程故障检测的方法和技术。文中详细描述了Pensim软件的安装步骤、使用方法，并提供了两个Excel文件，分别记录了正常工况和故障1（底物流加速度以10%幅度阶跃降低）下300小时的发酵数据。通过Matlab代码展示了如何读取和分析这些数据，同时附带两篇相关论文，深入探讨了青霉素发酵过程数据集的研究成果。 适合人群：从事生物制药、化工领域的研究人员和技术人员，尤其是对发酵过程和故障检测感兴趣的从业者。 使用场景及目标：适用于需要进行青霉素发酵过程建模、故障诊断和优化的实验室或企业。主要目标是通过仿真和数据分析，提升对非线性故障的理解，改进生产工艺，确保产品质量。 其他说明：Pensim软件不仅可以生成不同类型的故障数据，还可以帮助用户深入了解工业过程中的复杂动态行为。提供的Matlab代码和论文资料有助于进一步开展相关研究和实际应用。

根据基因工程菌高密度发酵过程中对PH值控制的要求，采用模糊控制实现基因工程菌高密度发酵罐的PH值控制。PLC模糊控制器查表方式实现对输入量的模糊化、模糊控制表查询。给出了模糊控制算法的程序框图和部分梯形图。结果表明，用PLC实现的模糊控制器简单实用，为模糊控制技术在过程控制中的应用提供了更加广阔的前景。

-包含了Pensim仿真软件的安装文件以及中文使用手册 很详细的步骤，方便自己生成数据 -包含了两个Excel文件，分别是正常工况下的数据和故障1下的数据，都是300h的数据，每0.5h的采样间隔，故障1是底物流加速度以10%的幅度阶跃降低，从80h加入，一直到发酵结束 -可以自己使用Pensim仿真软件生成各种故障数据 -附带两篇论文介绍青霉素发酵过程数据集

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针对多向主元分析（multi-way principal component analysis，MPCA）算法用于间歇过程实施监控时需要将三维数据转换为高阶的二维矩阵，从而易导致算法的计算量大，且会丢失一些有用信息的情况进行了研究，提出了一种新的间歇过程故障诊断方法——二维主成分分析法（2-dimensional principal component analysis，2DPCA）。该算法首先利用各个批次的二维矩阵构造协方差矩阵，进而求得所有批次协方差矩阵的平均值进行建模，大大降低了计算复杂度，运算时间较MPCA缩短了19/20到3/4，且无须占用太多存储空间；同时，2DPCA计算协方差矩阵较MPCA更为准确，取协方差矩阵的平均值能够更加精确地反映不同类型的故障，在一定程度上增强了故障诊断的准确率。最后，通过将所提出的方法应用于青霉素发酵过程的监控中，验证了该算法的有效性和准确性。

基于主元分析-模糊C均值聚类优化黄霉素发酵过程.pdf

为了更为精确地调控柠檬酸的发酵过程，作者对其原料玉米粉在不同的液化条件下的液化效果进行了研究。结果发现，在95℃、液固比3.17：1、搅拌转速160 r/min的条件下，液化效率最高，18 min即可完成。加酶量、介质pH、液化时间的长短影响液化后糖液的成分，其中高加酶量、自然pH值条件、短时间液化均有利于糖液中溶磷、铁离子、锰离子保持在低浓度水平，这对柠檬酸的高产非常重要。

针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题，提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率，随着迭代的进行自适应调整缩放因子，从而在初期保持种群多样性以避免早熟，并在后期逐步降低变异率，保留优良信息，避免最优解遭到破坏。交叉概率采用动态非线性增加的方法，提高了收敛速度。为了验证算法性能，针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究，并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中。结果表明改进算法的参数辨识精度高，收敛速度也比较快，有效提高了模型建立的精度与效率，为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径。

软件介绍: 很专业的一款软件青霉素发酵过程仿真程序，通过输入控制参数画计算得出仿真结果 ，能够对各种状态监测性能进行测试及验证，输入不同的初始条件模拟不同的发酵结果。模拟后的结果具有明确的实际物理意义。