8.1 发酵过程控制概述 8.1.1 发酵过程控制的重要性 8.1.2 发酵过程控制的一般步骤 8.1.3发酵过程的参数检测 8.1.3.1 物理参数 8.1.3.2 化学参数 8.1.3.3 生物参数 8.1.3.4 间接参数 8.2 主要状态参数的监测与控制 8.2.1 温度对发酵的影响及其控制 8.2.2 pH对发酵的影响及其控制 8.2.3 溶解氧对发酵的影响及其控制 8.2.3.1 影响发酵过程中溶解氧（DO）变化的因素 8.2.3.2 溶解氧对发酵的影响 8.2.3.3 溶解氧在发酵过程控制中的重要作用 8.2.3.4 发酵过程中溶解氧的控制 8.2.4 CO2和呼吸商对发酵的影响及其控制 8.2.4.1 呼吸商定义 8.2.4.2 CO2对发酵的影响 8.2.4.3 发酵过程中CO2释放率的变化 8.2.5 基质浓度对发酵的影响及补料控制 8.2.5.1 基质浓度对发酵的影响 8.2.5.2 补料控制 8.2.6 泡沫对发酵的影响及其控制 8.2.6.1 泡沫产生的原因 8.2.6.2 影响泡沫产生的因素 8.2.6.3 泡沫对发酵的影响 8.2.6.4 泡沫的控制方法 8.3 发酵过程先进的控制技术 8.3.1 基本的自动控制系统(control loop) 8.3.1.1 前馈控制 8.3.1.2 反馈控制 8.3.1.3 自适应控制 (adaptive control) 8.3.2 发酵自控系统的硬件组成 8.3.3 发酵过程常见控制系统

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

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