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

Elliott提出的直接极点配制自适应控制的突出的问题就是由于辅助参数的引入使所需辨识的参数增加了1倍。这时多数辨识的收敛及控制的初始特性不利。本文通过广义积分器的引入,不仅解决了辨识器阶数过高的问题,而且能消除确定扰动的影响,实现对参考输入信号的无稳态误差跟踪控制

基于相似原理，采用水模拟钢液，用有机试剂模拟钢液中液态非金属夹杂物，同时采用数值仿真方法共同研究了夹杂物种类、两相间界面张力及黏度对于液滴聚并过程的影响规律.结果表明，夹杂物液滴间的聚合趋势与其自身的物理性质有紧密联系，其中液滴相与连续相之间的界面张力会促进其相互聚并，而液滴相的黏度则正相反，在液滴聚并过程中起抑制作用.因此，通过改变液态夹杂物与高温钢液之间的界面参数以及黏度参数，有望达到聚合或分散的控制目标，进而实现夹杂物尺寸的灵活控制

综合考虑冷轧厚度计型AGC(automatic gauge control)控制对象模型的渐变性以及在低速轧制时大时延引起的厚度反馈较大时滞,提出一种冷轧厚度计型AGC控制的改进方法来减弱这些系统不确定性和厚度反馈时滞带来的不利影响.推导出针对任意阶对象的增益自适应调节律,并给出了在保证系统鲁棒稳定条件下的控制器和滤波器参数选取原则.仿真结果证明这一新方法可有效地抑制干扰,而且在对象参数摄动时系统具有鲁棒稳定性

以安钢宽板坯连铸为研究对象,采用大型商业软件ANSYSCFX10.0,应用VOF法重点研究浸入式水口倾角、拉速、铸坯断面宽度等工艺参数对结晶器内自由表面液面波动的影响.结果表明:随着结晶器宽度从1800mm增大到3250mm,结晶器内液面平均波高明显降低.当宽度为1800mm时,结晶器保护渣-钢液界面平均波高为5.33mm;当宽度增至3250mm时,平均波高为7.08mm

采用浇注料流变仪、L型流动性测试装置和自流值测定装置,测定了加水量、分散剂(FS10)、纯铝酸钙水泥和α-Al2O3微粉对刚玉质自流浇注料的流变性和流动性的影响,并分析了流变性和流动性之间的关系.实验结果表明:随加水量增加(质量分数4.9%～5.3%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度均逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大.随分散剂FS10加入量的增加(质量分数0.16%～0.20%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度逐渐减小,自流值和流动速度逐渐增大;分散剂FS10加入量继续增大时(0.20%～0.22%),相对屈服应力、相对塑性黏度和相对平均黏度显著增大,而自流值和流动速度大幅下降.随纯铝酸钙水泥加入量增加(质量分数1%～4%),流变参数和流动参数有一定的变化,但变化不明显.随α-Al2O3微粉加入量的增加(质量分数9%～12%),相对屈服应力和相对平均黏度均减小,相对塑性黏度变化不大,自流值变化不大,流动速度加快.刚玉质自流浇注料流变参数和流动参数之间的关系为:自流值和相对屈服应力有较好的相关性,而流动速度和相对平均黏度有较好的相关性

采用自蔓延高温合成(SHS)与加压致密一体化技术制备了包容锶核素(Sr2+)的钛酸锶(SrTiO3)人造岩石固化体.通过实验分析SHS产物致密化的影响因素,确定了钛酸锶反应体系自蔓延高温合成时的最佳工艺参数:预制块相对密度为54%左右;预压力为10MPa,加压时间为4s;致密化时高压压力为300MPa,高压保压时间为8s

评估了在未掺杂SrTiO3中氧的自扩散数据,得出:(1)在SrTiO3晶体中,氧通过氧空位扩散,扩散最快的离子为O2-,其次为Sr2-,最慢的为Ti4+.(2)在1098~1623 K范围,氧分压在0.2~7.6×104Pa内变化时,得到氧在SrTiO3晶体中的自扩散系数,而位错密度和氧分压对扩散系数影响不大

针对网络控制系统模型参数选取困难的问题,利用特征模型和动态特征模型的自适应控制方法在实际工程中建模简单、控制精度较高的特点,以直流电机的网络控制系统为例,研究了具有时延和数据丢包网络情况下的网络控制系统,提出了基于特征模型的自适应控制方法和基于模糊动态特征模型的自适应控制方法.仿真结果表明:丢包率对特征模型控制器系统的影响较大,而网络延时对模糊动态特征模型控制器系统影响较大.所提两种方法均可有效保证网络控制系统的控制性能

3.3.1 聚合速率及其测定方法 3.3.2 稳态期聚合速率方程 3.3.3 温度对聚合速率的影响 3.3.4 各基元反应速率常数及聚合主要参数 3.3.5 自加速现象 3.3.6 聚合过程中速率变化的类型 3.3.7 阻聚和缓聚作用