Синтез алгоритмов и систем управления процессом культивирования микроорганизмов в условиях инфицирования : На примере производства хлебопекарных дрожжей

• Автор: Россихина, Лариса Витальевна
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 153 с.

СОДЕРЖАНИЕ
Введение. Глава 1. Математическое моделирование микробиологических процессов с целью управления. Классификация моделей. Классические модели микробиологических процессов. Модели кинетики роста популяций микроорганизмов. Анализ математических моделей микробиологических процессов. Идентификация параметров математических моделей микробиологических процессов. Методы параметрической идентификации. Идентификация параметров математических моделей не в реальном масштабе времени. Особенности задач оптимального управления микробиологическими процессами. Особенности полупериодического процесса культивирования как объекта управления. Параметры и средства контроля. Применение ЭВМ для управления микробиологическими процессами. Формулировка цели и постановка задач исследования. Глава 2. Выбор коэффициентов математической модели. Выводы. Глава 3. При использовании антимикробных препаратов в качестве ингибиторов роста посторонних микроорганизмов необходимо в первую очередь учитывать характер каждого конкретного производства и способ дальнейшего использования его продукции.

Для обобщения результатов экспериментальных и теоретических исследований, выде

ления основных взаимосвязей и закономерностей, характеризующих изучаемый процесс, широко используют метод математического моделирования. Он позволяет описать поведение микроорганизмов, как правило, системой алгебраических или дифференциальных уравнений, связывающих важнейшие технологические и биохимические параметры. Имея математическую модель, адекватную процессу, можно изучить его поведение в различных режимах с помощью расчетов, не прибегая к проведению дополнительных экспериментов. Это особенно важно при решении задач оптимизации микробиологических процессов, поскольку математическая модель позволяет достаточно быстро выбрать оптимальный технологический режим, который после экспериментальной проверки можно реализовать практически. Современные математические модели микробиологических процессов можно разбить на три класса . Первый формальные модели регрессионные и другие эмпирически установленные количественные зависимости, не претендующие на раскрытие механизма описываемого процесса. Задание структуры в таких моделях производится с учетом удобства последующего использования уравнений или простоты определения вектора параметров модели по экспериментальным данным. Следует отметить, что формальные динамические модели выбираются линейными, а в случае статических моделей уравнения задаются в таком виде, чтобы решения были линейны относительно вектора параметров. Главным недостатком моделей данного класса является трудность определения вектора параметров изза большой его размерности 5.