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统计学分析方法应用于桑黄菌发酵培养基的优化 总被引:5,自引:2,他引:3
应用Plackett-Burman设计法对影响桑黄发酵的培养基组分进行筛选,所选取的6个相关因素为:玉米淀粉、蛋白胨、酵母粉、KH2PO4、MgSO4·7H2O、初始pH.确定影响桑黄菌丝得率的关键因素为玉米淀粉和初始pH.采用最陡爬坡试验逼近2个关键因素的最大响应区域.在此基础上,采用中心组合设计结合响应面法(Response Surface Methodology,RSM)对影响桑黄菌丝得率的关键因素最佳水平范围作进一步的研究,并通过二次方程回归求解得知,上述自变量为玉米淀粉浓度为5.46%和初始pH值为3.52时,此时模型预测值桑黄菌丝得率为13.97 g/L,验证值为13.95g/L,预测值与验证值之间吻合较好. 相似文献
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针对离散时间系统变结构控制中存在的问题,利用指数趋近律的趋近特性,提出一种新的离散变结构控制方法,利用递推估计的方法设计变结构控制律,有效地抵消了线性系统中慢变不确定性的影响,实现了对慢变非线性系统的控制,该方法克服了以往控制方法中需已知扰动上界的限制,降低了抖振,加快了趋近速度。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对欠驱动TORA(Translational oscillations with a rotational actuator)系统,设计了一种具有执行器饱和约束的输出反馈等[7]特别地,由Rand学者提出的TORA系统,最初控制器.与其他现有方法相比,本文方法不仅考虑了执行器饱和约束和作为双自旋航天器的简化模型用于研究自振现象.后来由于速度信号不可测情形,而且考虑了旋转小球可能存在的循环行为.具体而TORA系统具有强耦合、高度非线性、欠驱动等特性,而被言,首先根据TORA系统模型分析了TORA系统的控制目标;随后,作为一种非线性基准系统主要用于非线性控制器设计、验证构造了一种新颖的能量函数,在此基础上设计了一种考虑执行器饱和约非线性控制算法的控制性能或教学研究.目前国内外已有多束的输出反馈控制器,并通过严格的数学分析证明了闭环系统关于平衡点的稳定性;最后,借助数值仿真测试检验了所提控制器的控制性能,并所高校和研究机构针对TORA系统的控制问题展开研究.对与已有方法进行了对比.仿真测试结果表明本文所提方法具有更好的控法制性能. 相似文献
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应用近红外光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立测定真菌云芝中蛋白含量定量分析模型.所建立的模型经过i选择最有效的光谱预处理方法,光谱区域和最适主因子数使模型最优化.实验结果表明:采用傅里叶变换在1330 nm~725 nm光谱区域,主因子数为6,建立的模型最优.模型校正集的交互验证均方根误差(RMSECV)为0.010,交互验证所得校正集样品中的蛋白含量的预测值与真实值间相关系数(Rv)为0.968;应用此模型对预测集样品中的蛋白质含量进行预测,得到预测均方根误差(RMSEP)为0.009,预测集的相关系数(Rp)为0.990. 相似文献
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针对传统的回路电流潮流算法在进行节点编号时需要添加虚拟支路形成二叉树的缺点,提出一种新的节点编号方法,简化编号过程并提高算法效率;针对回路阻抗矩阵分解算法的优化问题,在原有的只对其中部分元素优化计算的基础上,提出了所有元素均参与优化的回路阻抗矩阵LU分解算法;基于该改进的回路电流法,提出可以计算含有PV节点和弱环网的配电网潮流通用算法,并用PG&E的69节点配电网对算法的有效性进行了验证. 相似文献
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为获得薰衣草油树脂提取的最佳工艺,优选溶剂后,以提取时间,液料体积质量比和提取温度为影响因子,在单因素实验结果的基础上,应用Box-Benhnken中心组合方法进行三因素三水平的实验设计,以薰衣草油树脂提取率为响应值,运用响应面法(RSM)对提取条件进行进一步的优化.结果表明:提取温度、提取时间和提取温度的交互项对薰衣草油树脂的提取率影响高度显著;薰衣草油树脂提取的最佳工艺为:以石油醚为溶荆,提取时间为1.85 h,提取温度为87℃和提取液料体积质量比为9.6:1.回归方程预测薰衣草油树脂提取率理论值可达到4.09%,3次验证实验的平均提取率为4.10%,与预测值相对误差为0.24%. 相似文献
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非线性系统的自适应控制已成为当前控制领域的重要研究方向。通过总结近年来在非线性系统自适应控制方面所取得的成果,对非线性系统自适应控制器的一般形式和设计方法进行了分析与探讨。最后对非线性系统自适应控制的发展趋势进行了展望。 相似文献