基于支持向量机和模糊推理的毕赤酵母发酵过程故障诊断

利用甲醇营养型毕赤酵母发酵生产外源蛋白过程中,诱导期培养基中甲醇浓度波动严重影响发酵过程的稳定性。为此提出了基于智能型模式识别的发酵故障诊断系统。在某一时间窗口内,利用支持向量机分类器对可在线测量的过程参数(发酵时间、搅拌转速、甲醇流加速率、O2消耗速率OUR、CO2释放速率CER)进行状态分类,并结合模糊推理技术将发酵状态划分成甲醇浓度"适中"、"过量"、"匮乏"的3种模式,构建智能型的故障诊断系统。在甲醇浓度不当的情况下,该系统均能准确地判别出故障类型。通过补加甲醇或甘油,可以对"错误"发酵批次进行补救。     

毕赤酵母工程菌发酵条件的优化

从碳源、生物素、接种比率、甲醇浓度、pH、诱导时间等方面对重组酵母摇瓶发酵条件进行了研究,初步确认了摇瓶水平发酵各因素的最优条件,发现控制适宜的甲醇浓度十分重要。同时,利用30L发酵罐对长时间甲醇诱导发酵做了研究,发现随着发酵时间的增加,分泌蛋白产量先增加然后下降,菌体生长速度放慢,但菌体湿重一直在增加。      

毕赤酵母发酵生产甲醇蛋白工艺条件的优化

利用实验室选育驯化出的高产甲醇蛋白的毕赤酵母(Pichia pastorisYM-SCP02)作为甲醇蛋白生产菌种,对甲醇蛋白发酵生产过程中的关键因素进行较为全面的考察和优化,初步确定了摇瓶水平发酵各因素的最优条件为接种量8%,分段发酵温度采用0~36 h,30℃,36~64 h,28℃,初始pH值为5.0,初始甲醇添加量为1.2%,装液量为50 mL/250 mL摇瓶,转速为200 r/min。在此条件下,得到的甲醇蛋白最高产量(细胞干质量)为19.3g/L。     

基于自我联想神经网络的谷氨酸发酵在线故障诊断

探讨了利用自我联想神经网络(AANN)对谷氨酸发酵进行在线故障诊断的有效性和实用性.自我联想神经网络是一种带瓶颈层的、5层结构的特殊神经网络.通过对发酵过程的表观变量进行适当筛选,将某些变量输入到AANN网络中进行训练,发酵过程的关键特征特性可以在瓶颈层得到提取,不同性能的发酵过程可以得到聚类.优化得到的AANN网络可以对谷氨酸发酵进行及时、准确的故障预判,从而为排除故障、尽可能快地恢复发酵性能提供信息.     

毕赤酵母产类人胶原蛋白发酵条件的优化

胶原蛋白是结缔组织中一种重要蛋白质,具有抗皱、抗老化和补钙壮骨的功效,在食品工业中应用广泛.由于胶原蛋白的需求量大,因此利用重组微生物生产胶原蛋白成为近年来的研究热点.该文采用重组有类人胶原蛋白基因的毕赤酵母,通过优化培养基成分,使其在无机盐培养基中表达胶原蛋白.首先,类人胶原蛋白在每24 h补加体积分数1.5％甲醇诱...     

Muts型基因重组巴斯德毕赤酵母高密度发酵过程中甲醇流加的控制

在采用Muts 表型基因重组巴斯德毕赤酵母 (Pichiapastoris)发酵生产血管生长抑制因子(angiostatin)的过程中 ,诱导表达阶段甲醇的质量浓度对血管生长抑制因子的表达至关重要 .因重组Muts 型巴斯德毕赤酵母利用甲醇极慢 ,按文献方法流加甲醇时 ,甲醇逐渐积累达 30 g/L ,血管生长抑制素表达水平仅为 4mg/L .采用甲醇检测与控制系统对甲醇流加进行反馈控制后 ,甲醇质量浓度可稳定控制在设定范围 .采用此系统控制诱导阶段的甲醇流加 ,同时手动流加适量甘油以促进细胞生长 ,血管生长抑制因子表达水平量最高可达 89mg/L .     

毕赤酵母发酵产木聚糖酶条件研究

对产木聚糖酶的毕赤酵母进行5L罐发酵研究,确定了5L罐发酵的最佳种龄是24h,最佳接种量是10%.通过对pH值、搅拌转速、温度、空气流量进行正交设计试验,得出结论:pH值和温度是影响产酶的主要影响因子,并结合实际情况,得到5L罐发酵产木聚糖酶的工艺条件:pH值为5.5,温度为30.0℃,空气流量3L/min,搅拌转速为300r/min,发酵130h,毕赤酵母发酵产木聚糖酶的酶活为2780U/mL.     

甲醇毕赤酵母Pichia methanolica的高效电转化方法

采用电穿孔的方法对甲醇毕赤酵母进行外源DNA的转化。通过调整参数,对影响电转化效率的主要因素进行探索,建立了质粒pMETA-Lip对甲醇毕赤酵母PMAD16的高效电转化方法。结果表明,当采用对数生长中期的菌体制备感受态细胞、质粒DNA浓度为30μg/mL、采用0.2cm电转杯、电压为600 V时,转化率达到最大值,为57个转化子/μg质粒DNA。经抽样鉴定所得到的转化子均为阳性克隆。为外源基因在甲醇毕赤酵母中的表达奠定了基础。     

NH+4离子对重组毕赤酵母产华根霉脂肪酶发酵过程的影响

利用重组毕赤酵母在7 L的发酵罐中进行分批补料高密度发酵,考察不同NH4+质量浓度对毕赤酵母基因工程菌表达华根霉脂肪酶的影响。结果表明,补加(NH4)2SO4溶液维持NH4+质量浓度在7 g/L时华根霉脂肪酶酶活最高,分别是不补加(NH4)2SO4溶液、补加并维持NH4+质量浓度在5 g/L、10 g/L条件下的1.41、1.11、1.08倍,而且在该氮源质量浓度条件下,胞外总蛋白质质量浓度最高,达到5.61 g/L。通过分析不同氮源条件下发酵参数比生长速率、产物比形成速率和底物比消耗速率的差异,发现发酵维持NH4+质量浓度在7 g/L时,产物比形成速率和底物比消耗速率均较高,这与该条件下产酶水平最高相一致。研究结果表明,对毕赤酵母基因工程菌发酵过程中的氮源进行优化,能够明显促进外源蛋白质的表达。     

ATR-FTIR检测毕赤酵母发酵中甘油和甲醇浓度

采用无机盐培养基毕赤酵母发酵生产重组人溶菌酶,以人工配置的标准溶液作为建模集,利用ATRFTIR结合PLS建立甘油和甲醇的预测模型,模型具有良好的稳定性和预测性,甘油预测模型的SEC和SEV分别为0.171和0.532 g/L,甲醇预测模型的SEC和SEV分别为0.129和0.248 g/L。在5 L发酵罐中运用建立的模型预测发酵液中甘油和甲醇的浓度,预测标准误差(SEP)分别为1.09和0.86 g/L,表明模型稳定,能有效指导实际生产。比较5 L发酵罐中分别采用FTIR调控和溶氧(DO-stat)调控甲醇浓度下的比生长速率(μ)和比生产速率(Qp),结果表明,FTIR调控下比生长速率和比生产速率均高于溶氧(DO-stat)调控。     

基于模糊神经网络的造纸机变量泵故障诊断

提出了一种模糊神经网络的纸机变量泵故障诊断方法。针对纸机变量泵运行时转速变化的特点,采用基于数字重采样的阶比分析方法对变量泵振动信号进行预处理,将非平稳信号转换成平稳信号以利于有效提取信号特征。以变量泵振动信号阶比波谱各频段上的能量为特征参数,通过模糊神经网络模型诊断其转子不平衡、油膜振动、轴与轴承不对中故障。该方法充分发挥了模糊神经网络强大的自学习能力和知识表达能力的优点,有效提高了故障诊断的精度和效率。     

植酸酶毕赤酵母工程菌发酵条件优化研究

以工程菌PP-MS-NPm-4-16为发酵菌株,探讨其在5 L发酵罐上发酵产植酸酶的条件,从而为植酸酶规模化生产提供理论依据.对发酵过程中的补料方式、甲醇流速、甘油流速及诱导时间进行了分析.通过正交试验筛选出工程菌产植酸酶的最佳发酵条件.在温度28℃、搅拌速度750r/min条件下,接种量10%,恒溶氧补料,甲醇流速8 mL/(L·h),诱导阶段甘油流速1 mL/(L·h),诱导时间84 h,酶活可以达到472.933 kU/mL发酵液.     

一种基于遗传算法优化BP神经网络的电网故障诊断方法

提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的电网故障诊断方法,利用神经网络的非线性问题处理能力进行故障诊断。针对BP神经网络在运算过程中易陷入局部极小的问题,结合遗传算法计算网络参数初始值,寻找最优的隐含层节点数,对网络进行优化。结合实例验证,该方法相对于传统BP神经网络在解决电网故障诊断问题上,收敛速度和准确率都有所提升。     

基于BI-TCP卷积神经网络的纸机轴承故障诊断方法研究

针对传统纸机轴承故障诊断模型无法有效提取轴承振动信号深层特征而导致诊断精度难以提高,基于深度学习网络模型参数量过大的问题,提出了一种基于双模态输入和双通道并行卷积神经网络（BI-TCP-CNN）的纸机轴承故障诊断方法。该方法首先在输入数据方面进行创新,将轴承振动信号分别转化为对应的格拉姆角场（GAF）矩阵与欧式距离矩阵,并将二者成对组成的二维矩阵作为网络的输入;其次,利用双通道并行的浅层卷积神经网络提取信号中的不同特征并进行融合,在提高特征完备表达的同时大幅降低了模型的参数量。在凯斯西储大学（CWRU）数据集与实验室搭建的故障诊断实物平台上进行的实物验证结果表明,该方法在CWRU数据集以及实物平台上的故障识别精度均在99.2%以上,可很好地实现对纸机轴承的故障诊断。     

重组毕赤酵母产a-葡聚糖酶甲醇流加控制的研究

本文在摇瓶发酵的基础上,利用5L发酵罐进行重组毕赤酵母甲醇诱导产Ⅸ．葡聚糖酶发酵条件的优化。结果表明,菌体湿重250g／L时开始诱导,诱导表达阶段溶氧控制在10％～20％,甲醇诱导90h时仪．葡聚糖酶酶活达330U／mL。     

利用神经网络对L-缬氨酸发酵建模

根据L-缬氨酸发酵过程的实验数据,利用BP神经网络进行训练,建立实验模型,实时获取生化变量的预测值并进行验证.结果表明,运用BP神经网络对L-缬氨酸发酵过程进行模拟,所建立的模型能比较精确地模拟菌体生长、底物消耗及发酵产酸过程的变化,可以为L-缬氨酸发酵生产过程提供动态模拟,具有重要的实用价值.     

基于CCTSK模糊神经网络的谷胱甘肽发酵过程建模

为了解决谷胱甘肽发酵过程建模中,由于试验数据含有噪音而导致的模型预测精度下降的问题,运用CCTSK模糊神经网络对谷胱甘肽发酵过程进行建模,并与BP神经网络进行对比.实验证明:CCTSK模糊神经网络具有更高的可解释性和良好的鲁棒性.     

基于BP神经网络的羊肚菌液体发酵量化方法

根据羊肚菌液体种子在三角瓶内生长呈球体的特点,可推知液体种子在三角瓶底部的图像映射面积对应于液体种子的质量,利用图像处理和人工神经网络可以实时并准确得到不同时刻的液体种子质量,从而绘制出羊肚菌液体种子的生长曲线,进一步确定恰当的接种时机.本文建立了羊肚菌液体发酵确定接种菌龄的量化方法,经验证,此方法避免了人为误差,结果比较准确.     

滚动轴承振动诊断的BP神经网络方法

归纳和总结了BP神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了故障轴承振动与信号的关系以及BP神经网络的工作原理和实现过程,并以滚动轴承故障诊断为例,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号特征参数,用这些特征参数训练神经网络,利用MATLAB6.5神经网络工具箱模拟和仿真BP神经网络,然后用训练后的BP神经网络对故障模式进行识别。结果表明,如果神经网络设计合理,训练适当,并且在MATLAB仿真的过程中合理的选择训练函数和各种参数,则具有很强的故障识别能力。说明了利用MATLAB仿真BP神经网络进行滚动轴承振动诊断是可行而且有效的。