本书系统阐述了一类微生物发酵非线性动力系统的参数辨识与最优控制的理论与方法，首先论述了不同微生物发酵方式（间歇发酵、连续发酵和批式流加发酵）下的非线性、非光滑动力系统的性质：稳定性、鲁棒性以及不同动力系统参数辨识的方法，即实验数据辨识法和系统鲁棒性辨识法；其次阐述了不同动力系统的最优控制方法及数值模拟方法，证明了可辨识性或最优解的存在性以及达到最优解的必要条件；最后用并行优化算法研究了数百个混杂动力系统约束下的参数辨识与超复杂系统的最优控制问题。
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目录
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前言
第1章 绪论 1
1.1 甘油生物转化过程简介 l
1.2 甘油生物转化过程动力学 5
1.2.1 甘油代谢细胞生长动力学 6
1.2.2 底物甘油消耗动力学模型 9
1.2.3 细胞外主要产物形成动力学 9
1.2.4 底物甘油跨膜运输动力学模型 10
1.2.5 细胞内3-羟基丙醛动力学模型 11
1.2.6 细胞内1,3-丙二醇动力学模型 11
1.3 发酵工程中的动力系统及研究现状 12
1.3.1 脉冲微分方程及研究现状 12
1.3.2 混杂动力系统及其研究现状 13
1.3.3 时滞动力系统及其研究现状 15
1.3.4 随机动力系统及其研究现状 18
1.4 代谢工程的定量分析 18
1.4.1 代谢通量分析 19
1.4.2 代谢控制分析 21
1.4.3 S系统方法 23
1.5 发酵工程中的优化 31
1.5.1 非线性参数优化问题的研究概况 31
1.5.2 非线性最优控制的研究概况 33
1.5.3 生物鲁棒性及其研究现状 36
1.6 本书的主要内容 37
第2章 非线性动力系统与并行算法 38
2.1 符号与各种空间 38
2.1.1 拓扑向量空间 39
2.1.2变分分析 45
2.2 集中参数动力系统 48
2.2.1 常微分方程的定性理论 48
2.2.2 最优控制问题 49
2.3 混杂动力系统 54
2.3.1 理论框架模型 54
2.3.2 参数灵敏度分析 56
2.3.3 切换系统 57
2.4 脉冲动力系统 58
2.4.1 系统描述 58
2.4.2 脉冲系统解的性质 61
2.4.3 脉冲系统最优控制 65
2.5 随机动力系统 67
2.5.1 随机微分方程的定性理论 67
2.5.2 随机最优控制 70
2.6 时滞动力系统 71
2.7 几乎线性系统的稳定性 74
2.7.1 局部几乎线性系统稳定性 74
2.7.2 Lyapunov第二方法 77
2.8 最优性原理 79
2.8.1 极大值函数 79
2.8.2 双层规划 81
2.8.3 最优性条件 82
2.9 并行算法 87
2.9.1 并行计算的背景与现状 88
2.9.2 并行计算的基本概念 89
2.9.3 并行算法设计 90
2.9.4 并行程序设计MPI编程 91
2.9.5 MPI常用函数 101
第3章 微生物间歇发酵非线性动力系统 111
3.1 引言 111
3.2 间歇发酵Monod型动力系统 111
3.2.1 系统解的性质 112
3.2.2 参数辨识及优化 113
3.2.3 数值模拟 115
3.2.4 最优控制模型及性质 117
3.2.5 最优性条件与最优性函数 122
3.3 间歇发酵多阶段动力系统 126
3.3.1 系统解的性质 127
3.3.2 参数辨识模型 130
3.3.3 优化算法 131
3.3.4 数值模拟 132
3.4 时变函数多阶段动力系统 135
3.4.1 系统辨识模型 135
3.4.2 优化算法 136
3.4.3 数值模拟 137
3.5 间歇发酵随机动力系统 139
3.5.1 比生长速率的白噪声扰动 140
3.5.2 随机系统解的性质 141
3.5.3 随机动力系统的生存集 142
3.5.4 数值模拟 145
3.5.5 随机最优控制 146
3.6 间歇发酵的S系统 149
3.6.1 S系统的参数辨识 150
3.6.2 优化算法 150
3.6.3 数值结果 151
3.7 间歇发酵酶催化混杂动力系统 152
3.7.1 酶催化混杂动力系统模型 152
3.7.2 酶催化混杂动力系统性质 154
3.7.3 系统辨识、优化算法及数值模拟 155
3.7.4 参数灵敏度分析及数值结果 157
第4章 微生物连续发酵非线性动力系统 160
4.1 引言 160
4.2 基于Monod模型的微生物连续发醇动力系统 161
4.2.1模型描述 161
4.2.2 非线性动力系统的性质 163
4.2.3 参数辨识模型 163
4.2.4 优化算法及数值模拟 164
4.2.5 非线性动力系统的稳定性 166
4.3 连续发酵非线性随机动力系统 178
4.3.1 非线性随机动力系统 178
4.3.2 非线性随机动力系统性质 180
4.3.3 数值模拟 182
4.4 微生物连续发酵时滞动力系统 183
4.4.1 无量纲连续发酵时滞动力系统 183
4.4.2 无量纲连续发酵时滞动力系统的性质 188
4.4.3 无量纲连续发酵时滞动力系统的数值模拟 189
4.5 连续发酵酶催化混杂动力系统独立参数辨识与并行优化 190
4.5.1 复杂代谢网络及混杂动力系统模型 191
4.5.2 连续发酵酶催化动力系统的性质 194
4.5.3 性能指标与鲁棒性分析 195
4.5.4 一簇混杂动力系统的独立参数辨识 197
4.5.5 一簇混杂动力系统独立参数辨识的并行优化 l99
4.5.6 数值模拟 201
4.6 基于双层规划推断甘油代谢的目标函数 201
4.6.1 甘油在克雷伯氏杆菌中的代谢 201
4.6.2 通量平衡分析模型 202
4.6.3 推断目标函数的双层优化模型 203
4.6.4 通量模型性质及数值计算 204
4.7 酶催化动力系统共同参数系统辨识及并行优化 208
4.7.1 性能指标与鲁棒性分析 210
4.7.2 共同参数辨识模型及并行优化算法 212
4.7.3 数值结果 214
第5章 批式流加发酵动力系统辨识与最优控制 219
5.1 引言 219
5.2 耦联批式流加发酵脉冲动力系统 220
5.2.1 批式流加的非线性脉冲动力系统 221
5.2.2 非线性脉冲动力系统的参数辨识 227
5.2.3 非线性脉冲动力系统的最优控制 237
5.3 耦联批式流加发酵多阶段动力系统 246
5.3.1 非线性多阶段动力系统 247
5.3.2 非线性多阶段动力系统的性质 249
5.3.3 多阶段动力系统的参数辨识 250
5.3.4 多阶段动力系统的最优控制 253
5.3.5 基于最优控制策略的设计 261
5.4 耦联批式流加发酵多阶段脉冲动力系统 265
5.4.1 多阶段脉冲系统及性质 266
5.4.2 双层参数辨识 267
5.4.3 优化算法 269
5.4.4 数值结果 270
5.5 耦联批式流加发酵自治切换动力系统 272
5.5.1 自治切换动力系统 272
5.5.2 最优控制模型 275
5.5.3 优化算法 276
5.5.4 数值结果 279
5.6 耦联批式流加发酵的最优切换控制 281
5.6.1 非线性切换动力系统 282
5.6.2 非线性切换系统的性质 284
5.6.3 最优切换控制模型及其等价形式 286
5.6.4 优化算法 288
5.6.5 数值结果 295
5.7 非耦联批式流加发酵混杂系统 297
5.7.1 非线性混杂动力系统 297
5.7.2 混杂系统的适定性分析 302
5.7.3 数值模拟 309
5.7.4 批式流加发酵反馈控制的设计 312
参考文献 321
附录A 关于非线性发酵动力系统其他文献 338
附录B 发酵动力系统研究获得资助情况 342
京公网安备 11010102004214号