基于电子鼻的发酵过程状态监控研究.doc
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基于电子鼻的发酵过程状态监控研究, 15800字自己的毕业设计，原创，仅在本站独家提交，大家放心使用摘要 固态发酵技术在我国有着悠久的历史。然而由于缺少成熟的过程检测技术，传统的固态发酵技术发酵过程难以自动化控制，生产质量难以保证。近年来，开始研究使用电子鼻来代替人的嗅觉器官，以达到对固态发酵过程中产生气体的检测。本研究...
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基于电子鼻的发酵过程状态监控研究
15800字
自己的毕业设计，原创，仅在本站独家提交，大家放心使用
摘要 固态发酵技术在我国有着悠久的历史。然而由于缺少成熟的过程检测技术，传统的固态发酵技术发酵过程难以自动化控制，生产质量难以保证。近年来，开始研究使用电子鼻来代替人的嗅觉器官，以达到对固态发酵过程中产生气体的检测。
本研究以实现固态发酵过程检测为目的，以研究蛋白饲料固态发酵过程为对象，开展基于电子鼻技术的固态发酵过程检测应用研究。重点探讨了基于电子鼻技术的固态发酵过程状态模式识别方法。具体工作如下：首先对所提取的电子鼻信号进行主元分析法处理并提取主元变量，然后使用支持向量机结合主元变量建立固态发酵过程状态的识别模型。
本研究为固态发酵过程检测提供了一条新途径，该研究成果可以为固态发酵过程监控仪器装备的研发提供基础。
关键词: 固态发酵，电子鼻，过程检测，PCA，SVM
Monitoring fermentation process using electronic nose
Abstract The technology of solid-state fermentation enjoys a long history in China. The traditional solid-state fermentation process is very difficult to control, as there is no mature technology to the process detection during the fermentation. With the development of biosensor technology, electronic nose is more and more frequently used to replace olfactory organs.
In order to improve the efficiency of process detection and control of solid‒state fermentation (SSF), this work attempted to the feasibility and method of the measurement of process parameters of SSF of protein feed by use of electronic nose.In addition, the pattern recognition of process state of SSF was also focused on by use of electronic nose in this work. The main research points are summarized as follows. With the help of chemometrics analysis,the electronic nose technique was attempted in this work. The feature vectors were extracted by use of PCA, and the number of PCs were optimized by a five‒fold cross‒validation in model calibration. Then,SVM respectively was used to calibrate identification models in order to eva luate the influences of different linear and non‒linear classification algorithms on the classification performance.
This study provides a new idea for the process detection and control of SSF. The results in this work can provide research foundation for developing instruments and equipment for the monitoring of SSF process.
Keywords: solid‒state fermentation; electronic nose; process detection; PCA; SVM目 录
第一章 绪论 1
1.1课题背景与意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 2
1.2基于电子鼻技术的发酵过程检测研究综述 3
1.2.1电子鼻概述 3
1.2.2电子鼻技术的发展 4
1.2.3电子鼻技术在各领域中的应用 5
1.2.4电子鼻技术在发酵过程中的应用 5
1.3本章小结 7
第二章 蛋白饲料固态发酵实验和数据采集 8
2.1材料与方法 8
2.1.1 试验主要仪器设备 8
2.1.2 试验材料 8
2.1.3 发酵试验 8
2.2电子鼻信号采集 9
2.2.1电子鼻系统 9
2.2.2电子系统鼻数据采集 12
2.3本章小结 12
第三章 基于电子鼻技术的固态发酵过程状态识别研究 13
3.1电子鼻信号预处理 13
3.2电子鼻信号特征提取 15
3.2.1主成分分析法原理 15
3.2.2主成分分析法的计算步骤 17
3.2.3主成分分析的结果 18
3.3识别模型建立及结果分析 20
3.3.1支持向量机的概述 20
3.3.2 基于支持向量机的固态发酵过程状态模式识别 21
3.3.3基于支持向量机的固态发酵过程状态模型结果分析 23
3.4 本章小结 24
第四章 结论与展望 25
4.1主要结论 26
4.2研究展望 26
致 谢 27
参考文献 29
15800字
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摘要 固态发酵技术在我国有着悠久的历史。然而由于缺少成熟的过程检测技术，传统的固态发酵技术发酵过程难以自动化控制，生产质量难以保证。近年来，开始研究使用电子鼻来代替人的嗅觉器官，以达到对固态发酵过程中产生气体的检测。
本研究以实现固态发酵过程检测为目的，以研究蛋白饲料固态发酵过程为对象，开展基于电子鼻技术的固态发酵过程检测应用研究。重点探讨了基于电子鼻技术的固态发酵过程状态模式识别方法。具体工作如下：首先对所提取的电子鼻信号进行主元分析法处理并提取主元变量，然后使用支持向量机结合主元变量建立固态发酵过程状态的识别模型。
本研究为固态发酵过程检测提供了一条新途径，该研究成果可以为固态发酵过程监控仪器装备的研发提供基础。
关键词: 固态发酵，电子鼻，过程检测，PCA，SVM
Monitoring fermentation process using electronic nose
Abstract The technology of solid-state fermentation enjoys a long history in China. The traditional solid-state fermentation process is very difficult to control, as there is no mature technology to the process detection during the fermentation. With the development of biosensor technology, electronic nose is more and more frequently used to replace olfactory organs.
In order to improve the efficiency of process detection and control of solid‒state fermentation (SSF), this work attempted to the feasibility and method of the measurement of process parameters of SSF of protein feed by use of electronic nose.In addition, the pattern recognition of process state of SSF was also focused on by use of electronic nose in this work. The main research points are summarized as follows. With the help of chemometrics analysis,the electronic nose technique was attempted in this work. The feature vectors were extracted by use of PCA, and the number of PCs were optimized by a five‒fold cross‒validation in model calibration. Then,SVM respectively was used to calibrate identification models in order to eva luate the influences of different linear and non‒linear classification algorithms on the classification performance.
This study provides a new idea for the process detection and control of SSF. The results in this work can provide research foundation for developing instruments and equipment for the monitoring of SSF process.
Keywords: solid‒state fermentation; electronic nose; process detection; PCA; SVM目 录
第一章 绪论 1
1.1课题背景与意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 2
1.2基于电子鼻技术的发酵过程检测研究综述 3
1.2.1电子鼻概述 3
1.2.2电子鼻技术的发展 4
1.2.3电子鼻技术在各领域中的应用 5
1.2.4电子鼻技术在发酵过程中的应用 5
1.3本章小结 7
第二章 蛋白饲料固态发酵实验和数据采集 8
2.1材料与方法 8
2.1.1 试验主要仪器设备 8
2.1.2 试验材料 8
2.1.3 发酵试验 8
2.2电子鼻信号采集 9
2.2.1电子鼻系统 9
2.2.2电子系统鼻数据采集 12
2.3本章小结 12
第三章 基于电子鼻技术的固态发酵过程状态识别研究 13
3.1电子鼻信号预处理 13
3.2电子鼻信号特征提取 15
3.2.1主成分分析法原理 15
3.2.2主成分分析法的计算步骤 17
3.2.3主成分分析的结果 18
3.3识别模型建立及结果分析 20
3.3.1支持向量机的概述 20
3.3.2 基于支持向量机的固态发酵过程状态模式识别 21
3.3.3基于支持向量机的固态发酵过程状态模型结果分析 23
3.4 本章小结 24
第四章 结论与展望 25
4.1主要结论 26
4.2研究展望 26
致 谢 27
参考文献 29
