非線性發(fā)酵動力系統(tǒng)——辨識、控制與并行優(yōu)化
定 價：88 元
叢書名：現(xiàn)代數(shù)學基礎叢書
- 作者：馮恩民，修志龍等編著
- 出版時間：2012/8/1
- ISBN：9787030349590
- 出 版 社：科學出版社
- 中圖法分類：TQ920.1
- 頁碼：341
- 紙張：膠版紙
- 版次：1
- 開本：16K
《非線性發(fā)酵動力系統(tǒng)——辨識、控制與并行優(yōu)化》系統(tǒng)闡述了一類微生物發(fā)酵非線性動力系統(tǒng)的參數(shù)辨識與最優(yōu)控制的理論與方法。首先論述了不同微生物發(fā)酵方式(間歇發(fā)酵、連續(xù)發(fā)酵和批式流加發(fā)酵)下的非線性、非光滑動力系統(tǒng)的性質(zhì)：穩(wěn)定性、魯棒性以及不同動力系統(tǒng)參數(shù)辨識的方法，即實驗數(shù)據(jù)辨識法和系統(tǒng)魯棒性辨識法；其次闡述了不同動力系統(tǒng)的最優(yōu)控制方法及數(shù)值模擬方法，證明了可辨識性或最優(yōu)解的存在性以及達到最優(yōu)解的必要條件；最后用并行優(yōu)化算法研究了數(shù)百個混雜動力系統(tǒng)約束下的參數(shù)辨識與超復雜系統(tǒng)的最優(yōu)控制問題。 《非線性發(fā)酵動力系統(tǒng)——辨識、控制與并行優(yōu)化》是作者馮恩民、修志龍等十余年科研工作的系統(tǒng)總結，也是以微生物發(fā)酵的實際科研問題驅(qū)動的生物數(shù)學研究的范例�？勺鳛樾畔⑴c計算科學、應用數(shù)學、自動控制、生物化工、生物工程與技術等專業(yè)高年級本科生、研究生、教師及相關工程技術人員的教材或參考書。
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馮恩民、修志龍等編著的《非線性發(fā)酵動力系統(tǒng)——辨識、控制與并行優(yōu)化》首先簡述了微生物發(fā)酵過程與當前的研究狀況，以及各種非線性動力系統(tǒng)的研究狀況。較詳細地敘述了目前微生物發(fā)酵過程中各種不同工況(間歇發(fā)酵、連續(xù)發(fā)酵與批式流加發(fā)酵)下的動力系統(tǒng)、穩(wěn)定性及主要性質(zhì)。這些動力系統(tǒng)均為非線性、非光滑、且無法求得解析解的。由于某些發(fā)酵機理尚不明確，發(fā)酵實驗僅能測得部分數(shù)據(jù)，有些數(shù)據(jù)無法測試或者測試不準等。因此，本書敘述了判別數(shù)學模型正確與否的另一標準，即生物系統(tǒng)自身固有的魯棒性及其定量的魯棒性定義。
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 甘油生物轉(zhuǎn)化過程簡介 l
1.2 甘油生物轉(zhuǎn)化過程動力學 5
1.2.1 甘油代謝細胞生長動力學 6
1.2.2 底物甘油消耗動力學模型 9
1.2.3 細胞外主要產(chǎn)物形成動力學 9
1.2.4 底物甘油跨膜運輸動力學模型 10
1.2.5 細胞內(nèi)3-羥基丙醛動力學模型 11
1.2.6 細胞內(nèi)1,3-丙二醇動力學模型 11
1.3 發(fā)酵工程中的動力系統(tǒng)及研究現(xiàn)狀 12
1.3.1 脈沖微分方程及研究現(xiàn)狀 12
1.3.2 混雜動力系統(tǒng)及其研究現(xiàn)狀 13
1.3.3 時滯動力系統(tǒng)及其研究現(xiàn)狀 15
1.3.4 隨機動力系統(tǒng)及其研究現(xiàn)狀 18
1.4 代謝工程的定量分析 18
1.4.1 代謝通量分析 19
1.4.2 代謝控制分析 21
1.4.3 S系統(tǒng)方法 23
1.5 發(fā)酵工程中的優(yōu)化 31
1.5.1 非線性參數(shù)優(yōu)化問題的研究概況 31
1.5.2 非線性最優(yōu)控制的研究概況 33
1.5.3 生物魯棒性及其研究現(xiàn)狀 36
1.6 本書的主要內(nèi)容 37
第2章 非線性動力系統(tǒng)與并行算法 38
2.1 符號與各種空間 38
2.1.1 拓撲向量空間 39
2.1.2變分分析 45
2.2 集中參數(shù)動力系統(tǒng) 48
2.2.1 常微分方程的定性理論 48
2.2.2 最優(yōu)控制問題 49
2.3 混雜動力系統(tǒng) 54
2.3.1 理論框架模型 54
2.3.2 參數(shù)靈敏度分析 56
2.3.3 切換系統(tǒng) 57
2.4 脈沖動力系統(tǒng) 58
2.4.1 系統(tǒng)描述 58
2.4.2 脈沖系統(tǒng)解的性質(zhì) 61
2.4.3 脈沖系統(tǒng)最優(yōu)控制 65
2.5 隨機動力系統(tǒng) 67
2.5.1 隨機微分方程的定性理論 67
2.5.2 隨機最優(yōu)控制 70
2.6 時滯動力系統(tǒng) 71
2.7 幾乎線性系統(tǒng)的穩(wěn)定性 74
2.7.1 局部幾乎線性系統(tǒng)穩(wěn)定性 74
2.7.2 Lyapunov第二方法 77
2.8 最優(yōu)性原理 79
2.8.1 極大值函數(shù) 79
2.8.2 雙層規(guī)劃 81
2.8.3 最優(yōu)性條件 82
2.9 并行算法 87
2.9.1 并行計算的背景與現(xiàn)狀 88
2.9.2 并行計算的基本概念 89
2.9.3 并行算法設計 90
2.9.4 并行程序設計MPI編程 91
2.9.5 MPI常用函數(shù) 101
第3章 微生物間歇發(fā)酵非線性動力系統(tǒng) 111
3.1 引言 111
3.2 間歇發(fā)酵Monod型動力系統(tǒng) 111
3.2.1 系統(tǒng)解的性質(zhì) 112
3.2.2 參數(shù)辨識及優(yōu)化 113
3.2.3 數(shù)值模擬 115
3.2.4 最優(yōu)控制模型及性質(zhì) 117
3.2.5 最優(yōu)性條件與最優(yōu)性函數(shù) 122
3.3 間歇發(fā)酵多階段動力系統(tǒng) 126
3.3.1 系統(tǒng)解的性質(zhì) 127
3.3.2 參數(shù)辨識模型 130
3.3.3 優(yōu)化算法 131
3.3.4 數(shù)值模擬 132
3.4 時變函數(shù)多階段動力系統(tǒng) 135
3.4.1 系統(tǒng)辨識模型 135
3.4.2 優(yōu)化算法 136
3.4.3 數(shù)值模擬 137
3.5 間歇發(fā)酵隨機動力系統(tǒng) 139
3.5.1 比生長速率的白噪聲擾動 140
3.5.2 隨機系統(tǒng)解的性質(zhì) 141
3.5.3 隨機動力系統(tǒng)的生存集 142
3.5.4 數(shù)值模擬 145
3.5.5 隨機最優(yōu)控制 146
3.6 間歇發(fā)酵的S系統(tǒng) 149
3.6.1 S系統(tǒng)的參數(shù)辨識 150
3.6.2 優(yōu)化算法 150
3.6.3 數(shù)值結果 151
3.7 間歇發(fā)酵酶催化混雜動力系統(tǒng) 152
3.7.1 酶催化混雜動力系統(tǒng)模型 152
3.7.2 酶催化混雜動力系統(tǒng)性質(zhì) 154
3.7.3 系統(tǒng)辨識、優(yōu)化算法及數(shù)值模擬 155
3.7.4 參數(shù)靈敏度分析及數(shù)值結果 157
第4章 微生物連續(xù)發(fā)酵非線性動力系統(tǒng) 160
4.1 引言 160
4.2 基于Monod模型的微生物連續(xù)發(fā)醇動力系統(tǒng) 161
4.2.1模型描述 161
4.2.2 非線性動力系統(tǒng)的性質(zhì) 163
4.2.3 參數(shù)辨識模型 163
4.2.4 優(yōu)化算法及數(shù)值模擬 164
4.2.5 非線性動力系統(tǒng)的穩(wěn)定性 166
4.3 連續(xù)發(fā)酵非線性隨機動力系統(tǒng) 178
4.3.1 非線性隨機動力系統(tǒng) 178
4.3.2 非線性隨機動力系統(tǒng)性質(zhì) 180
4.3.3 數(shù)值模擬 182
4.4 微生物連續(xù)發(fā)酵時滯動力系統(tǒng) 183
4.4.1 無量綱連續(xù)發(fā)酵時滯動力系統(tǒng) 183
4.4.2 無量綱連續(xù)發(fā)酵時滯動力系統(tǒng)的性質(zhì) 188
4.4.3 無量綱連續(xù)發(fā)酵時滯動力系統(tǒng)的數(shù)值模擬 189
4.5 連續(xù)發(fā)酵酶催化混雜動力系統(tǒng)獨立參數(shù)辨識與并行優(yōu)化 190
4.5.1 復雜代謝網(wǎng)絡及混雜動力系統(tǒng)模型 191
4.5.2 連續(xù)發(fā)酵酶催化動力系統(tǒng)的性質(zhì) 194
4.5.3 性能指標與魯棒性分析 195
4.5.4 一簇混雜動力系統(tǒng)的獨立參數(shù)辨識 197
4.5.5 一簇混雜動力系統(tǒng)獨立參數(shù)辨識的并行優(yōu)化 l99
4.5.6 數(shù)值模擬 201
4.6 基于雙層規(guī)劃推斷甘油代謝的目標函數(shù) 201
4.6.1 甘油在克雷伯氏桿菌中的代謝 201
4.6.2 通量平衡分析模型 202
4.6.3 推斷目標函數(shù)的雙層優(yōu)化模型 203
4.6.4 通量模型性質(zhì)及數(shù)值計算 204
4.7 酶催化動力系統(tǒng)共同參數(shù)系統(tǒng)辨識及并行優(yōu)化 208
4.7.1 性能指標與魯棒性分析 210
4.7.2 共同參數(shù)辨識模型及并行優(yōu)化算法 212
4.7.3 數(shù)值結果 214
第5章 批式流加發(fā)酵動力系統(tǒng)辨識與最優(yōu)控制 219
5.1 引言 219
5.2 耦聯(lián)批式流加發(fā)酵脈沖動力系統(tǒng) 220
5.2.1 批式流加的非線性脈沖動力系統(tǒng) 221
5.2.2 非線性脈沖動力系統(tǒng)的參數(shù)辨識 227
5.2.3 非線性脈沖動力系統(tǒng)的最優(yōu)控制 237
5.3 耦聯(lián)批式流加發(fā)酵多階段動力系統(tǒng) 246
5.3.1 非線性多階段動力系統(tǒng) 247
5.3.2 非線性多階段動力系統(tǒng)的性質(zhì) 249
5.3.3 多階段動力系統(tǒng)的參數(shù)辨識 250
5.3.4 多階段動力系統(tǒng)的最優(yōu)控制 253
5.3.5 基于最優(yōu)控制策略的設計 261
5.4 耦聯(lián)批式流加發(fā)酵多階段脈沖動力系統(tǒng) 265
5.4.1 多階段脈沖系統(tǒng)及性質(zhì) 266
5.4.2 雙層參數(shù)辨識 267
5.4.3 優(yōu)化算法 269
5.4.4 數(shù)值結果 270
5.5 耦聯(lián)批式流加發(fā)酵自治切換動力系統(tǒng) 272
5.5.1 自治切換動力系統(tǒng) 272
5.5.2 最優(yōu)控制模型 275
5.5.3 優(yōu)化算法 276
5.5.4 數(shù)值結果 279
5.6 耦聯(lián)批式流加發(fā)酵的最優(yōu)切換控制 281
5.6.1 非線性切換動力系統(tǒng) 282
5.6.2 非線性切換系統(tǒng)的性質(zhì) 284
5.6.3 最優(yōu)切換控制模型及其等價形式 286
5.6.4 優(yōu)化算法 288
5.6.5 數(shù)值結果 295
5.7 非耦聯(lián)批式流加發(fā)酵混雜系統(tǒng) 297
5.7.1 非線性混雜動力系統(tǒng) 297
5.7.2 混雜系統(tǒng)的適定性分析 302
5.7.3 數(shù)值模擬 309
5.7.4 批式流加發(fā)酵反饋控制的設計 312
參考文獻 321
附錄A 關于非線性發(fā)酵動力系統(tǒng)其他文獻 338
附錄B 發(fā)酵動力系統(tǒng)研究獲得資助情況 342
第1章 緒論
微生物的生長、繁殖與代謝是一個復雜的生物化學過程。該過程既包括細胞內(nèi)的生化反應，又包括細胞內(nèi)、細胞外物質(zhì)的交換，以及細胞外物質(zhì)的傳遞與反應。要對這樣一個復雜體系進行描述，首先要進行合理必要的簡化，考慮的角度不同，建立的模型也不同。微生物反應動力學是對細胞群體行為的描述，若不考慮細胞之間的差別，而是取其行為的平均值，在此基礎上建立的模型稱為確定模型；如果考慮細胞之間的差別，則建立的模型稱為概率模型。細胞的組成也是復雜的，含有蛋白質(zhì)、脂肪、核酸、碳水化合物、維生素等，組成成分的含量隨著環(huán)境條件的變化而變化。如果建立模型時考慮了細胞組成的變化，則建立的模型稱為結構模型。該模型能從機理上描述細胞的動態(tài)行為，但由于存在諸多困難，如細胞反應過程極其復雜、檢測手段限制、缺乏可直接用于在線確定反應系統(tǒng)狀態(tài)的傳感器等，所以結構模型的應用受到了限制；如果把菌體視為單組分，則環(huán)境的變化對細胞組成的影響可被忽略，在此基礎上建立的模型稱為非結構模型。在細胞生長過程中，如果細胞內(nèi)的各組分均以相同的比例增長，則稱之為均衡增長。如果由于各組分的合成速率不同而使各組分增加的比率不同，則稱為非均衡增長。從簡化模型的角度考慮一般采用均衡生長的非結構模型[1]。
微生物發(fā)酵過程有一般化工過程的特點，又有生命體代謝反應的特點。近年來，隨著生物技術的深入發(fā)展，單憑經(jīng)驗來控制生產(chǎn)已遠遠不能滿足實際的要求。而計算機技術的快速發(fā)展在客觀上為我們提供了對復雜的發(fā)酵過程進行分析和控制的手段。因此，借助數(shù)學和計算機對發(fā)酵過程建模和模擬越來越受到人們關注。建模的目的就是做到對發(fā)酵過程定量、動態(tài)的表達，對發(fā)酵過程建模，是實現(xiàn)發(fā)酵過程最優(yōu)控制、提高產(chǎn)品質(zhì)量、獲得最大收益的前提。由于生物系統(tǒng)的復雜性，描述其發(fā)酵或代謝過程的數(shù)學模型往往是高維的非線性復雜系統(tǒng)，在此基礎上所進行的優(yōu)化控制等計算量可能變得極為龐大，甚至是個體計算機所無法承受的。并行計算機的迅速發(fā)展，為解決非線性動力系統(tǒng)中大量的優(yōu)化計算問題提供了有力的保證。因此，研究非線性動力系統(tǒng)的并行優(yōu)化極為必要。
本書總結歸納了我們近十年來所取得的研究成果，包括多種非線性動力系統(tǒng)的建模、參數(shù)辨識、最優(yōu)控制和并行優(yōu)化。
1.1甘油生物轉(zhuǎn)化過程簡介
生物煉制技術（biore。nerytechnology）或白色生物技術（whitebiotechnology）
近幾年受石油價格不斷攀升的影響而越發(fā)受到人們的關注，尤其是生物質(zhì)能源和生物基大宗化學品，如燃料乙醇、生物柴油、沼氣、生物氫氣以及l(fā)，3-丙二醇、2，3-丁二醇、乳酸、琥珀酸、丁醇／丙酮等[2]。作為可再生的石油替代品，生物柴油的產(chǎn)量近幾年來增長迅猛，如2005年美國的生物柴油產(chǎn)量為7600萬加侖（1加侖=
3。78541L），2006年達到2.26億加侖，約85萬噸；2000年德國的生物柴油產(chǎn)量為29萬噸，2007年達到500萬噸。而生物柴油副產(chǎn)10%的甘油，這必然導致甘油市場過剩，使80%的粗甘油價格由2004年的25美分／磅（1磅=0。4536kg）降至2006年的2美分／磅。以甘油為原料生產(chǎn)高附加值產(chǎn)品成為生物柴油行業(yè)的迫切愿望，其中用生物法將甘油轉(zhuǎn)化為1，3-丙二醇（簡記為1，3-PD）是最受人們關注的方向之一。
1，3-PD是生產(chǎn)新型聚酯材料―聚對苯二甲酸丙二酯（PTT）的主要原料，并可用作溶劑、抗凍劑或保護劑等[3]。傳統(tǒng)的1，3-PD化學合成法生產(chǎn)需要高溫、高壓及貴重催化劑才能實現(xiàn)，且分離提純困難，成本高[4，5]，極大限制了1，3-PD的發(fā)展。微生物發(fā)酵法具有條件溫和、操作簡單、副產(chǎn)物少、綠色環(huán)保等優(yōu)點，受到國內(nèi)外越來越多的關注[6。9]。微生物法生產(chǎn)1，3-PD主要分為兩類：一是以葡萄糖作底物用基因工程菌生產(chǎn)1，3-PD；二是用腸道細菌將甘油歧化為1，3-PD。2004年杜邦公司通過從葡萄糖到1，3-PD的一步發(fā)酵中試試驗，并于2006年實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化生產(chǎn)（4。7萬噸/年）；1993年德國生物技術研究中心開展了微生物甘油轉(zhuǎn)化生產(chǎn)1，3-PD的中試發(fā)酵實驗（2m3發(fā)酵罐）；2003―2006年我國也先后通過了甘油發(fā)酵生產(chǎn)1，3-PD的中試（5m3、20m3發(fā)酵罐）與規(guī)�；a(chǎn)（2500噸/年）試驗，目前正在開展產(chǎn)業(yè)化研究與開發(fā)工作。
由于國外1，3-PD的生產(chǎn)技術不對我國轉(zhuǎn)讓，國內(nèi)1，3-PD的市場價格很高。從國內(nèi)的微生物發(fā)酵法生產(chǎn)1，3-PD的研究現(xiàn)狀來看，普遍存在1，3-PD產(chǎn)量過低、生產(chǎn)強度不高、生產(chǎn)成本較高等問題[10，11]。為了進一步降低生產(chǎn)成本，開展了大量的研究工作，除了采用廉價的原料如生物柴油副產(chǎn)甘油外，通過改進現(xiàn)有的生物反應技術、提高反應效率來提高產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化率；另外，通過對生物加工過程工藝的優(yōu)化，確定目標產(chǎn)品生產(chǎn)的最優(yōu)條件，實現(xiàn)產(chǎn)品收率的提高，降低能耗、物耗等方法來實現(xiàn)產(chǎn)品成本的降低。在改進發(fā)酵生產(chǎn)工藝和優(yōu)化發(fā)酵培養(yǎng)基基礎上，還應對發(fā)酵所用菌種生長的生化過程即代謝過程和基因調(diào)控機理進行深入研究，以有助于對甘油發(fā)酵過程的菌種改進和過程優(yōu)化控制。
自然界中存在能將甘油轉(zhuǎn)化為1，3-PD的微生物，主要是幾種細菌，包括克雷伯氏桿菌（Klebsiella）、檸檬菌（Citrobacter）、梭狀芽孢桿菌（Clostridium）等，其中克雷伯氏桿菌和丁酸梭狀芽孢桿菌具有較高的轉(zhuǎn)化率和1，3-PD生產(chǎn)能力，因而受到更多的關注[12.14]。
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