多元統(tǒng)計(jì)分析方法在生物發(fā)酵批過(guò)程監(jiān)控中的應(yīng)用.pdf

1、該文研究了多元統(tǒng)計(jì)分析方法在生物發(fā)酵批過(guò)程監(jiān)控中的應(yīng)用.主元分析(PCA)和部分最小二乘(PLS)是兩種主要的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,該文對(duì)它們?cè)谏锇l(fā)酵批過(guò)程中故障檢測(cè)和診斷以及狀態(tài)變量預(yù)報(bào)中的應(yīng)用進(jìn)行了重點(diǎn)研究.針對(duì)主物發(fā)酵批過(guò)程非線性和時(shí)變的特點(diǎn),該文提出了一種改進(jìn)的MPCA方法,采用多模型非線性結(jié)構(gòu)代替?zhèn)鹘y(tǒng)MPCA單模型線性化結(jié)構(gòu),克服了后者不能處理非線性過(guò)程和實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,無(wú)需采用預(yù)報(bào)技術(shù).運(yùn)用改進(jìn)的MPCA和Hotelling T

2、<'2>統(tǒng)計(jì)、SPE統(tǒng)計(jì)貢獻(xiàn)圖對(duì)青霉素發(fā)酵過(guò)程進(jìn)行了擬在線仿真分析,結(jié)果表明,改進(jìn)MPCA能夠克服變量之間的關(guān)聯(lián)和噪聲影響,及時(shí)準(zhǔn)確地診斷引起產(chǎn)品產(chǎn)量發(fā)生變化的故障.另一方面,該文研究討論了PLS方法在生物發(fā)酵批過(guò)程中狀態(tài)變量軟預(yù)報(bào)中的應(yīng)用,由于批過(guò)程觀測(cè)數(shù)據(jù)與時(shí)間相關(guān),該文應(yīng)用的多模型MPLS方法解決了非線性和實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,更加適用于批生產(chǎn)過(guò)程狀態(tài)變量的在線預(yù)報(bào),與傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)方法相比,多模型MPLS回歸模型可以達(dá)到更