多元統(tǒng)計分析方法在生物發(fā)酵批過程監(jiān)控中的應用.pdf

1、該文研究了多元統(tǒng)計分析方法在生物發(fā)酵批過程監(jiān)控中的應用.主元分析(PCA)和部分最小二乘(PLS)是兩種主要的多元統(tǒng)計分析方法,該文對它們在生物發(fā)酵批過程中故障檢測和診斷以及狀態(tài)變量預報中的應用進行了重點研究.針對主物發(fā)酵批過程非線性和時變的特點,該文提出了一種改進的MPCA方法,采用多模型非線性結構代替?zhèn)鹘y(tǒng)MPCA單模型線性化結構,克服了后者不能處理非線性過程和實時性的問題,無需采用預報技術.運用改進的MPCA和Hotelling T

2、<'2>統(tǒng)計、SPE統(tǒng)計貢獻圖對青霉素發(fā)酵過程進行了擬在線仿真分析,結果表明,改進MPCA能夠克服變量之間的關聯(lián)和噪聲影響,及時準確地診斷引起產(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)酵批過程中狀態(tài)變量軟預報中的應用,由于批過程觀測數(shù)據(jù)與時間相關,該文應用的多模型MPLS方法解決了非線性和實時性的問題,更加適用于批生產(chǎn)過程狀態(tài)變量的在線預報,與傳統(tǒng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)方法相比,多模型MPLS回歸模型可以達到更