【摘 要】
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随着生物发酵过程的规模不断扩大,通过对发酵过程进行先进控制与优化提高产品质量与产量,同时减少生产成本具有重要意义,而这些先进控制理论和方法依赖于产物浓度、菌体浓度等重要过程参数实时准确地测量。传统的离线分析方法存在较长时间滞后,难以满足先进控制对关键参数实时性测量的要求。软测量技术是一种解决复杂过程中重要过程参数难以在线估计问题的有效手段,能够为过程的在线监测和控制提供及时的反馈信息,从而达到提质
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随着生物发酵过程的规模不断扩大,通过对发酵过程进行先进控制与优化提高产品质量与产量,同时减少生产成本具有重要意义,而这些先进控制理论和方法依赖于产物浓度、菌体浓度等重要过程参数实时准确地测量。传统的离线分析方法存在较长时间滞后,难以满足先进控制对关键参数实时性测量的要求。软测量技术是一种解决复杂过程中重要过程参数难以在线估计问题的有效手段,能够为过程的在线监测和控制提供及时的反馈信息,从而达到提质增效的目的。因此,本文通过对青霉素发酵过程特性进行分析,结合多模型和即时学习策略建立了相应的软测量模型。
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