发酵过程具有强非线性、时变性和相关性，要实现对发酵过程的进一步优化和控制，必须获得足够的发酵过程信息，但是目前发酵过程被测量参数仅局限于某些物理、化学参数，而对于较为复杂的生物参数，也是最关键的参数的在线测量，目前还没有较为成熟的技术可运用，采用软测量技术是解决此问题的出路之一。 本文通过深入分析生物发酵的特点和机理，探求了软测量方法中常用的数学工具，结合前人研究的成果，提出了解决三类生物发酵参数软测量的方案。同时，考察了生物发酵过程控制装置系统的结构，提出了生物发酵过程软测量软件设计理论。本文的主要内容如下： 1) 简单介绍了生物发酵过程，剖析了生物发酵过程的特点，指出了生物发酵过程面临的问题和改进的意义。针对面临的问题，提出用软测量的解决方法，同时，对软测量技术作了简要介绍。最后，陈述了发酵过程控制装置及其意义。 2) 介绍了软测量建模的基本数学工具——卡尔曼滤波器、最小二乘方法和小波神经网络，重点介绍了小波神经网络，对小波神经网络在系统辨识中的优势和缺点作了阐述。 3) 对生物发酵过程进行了深入一步的了解，剖析了各生物发酵参数的相关性和软测量的可行性，重点研究了生物发酵过程的机理模型。 4) 重点研究了生物发酵中的软测量技术应用。分别讨论了模型精确、模型模糊和模型不可知三种情况下的软测量建模方法。同时给出了相应算法，对计算机仿真结果作了比较分析，并提出了用于发酵过程的混和式软测量建模方法。 5) 对发酵过程控制装置以及软测量算法实现的软硬件平台——DCS系统进行了介绍，并结合软测量发展和实施的特点，重点研究了软测量软件设计理论，对相关软测量软件设计中的若干问题，给出了解决方案。浙江大学硕士学位论文 最后对全文进行了总结，对软测量技术的发展进行了展望。