微生物发酵工程是生物工程和现代生物技术及其产业化的基础。生物量是发酵过程中重要的过程参数,直接影响着发酵过程的控制和优化,以及发酵产物的质量和产量。为了对发酵过程进行有效的优化控制,使先进的控制算法与策略得以实际应用,迫切需要对生物量参数进行在线检测。 由于受生物传感技术发展水平的限制,目前生物量检测大多采用离线测量方法,不仅滞后大,且容易污染发酵液;已出现的基于硬件传感器的在线测量方法,在使用上也都有局限性,且价格昂贵、维护费用高。随着计算机技术的发展,利用较易测量的辅助变量和离线分析信息,在线估计不可测或难以测量变量的软测量技术得到了较大发展,应用软测量技术研究发酵过程生物量在线估计已取得一定进步。近年来,蓬勃发展起来的支持向量机越来越引起国内外学者的重视,应用支持向量机理论,研究微生物发酵过程中生物量软测量方法,实现生物量在线检测具有重要的理论意义和实际应用价值。 本课题在详细分析生物量软测量方法研究现状的基础上,研究了基于支持向量机的生物量软测量方法,结合酵母发酵过程,建立了基于标准支持向量机的生物量软测量模型;研究了目标函数、约束条件和加权规则对测量精度和泛化能力的影响;提出适合发酵过程动态特性的加权规则和加权因子的选择方法,进一步建立了基于改进支持向量机的生物量软测量模型,提高了模型的精度和泛化能力。 实验仿真结果表明,基于标准支持向量机的软测量模型,能实现生物量的在线检测,但模型的泛化能力较差;基于改进支持向量机的生物量软测量模型可以达到更高的精度,具有更好的泛化能力。本文建立的生物量软测量模型克服了传统测量方法的缺陷,为发酵过程生物量在线检测提供了一种新的方法。