摘要

間歇過(guò)程是生物制藥、精細(xì)化工和食品飲料行業(yè)中的主要生產(chǎn)方式，但是因其間歇式的特點(diǎn)，存在著周期性批量生產(chǎn)、物料狀態(tài)和操作參數(shù)呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)性、工藝控制要求高等特點(diǎn)。發(fā)酵過(guò)程是一種典型的間歇過(guò)程，發(fā)酵過(guò)程關(guān)乎經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平的提高，生物制藥是國(guó)務(wù)院確立的七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一，在京津冀一體化中將起到重要的支撐作用。本書(shū)圍繞生物發(fā)酵過(guò)程的批次不等長(zhǎng)特性、動(dòng)態(tài)特性和多階段特性，研究以往方法在進(jìn)行監(jiān)測(cè)時(shí)存在的問(wèn)題，通過(guò)建立高效高精度過(guò)程監(jiān)測(cè)模型，降低監(jiān)測(cè)的誤報(bào)率和漏報(bào)率，保障運(yùn)行安全，做到及時(shí)捕捉發(fā)酵過(guò)程中各檢測(cè)變量的變化，若發(fā)現(xiàn)監(jiān)測(cè)故障，及時(shí)通知工作人員，工作人員通過(guò)調(diào)整發(fā)酵環(huán)境或暫停生產(chǎn)，盡可能地提高產(chǎn)物質(zhì)量、穩(wěn)定生產(chǎn)或者減少損失，進(jìn)而減少能源消耗和資源浪費(fèi)。研究成果一旦獲得推廣，會(huì)極大地提高發(fā)酵生產(chǎn)過(guò)程的安全性，減少事故的發(fā)生和資源的浪費(fèi)，創(chuàng)造較大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

本書(shū)的主要研究?jī)?nèi)容如下：

(1)研究一種基于AP聚類(lèi)的階段劃分方法。

針對(duì)間歇過(guò)程的多階段特性，采用AP聚類(lèi)算法，此算法在進(jìn)行過(guò)程階段劃分時(shí)無(wú)需過(guò)程的先驗(yàn)知識(shí)，通過(guò)將S準(zhǔn)則引入AP聚類(lèi)的迭代過(guò)程中，從而達(dá)到精確階段劃分的效果。在每個(gè)子階段內(nèi)建立監(jiān)測(cè)模型更符合實(shí)際操作進(jìn)程或過(guò)程的機(jī)理特性，同時(shí)階段劃分可以達(dá)到局部線性化的效果。

(2)提出一種多變量自回歸主元分析(MAR-PCA)算法。

間歇生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，由于系統(tǒng)本身存在時(shí)滯特性、閉環(huán)控制和擾動(dòng)，大多數(shù)過(guò)程變量都呈現(xiàn)出動(dòng)態(tài)特性，即不同時(shí)刻的采樣之間時(shí)序相關(guān)，此時(shí)如果依然采用傳統(tǒng)主元分析算法，那么得到的主元得分會(huì)時(shí)序自相關(guān)，甚至各主元間互相關(guān)，進(jìn)一步造成故障的誤報(bào)率增加。

(3)研究基于信息傳遞的采樣點(diǎn)階段歸屬判斷。

研究故障監(jiān)測(cè)時(shí)新時(shí)刻采樣點(diǎn)的最佳模型選擇問(wèn)題，引入信息度傳遞實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)采樣點(diǎn)的階段歸屬判斷，解決階段不等長(zhǎng)批次的最佳模型選擇問(wèn)題，做到新時(shí)刻采樣點(diǎn)能落入對(duì)應(yīng)的實(shí)際操作階段，從而選取相對(duì)應(yīng)階段的監(jiān)測(cè)模型實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)樣本點(diǎn)的監(jiān)測(cè)。

(4)提出子階段自回歸主元分析發(fā)酵過(guò)程故障監(jiān)測(cè)方法。

將單變量過(guò)程的時(shí)序分析方法拓展到多變量情形，區(qū)別具有強(qiáng)動(dòng)態(tài)性的過(guò)渡階段及平穩(wěn)的穩(wěn)定階段，對(duì)其分別建立自回歸主元分析(Auto Regression-Principal Component Analysis，AR-PCA)模型以及多向主元分析(Multiway Principal Component Analysis，MPCA)模型，以消除過(guò)渡階段的動(dòng)態(tài)性，有效降低過(guò)程監(jiān)測(cè)的誤報(bào)率和漏報(bào)率。

(5)大腸桿菌發(fā)酵現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)研究。

將本書(shū)研究?jī)?nèi)容應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程，借助于大腸桿菌發(fā)酵實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)所用研究方法的合理性及有效性。結(jié)果表明，本書(shū)所提出的方法較傳統(tǒng)方法可有效降低故障的誤報(bào)率和漏報(bào)率，有著更加可靠的監(jiān)測(cè)性能，可以很好地指導(dǎo)操作人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)并有效排除故障。

關(guān)鍵詞：發(fā)酵過(guò)程；批次加權(quán)；階段歸屬；AR-PCA；故障監(jiān)測(cè)