【摘 要】
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长期以来，发酵过程优化补料的理论成果层出不穷，可是其在实际生产中的应用效果却难如人意，因此发酵罐的自动优化补料问题一直得不到很好的解决。同时，伴随着生产的进行，大量的生产
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长期以来，发酵过程优化补料的理论成果层出不穷，可是其在实际生产中的应用效果却难如人意，因此发酵罐的自动优化补料问题一直得不到很好的解决。同时，伴随着生产的进行，大量的生产纪录数据积存起来，这些数据被企业称为“信息金矿”，但是他们却难以从中提取出有用信息来优化指导生产。基于上述两个问题，本篇论文主要研究了生化发酵过程的优化补料控制及MPCA方法在生化发酵过程中的应用。主要研究内容如下： 1．发酵过程的优化补科研究。因为基于模型的优化方法难以在实际工业生产中得到应用，本文主张将基于模型的优化方法和工艺分析结合起来进行优化补料，由于考虑到了实际的生产工艺，该方法可操作性较强，与实际生产操作和控制密切结合。 2．发酵优化控制软件APC—BIO。在上述优化补料方法的基础上形成一套自己的优化软件，文中介绍了该软件的功能、设计等相关情况。 3．MPCA方法及相应软件。详细阐述了主元分析法的理论，并以MPCA算法为核心开发了一套软件，该软件可以充分利用企业积存下来的生产数据建立MPCA模型，根据该模型来对生产进行分析、评价、监控和故障诊断。最后通过对链霉素生产数据的分析证明了MPCA方法的有效性。
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