自联想神经网络在毕赤酵母故障诊断中的应用

"基于自联想神经网络的毕赤酵母发酵过程两阶段故障诊断 (2012年)" 本文主要探讨了在毕赤酵母(Pichia pastoris)发酵过程中，用于表达人血清白蛋白-人白介素-2融合蛋白(IL-2-HSA)时遇到的故障诊断问题。毕赤酵母是一种常用的工业微生物，因其高效的蛋白质表达能力而被广泛应用于重组蛋白的生产。在IL-2-HSA的表达过程中，甲醇浓度和pH值是两个关键的控制参数，它们直接影响到目标蛋白的产量和发酵过程的稳定性。 作者提出了一种基于自联想神经网络(Auto-Associative Neural Network, AANN)的故障诊断方法，针对毕赤酵母诱导期的生理特性和过程参数特征进行设计。自联想神经网络是一种特殊的神经网络模型，它能学习并记忆输入数据的内在结构，用于数据的无监督学习和异常检测。在本文的故障诊断系统中，AANN能够实时监测并快速识别出甲醇浓度和pH值的异常变化，从而及时发现可能存在的故障。 实验结果显示，这个基于AANN的故障诊断系统在线性能优异，可以快速、准确地识别出毕赤酵母诱导期内的各种故障情况。当系统检测到故障信号时，可以通过离线分析进一步确定故障类型。具体做法是将当前的pH值和甲醇质量浓度变化曲线与理想的最优曲线进行对比，以此来定位问题的根源，并据此制定相应的调整策略，如调整甲醇添加速率、调节培养基的pH值等，以恢复发酵过程的正常运行。 本文的贡献在于提供了一种利用先进的人工智能技术来优化生物工程过程控制的方法，特别是在微生物发酵过程中对关键参数的监控和故障诊断。这一方法对于提高重组蛋白的生产效率，降低生产成本，以及保障产品质量具有重要的实践意义。同时，该研究也展示了神经网络在生物工程领域的应用潜力，为进一步提升生物过程的自动化和智能化水平提供了新的思路和技术支持。 关键词：毕赤酵母；神经网络；故障诊断；甲醇浓度 中图分类号：TQ926.2 文献标志码：A 文章编号：1673-1689(2012)06一0592-07 该研究不仅对生物工程领域的专业人士具有指导价值，也为相关领域的科研人员和工程师提供了理论依据和技术参考，有助于推动生物技术在医药、工业生产等领域的应用和发展。