发酵过程在线监控：卡尔曼滤波与多向核主元分析的创新应用

本文研究了一种创新的发酵过程在线监测方法，该方法结合了卡尔曼滤波器（Kalman Filter, KF）和多向核主元分析（Multiway Kernel Principal Component Analysis, MKPCA）。针对发酵过程的非线性和时变特性，这种技术旨在提高过程控制的精度和故障检测能力。 首先，研究者针对发酵过程中数据的复杂性，提出了将三维数据空间沿着批次方向展开成二维，然后进行标准化处理，以更好地揭示正常发酵过程中的非线性特征。通过MKPCA，可以有效地提取和理解这些特征，形成一个更为精确的过程监控模型。这种方法相较于传统的主元分析（Principal Component Analysis, PCA）方法，更能够捕捉到过程变量之间的潜在非线性关联。 在实际应用中，新的监测策略是在新批次发酵过程中利用卡尔曼滤波器实时预测未来的测量数据，实现了对发酵过程的在线监控。这种方法的优点在于它能够在运行过程中减少误报，并且能够较早地发现潜在的故障，这对于维持生产效率和产品质量至关重要。 论文的研究背景是基于国家自然科学基金（61174109/60974133）和高等学校博士学科点专项科研基金的支持，作者高学金作为副教授，其研究领域主要集中在复杂工业过程的建模、优化控制与故障诊断技术方面。他与合作者齐咏生和王普共同开发了这个在线监测方法，并展示了在青霉素发酵仿真系统上的显著效果。 关键词“自动控制技术”、“多向核主元分析”和“卡尔曼滤波”揭示了论文的核心研究内容，而“发酵过程”则明确了应用领域。这篇论文的中图分类号TP206.315，表明它是计算机科学与信息技术领域的研究成果，特别关注于发酵过程的自动化控制和数据分析。 这项研究对于提升发酵过程的智能化管理和故障预防具有重要的理论和实践价值，为工业界提供了有效的在线监控工具和技术支持。