机器学习结合近红外光谱的发酵过程参数预测与质量稳定性控制

摘要

本研究聚焦于机器学习与近红外光谱技术的协同应用，旨在解决发酵过程关键参数实时预测及质量稳定性控制难题。通过解析近红外光谱对发酵液中含氢基团振动吸收特性，结合化学计量学预处理手段优化光谱数据质量，构建了涵盖线性模型（偏最小二乘回归）、非线性模型（人工神经网络、循环神经网络）及集成学习框架的综合预测体系。该体系可同步反演葡萄糖消耗速率、微生物密度等多维指标，并通过堆叠策略融合不同算法优势以提升预测精度。基于上述模型设计闭环控制系统，集成光谱监测模块与执行机构，采用比例-积分-微分调节机制实现发酵环境的动态调控。实验表明，此方案能有效识别代谢抑制、污染入侵等异常工况，配合统计过程控制方法量化生产过程能力指数，最终形成覆盖工艺优化、实时监控与持续改进的质量管控闭环。研究突破传统单模态检测局限，为生物制造领域提供了兼具准确性与鲁棒性的智能化解决方案。