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生化过程动态建模及优化控制研究
随着生物工程技术的日益发展，越来越多的生化过程被应用于制药、食品、化工等行业中。生化过程作为复杂的非线性系统，其动态建模和优化控制一直是研究热点和难点之一。本文将就生化过程动态建模及优化控制研究进行介绍和讨论。
一、生化过程动态建模
生化过程动态建模是指对生化过程进行建模，建立数学模型并用数学方法描述其动态行为。动态建模可以提供生化过程的可控性，促进过程的理解和优化。
1.1建模方法
生化过程的建模方法大致可分为两种：机理模型和数据驱动模型。机理模型是指基于物理和化学过程机制，建立数学模型描述生化过程，而数据驱动模型则是通过实验数据来拟合模型。
机理模型具有较高的可解释性和预测能力，建立机理模型需要深入理解生化过程、物理和化学原理。但机理模型往往具有比较高的复杂性，对数据量、实时性等方面的要求较高。数据驱动模型则是以数据为驱动力进行建模，可以通过机器学习等方法自动拟合生化过程的模型。但其缺乏物理和化学机制的解释，预测性能较差。
1.2建模案例
生化过程的建模范例比较多，如：
(1)shikimicacid生产过程中草酸的代谢模型
(2)次级代谢产物丹参素生产过程的代谢通路网络模型
(3)酵母生长过程中氧和营养物质的相互关系模型
二、生化过程优化控制
生化过程的优化控制是指通过调节生化过程的操作变量，使过程的目标函数达到最优化。优化控制可以提高生产效率和质量，降低生产成本和能源消耗。
2.1控制方法
生化过程的优化控制方法大致分为两种：模型预测控制(MPC)和模型基于控制(MBC)。MPC将动态模型与最优控制算法相结合，通过预测未来过程行为来提高控制性能。MBC则是利用建好的动态模型，离线地生成最优控制器，排除计算预测环节，将计算负荷从控制回路中移除，实现高效的控制。
对比而言，MPC对模型精度有一定要求和对计算量的要求也非常高，但对变量的响应速度比较快，处理非线性、补偿控制以及多时延等特性掌握的非常好。而MBC要求较低，优点是即使控制器中某些变量的参考值发生变化，也可以保持较好的控制质量相比于MPC它本身对计算量要求较低，模型精度的要求也非常低。
2.2优化控制案例
生化过程优化控制的案例比较多，如：
(1)丙酮生产过程中控制温度和抽出丙酮的速率的最优化
(2)乳酸生产过程中酸和碱的上下料控制的优化
(3)蛋白质的表达过程中供应底物和调节细胞的通透性的最优控制策略
综上所述，生化过程动态建模和优化控制是生物工程领域常见的重要问题，需要多种手段来求解。未来随着信息技术的发展，生化过程动态建模及优化控制技术将得到更好的发展空间。