为了提高模型参数估计的精度以及模型在特定生产条件下描述系统过程的能力,文中提出了一种结合过程控制与实验设计的方法,通过搭建集成的过程控制与最优实验设计框架,来平衡模型参数估计的精度以及模型预测实际生产过程的能力.以典型的酶促反应过程为例,构建过程控制与参数估计相结合的多目标实验设计优化问题,通过多目标优化算法和模糊优选法确定出最优输入底物浓度.结果 表明:当输入底物浓度为0.856 mol/L时,参数估计精度和底物转化率同时达到最优.与单目标最优实验设计进行比较,文中所提方法能以微弱的参数估计精度下降为代价,显著地提高了底物转化率.
最优实验设计 过程控制 参数估计 多目标优化