孫麗娜,黃永紅,王應(yīng)海

(1.蘇州工業(yè)園區(qū)職業(yè)技術(shù)學(xué)院 機電工程系,江蘇 蘇州 215123;2.江蘇大學(xué) 電氣信息工程學(xué)院,江蘇 鎮(zhèn)江 212013)

海洋生物酶發(fā)酵過程非常復(fù)雜,具有非線性、多變量、強耦合性的特點,基質(zhì)質(zhì)量濃度、菌體質(zhì)量濃度、酶活是反映海洋生物酶發(fā)酵進程的關(guān)鍵生物參數(shù),由于受硬件檢測技術(shù)的限制,這些參數(shù)難以實時在線測量,這嚴(yán)重影響了發(fā)酵過程的優(yōu)化控制[1-6]。近年來,許多學(xué)者對這些參數(shù)的測量問題進行了深入研究,發(fā)現(xiàn)軟測量技術(shù)是解決上述問題的有效途徑。

常用的軟測量方法有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、回歸分析法和狀態(tài)觀測器法。在眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用比較廣泛,但是,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度慢、容易陷入極小、隱含層節(jié)點難以確定的缺點[7-8]。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Generalized regression neural network,GRNN)克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些缺點,具有結(jié)構(gòu)簡單、學(xué)習(xí)速度快、逼近能力強的特點,在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。何琴等[9]采用GRNN對烤煙的主要化學(xué)成分與感官質(zhì)量進行了建模,驗證了GRNN的建模效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即使在訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)較少時,GRNN的預(yù)測準(zhǔn)確度仍然很高;周敏等[10]利用GRNN對具有高維非線性特性的液位控制器系統(tǒng)進行回歸預(yù)測建模,驗證了所建立的模型預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定、穩(wěn)健性好。蘭海濤等[11]構(gòu)建了基于GRNN的邊坡穩(wěn)定性評價的模型,獲得滿意的建模效果;林喆等[12]構(gòu)建了基于GRNN的油紙絕緣變壓器的壽命預(yù)測模型,得到了精度理想的預(yù)測效果;張榮標(biāo)等[13]將GRNN應(yīng)用于化學(xué)需氧量的在線檢測,驗證了GRNN具有較強的泛化能力和較高的檢測精度。以上研究表明,GRNN具有很強的非線性映射能力,非常適用于解決非線性問題,在逼近能力和學(xué)習(xí)速度上也具有更強的優(yōu)勢,無論訓(xùn)練樣本多少GRNN都可以達到較好的預(yù)測效果,并且GRNN的結(jié)構(gòu)和權(quán)值都是由學(xué)習(xí)樣本決定,在GRNN建模過程中不需要迭代訓(xùn)練,因而更適合用于具有非線性、多變量、強耦合性特點的海洋生物酶發(fā)酵過程。在GRNN建模過程中,需要先確定好合適的平滑因子取值才能達到良好的建模效果,即平滑因子的大小直接影響GRNN模型的預(yù)測性能。文獻[9-13]中,采用的方法主要有試湊法和交叉驗證法,但這些方法都具有一定的局限性,不一定能夠找到最優(yōu)的平滑因子取值,而果蠅優(yōu)化算法(Fruit fly optimization algorithm,FOA)具有搜索空間大、全局搜索能力強的特點,非常適用于GRNN參數(shù)優(yōu)化[14-16]。

本文以海洋蛋白酶發(fā)酵過程為研究對象,提出一種基于FOA優(yōu)化GRNN的軟測量建模方法,首先利用訓(xùn)練樣本集對關(guān)鍵生物參數(shù)進行軟測量建模,利用測試樣本集對模型進行驗證,結(jié)果表明,該模型收斂速度快、預(yù)測精度高、泛化能力強。為了進一步實現(xiàn)關(guān)鍵生物參數(shù)的在線軟測量,文中結(jié)合MATLAB強大的數(shù)據(jù)處理能力、豐富的工具箱以及組態(tài)王組態(tài)靈活、實用性強、且能夠為各種現(xiàn)場設(shè)備提供驅(qū)動軟件[17-18]的特點,將組態(tài)王實時采集的輸入樣本數(shù)據(jù)通過面向過程控制的對象鏈接與嵌入(Object linking and embeded for process control,OPC)技術(shù)傳遞給MATLAB,MATLAB用建好的FOA優(yōu)化GRNN模型預(yù)測出關(guān)鍵生物參數(shù)并將其軟測量值再通過OPC技術(shù)傳遞給組態(tài)王,在組態(tài)王中實現(xiàn)了生物參數(shù)的實時顯示與監(jiān)視。

1 廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

GRNN由輸入層、模式層、求和層和輸出層組成,其結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.1 輸入層

輸入層的作用是直接將網(wǎng)絡(luò)輸入X=[x1,x2,…,xr]T傳遞給模式層,其中,r為學(xué)習(xí)樣本中輸入向量的維數(shù)(即輸入層神經(jīng)元的數(shù)目)。

1.2 模式層

模式層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為Pi

(1)

式中:σ為平滑因子,X網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,Xi為第i個神經(jīng)元對應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本,i=1,2,…,n,n為學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目(即模式層神經(jīng)元的數(shù)目)。

1.3 求和層

求和層采用兩種類型的傳遞函數(shù),第一種類型的傳遞函數(shù)是對所有模式層神經(jīng)元的輸出進行算數(shù)求和,公式為

(2)

第二種類型的傳遞函數(shù)是對所有模式層神經(jīng)元進行加權(quán)求和

(3)

式中:n為學(xué)習(xí)樣本的數(shù)目;j=1,2,3,…,k;yij為第i個輸出樣本Yi中的第j個元素。

1.4 輸出層

設(shè)網(wǎng)絡(luò)的輸出為Y=[y1,y2,…,yk]T,k為輸出向量的維數(shù)(即輸出層神經(jīng)元的數(shù)目),則輸出層中第j個神經(jīng)元yj可表示為

(4)

結(jié)合式(1)-(4)可以得出,平滑因子σ的大小直接影響GRNN的預(yù)測結(jié)果。

2 果蠅算法優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

為了提高GRNN模型的預(yù)測精度,文中采用果蠅優(yōu)化算法搜索廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平滑因子σ取值。果蠅優(yōu)化算法是一種基于果蠅覓食行為推演出來的全局尋優(yōu)算法[19],根據(jù)果蠅覓食的特性,果蠅優(yōu)化廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流程如圖2所示,可歸納為以下步驟。

(1)確定好訓(xùn)練樣本集以及GRNN的輸入和輸出樣本數(shù)據(jù)。

(2)隨機初始化果蠅群體的位置(Xaxis,Yaxis),設(shè)置迭代次數(shù)的上限(maxgen)和種群規(guī)模的大小(zisepop)。

(3)隨機設(shè)定果蠅個體尋優(yōu)食物的方向和距離(Xi,Yi)

(5)

式中:r為隨機數(shù)。

(4)計算果蠅個體到原點的距離Di和味道濃度判定值Si

(6)

(5)將味道濃度判定值Si代入味道濃度判定函數(shù)F(Si),求出味道濃度Smelli,本文使用GRNN模型的均方根誤差(RMSE)作為味道濃度判定函數(shù)。

(7)

(6)找出果蠅群體中味道濃度Smelli最優(yōu)個體(RMSE的極小值)。

[bestSmellbestindex]=min(Smell)

(8)

(7)保留最優(yōu)味道濃度bestSmell和味道濃度最優(yōu)的個體果蠅位置bestindex對應(yīng)的坐標(biāo)(Xaxis,Yaxis),然后果蠅利用敏銳的視覺向該位置飛去。

Xaxis=X(bestindex)

Yaxis=Y(bestindex)

Smellbest=bestSmell

(9)

(8)開始迭代尋優(yōu),判斷對否達到最優(yōu)味道濃度或最大迭代次數(shù),若是則執(zhí)行步驟(7),否則重復(fù)執(zhí)行步驟(3)-(6),直至運行停止。

(9)迭代尋優(yōu)過程結(jié)束后,將最優(yōu)的平滑因子σ代入GRNN模型中,即可得到FOA優(yōu)化GRNN的軟測量模型。

3 海洋蛋白酶發(fā)酵過程軟測量建模

3.1 樣本數(shù)據(jù)的采集

通過分析海洋蛋白酶發(fā)酵過程中菌體細(xì)胞的生長代謝過程,對生物參數(shù)(菌體質(zhì)量濃度X,基質(zhì)質(zhì)量濃度S,相對酶活P)有影響的變量主要有溫度t、基質(zhì)進給速率u、溶解氧濃度Do、空氣流量l、發(fā)酵罐壓力p、反應(yīng)器體積v、攪拌轉(zhuǎn)速r、CO2濃度和pH值。如果把這些可以直接測量的變量都作為軟測量模型的輔助變量,就會使得所建立的模型結(jié)構(gòu)變得非常復(fù)雜,為此,利用Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合平均影響值(Mean impact value,MIV)方法進行變量篩選[20-21],最終確定空氣流量l、攪拌轉(zhuǎn)速r、pH值、Do濃度、反應(yīng)器體積v作為軟測量模型的輔助變量。該方法計算過程為:將對生物參數(shù)有影響的以上9個變量作為MIV-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,菌體質(zhì)量濃度X,基質(zhì)質(zhì)量濃度S,相對酶活P作為網(wǎng)絡(luò)的輸出,求解出每個輸入變量對輸出變量的平均影響值,根據(jù)平均影響值的絕對值的大小來判定該輸入變量對輸出變量的重要性,從而篩選出對輸出變量影響較大的輸入變量作為軟測量模型的輔助變量。此方法在生物參數(shù)預(yù)測上的有效性與可行性已在文獻[20]中證明。

在海洋蛋白酶發(fā)酵過程中,通氣量為1∶1、溫度控制在18 ℃,攪拌轉(zhuǎn)速150 r/min,pH值7.0,溶氧控制在35%～45%之間。發(fā)酵過程中每分鐘采集一次空氣流量l(通過安裝在發(fā)酵罐的排氣管道上的轉(zhuǎn)子流量計測定)、攪拌轉(zhuǎn)速r(通過安裝在電動機軸上的測速發(fā)電機檢測)、pH值(采用把指示電極和參比電極合二為一的復(fù)合pH電極測量)、Do濃度(采用直接插入發(fā)酵罐內(nèi)的復(fù)膜電極測定溶解氧濃度)、反應(yīng)器體積v(采用電導(dǎo)率儀測定[22])。發(fā)酵過程中的生物參數(shù)(菌體質(zhì)量濃度、基質(zhì)質(zhì)量濃度和酶活)每小時取樣一次并進行離線分析?；|(zhì)質(zhì)量濃度采用斐林試劑法測定,菌體質(zhì)量濃度采用菌絲干重法測定,酶活采用Folin-酚試劑法測定?？偣膊杉?0批發(fā)酵數(shù)據(jù),每批數(shù)據(jù)中含有50個樣本,每批樣本中含有8個變量,其中空氣流量l、攪拌轉(zhuǎn)速r、pH值、Do濃度、反應(yīng)器體積v為軟測量模型的輸入變量,菌體質(zhì)量濃度X,基質(zhì)質(zhì)量濃度S,相對酶活P作為軟測量模型的輸出變量。

3.2 軟測量模型的建立

為了更有力地說明FOA優(yōu)化GRNN的建模效果,文中將9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、1批數(shù)據(jù)作為測試樣本和8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、2批數(shù)據(jù)作為測試樣本分別對模型進行了訓(xùn)練和測試,并將最大誤差(MaxEr)、平均絕對誤差(MAD)和均方根誤差(RMSE)作為FOA-GRNN模型的評價指標(biāo),它們的計算公式分別為

(10)

(11)

(12)

將9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時,根據(jù)FOA優(yōu)化GRNN的算法步驟,隨機初始化果蠅群體位置為:Xaxis=rand()、Yaxis=rand(),最大迭代次數(shù)為100,種群規(guī)模設(shè)定為10,隨機設(shè)定果蠅飛行方向與距離:X(i)=Xaxis+20*rand()-10、Y(i)=Yaxis+20*rand()-10,另外,為了避免網(wǎng)絡(luò)過渡訓(xùn)練,設(shè)定最優(yōu)味道濃度bestSmell<0.01。用果蠅算法優(yōu)化GRNN的平滑因子,經(jīng)過5次迭代收斂于坐標(biāo)(16.077 7,10.113 9),對應(yīng)的RMSE最小值為0.009 5,平滑因子σ最佳值為0.049 9,建模時間為4.165 2 s,具體優(yōu)化過程如圖3所示。

將8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時,利用FOA優(yōu)化GRNN的平滑因子,參數(shù)設(shè)置與9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時相同,最終經(jīng)過3次迭代收斂于坐標(biāo)(-15.687 2,-7.458 1),對應(yīng)的RMSE最小值為0.005 8,平滑因子σ最佳值為0.058 4,建模時間為2.511 6 s,具體優(yōu)化過程如圖4所示。

將最佳的平滑因子取值代入net=newgrnn(P,T,SPREAD)函數(shù)中得到訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)net,其中,P為輸入樣本,T為目標(biāo)向量,SPREAD為徑向基函數(shù)的分布密度(平滑因子σ)。將訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)net和輸入樣本P代入函數(shù)Y=sim(net,P)中得到網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測數(shù)據(jù)Y。

為了分析FOA-GRNN軟測量模型的性能,采用相同的訓(xùn)練樣本和測試樣本分別對GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM進行了訓(xùn)練和測試。在GRNN訓(xùn)練過程中,SPREAD采用默認(rèn)值1;在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,主要參數(shù)設(shè)置:隱含層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為tansig,輸出層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為purelin,訓(xùn)練函數(shù)采用traingdx函數(shù),隱含層節(jié)點數(shù)為20,訓(xùn)練誤差為0.000 1,最大訓(xùn)練次數(shù)為1 000;在SVM訓(xùn)練過程中,采用默認(rèn)的參數(shù)設(shè)置。9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時4種模型的訓(xùn)練結(jié)果和8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本時4種模型的訓(xùn)練結(jié)果如表1所示。

從表1中可以看出,由于GRNN和SVM在訓(xùn)練的過程中不需要迭代,所以訓(xùn)練速度比較快,而FOA-GRNN和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練的時候需要迭代,所以訓(xùn)練速度相對來說較慢,但對比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和FOA-GRNN,可以看出,無論是9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本還是采用8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,FOA-GRNN的訓(xùn)練速度和迭代次數(shù)明顯優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。另外,為了比較4種模型的訓(xùn)練效果,表1中也給出了每種模型的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X、相對酶活P的MAD和RMSE,可以看出,無論是采用9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本還是采用8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,FOA-GRNN模型的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對酶活P的平均絕對誤差和均方根誤差都遠遠小于其他3種模型,說明FOA-GRNN模型具有良好的擬合能力。

表1 4種模型的訓(xùn)練結(jié)果比較

3.3 軟測量模型的驗證

為了便于比較4種模型的預(yù)測效果,表2分別給出了4種模型在1批數(shù)據(jù)作為測試樣本和2批數(shù)據(jù)作為測試樣本時所對應(yīng)的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對酶活P的MaxEr、MAD和RMSE。

表2 4種模型的預(yù)測結(jié)果比較

從表2中可以看出,無論采用1批數(shù)據(jù)作為測試樣本還是采用2批數(shù)據(jù)作為測試樣本,FOA-GRNN模型所預(yù)測的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對酶活P的MaxEr、MAD和RMSE都非常小,且遠遠小于其他3種模型,說明FOA-GRNN模型具有良好的預(yù)測能力。

為了更直觀地看出4種模型的預(yù)測效果,文中給出了1批數(shù)據(jù)作為測試樣本時的基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X和相對酶活P的預(yù)測結(jié)果圖,分別如圖5～7所示。圖5為每種模型針對基質(zhì)質(zhì)量濃度的預(yù)測結(jié)果,圖6為每種模型針對菌體質(zhì)量濃度的預(yù)測結(jié)果,圖7為每種模型針對相對酶活的預(yù)測結(jié)果。

從圖5基質(zhì)質(zhì)量濃度的預(yù)測結(jié)果、圖6菌體質(zhì)量濃度的預(yù)測結(jié)果和圖7相對酶活的預(yù)測結(jié)果可以看出,無論基質(zhì)質(zhì)量濃度S、菌體質(zhì)量濃度X還是相對酶活P,FOA-GRNN模型預(yù)測的軟測量值(預(yù)測值)和離線化驗值(目標(biāo)值)非常逼近,明顯優(yōu)于GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM,說明FOA-GRNN模型在逼近能力和預(yù)測能力上均具有較強的優(yōu)勢。

結(jié)合表1、表2和圖5～7可以看出,無論是采用9批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、1批數(shù)據(jù)作為測試樣本還是采用8批數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本、2批數(shù)據(jù)作為測試樣本,FOA優(yōu)化GRNN軟測量建模方法的訓(xùn)練和測試的效果都非常好且所獲得的關(guān)鍵生物參數(shù)的MaxEr、MAD、RMSE都比GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM軟測量模型小得多,這說明FOA-GRNN軟測量模型具有良好的泛化能力。由于GRNN和SVM的訓(xùn)練不需要迭代,而在FOA優(yōu)化GRNN軟測量建模過程中,需要通過果蠅算法對GRNN的平滑因子σ進行迭代尋優(yōu),所以,FOA優(yōu)化GRNN算法的時間復(fù)雜度有所提升,但建模時間在可接受的范圍內(nèi)。綜合以上分析可以表明,FOA優(yōu)化GRNN軟測量建模方法比較適用于海洋蛋白酶發(fā)酵過程關(guān)鍵生物參數(shù)的預(yù)測。

4 軟測量參數(shù)在線監(jiān)視

為了使FOA優(yōu)化GRNN軟測量模型預(yù)測出的海洋蛋白酶發(fā)酵過程中的關(guān)鍵生物參數(shù)能夠?qū)崟r顯示出來,文中通過OPC技術(shù)將MATLAB和組態(tài)王進行了數(shù)據(jù)連接。OPC 技術(shù)采用客戶端/服務(wù)器結(jié)構(gòu),OPC服務(wù)器由服務(wù)器、組對象和數(shù)據(jù)項三類對象組成。MATLAB7.0以上的版本中含有專門的OPC ToolBox,借助于Matlab OPC工具箱就可以方便地實現(xiàn)OPC客戶端和OPC服務(wù)器之間的通訊。

在海洋蛋白酶發(fā)酵過程中,MATLAB作為OPC客戶端,組態(tài)王作為OPC服務(wù)器,其發(fā)酵過程的硬件結(jié)構(gòu)如圖8所示。輔助變量首先通過對應(yīng)的傳感器進行檢測后,利用S7-200PLC的模擬量模塊獲取傳感器傳回的數(shù)值。然后,組態(tài)王利用工控機上的RS232接口,通過PPI協(xié)議與西門子S7-200PLC進行通信,就可以實現(xiàn)這些變量的實時數(shù)據(jù)采集。最后,組態(tài)王采集的軟測量模型的輔助變量通過OPC通訊接口將數(shù)據(jù)傳遞給MATLAB,MATLAB將這些數(shù)據(jù)作為FOA優(yōu)化GRNN模型的輸入樣本進行計算,計算完成后再通過OPC通訊接口將函數(shù)返回值(關(guān)鍵生物參數(shù)預(yù)測值)傳送給組態(tài)王。

為了驗證MATLAB和組態(tài)王之間的數(shù)據(jù)通訊效果,圖9給出了海洋蛋白酶發(fā)酵過程中輔助變量與主導(dǎo)變量的在線監(jiān)視情況。圖9(a)中的P1為組態(tài)王實時采集的數(shù)據(jù),Y為通過FOA優(yōu)化GRNN軟測量建模所得到的預(yù)測結(jié)果,可以看出組態(tài)王和MATLAB所顯示的數(shù)據(jù)是一致的,這表明MATLAB通過OPC技術(shù)成功地實現(xiàn)了和組態(tài)王之間的實時通訊;為了測試系統(tǒng)的穩(wěn)定性,圖9(b)給出了海洋蛋白酶發(fā)酵過程實際運行一段時間后的關(guān)鍵生物參數(shù)的實時趨勢曲線;另外,圖9(c)給出了海洋蛋白酶發(fā)酵過程智能監(jiān)視系統(tǒng)的界面。以上運行結(jié)果表明,利用OPC技術(shù)不僅實現(xiàn)了MATLAB和組態(tài)王之間的數(shù)據(jù)通訊,使得生物參數(shù)在組態(tài)王中能夠進行實時顯示,并且系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性較好,為海洋微生物發(fā)酵過程優(yōu)化控制奠定了基礎(chǔ)。另外,可根據(jù)實際情況將該監(jiān)視系統(tǒng)稍作改進就可以應(yīng)用于其他微生物發(fā)酵過程。

5 結(jié)論

本文針對海洋生物酶發(fā)酵過程中關(guān)鍵生物參數(shù)難以實時在線測量的問題,以海洋蛋白酶發(fā)酵過程為研究對象,通過MATLAB編程建立了基于FOA優(yōu)化GRNN的海洋蛋白酶發(fā)酵過程關(guān)鍵生物參數(shù)軟測量模型,利用OPC技術(shù)將組態(tài)王實時采集的輔助變量傳遞給MATLAB,MATLAB將模型預(yù)測出的關(guān)鍵生物參數(shù)傳遞給組態(tài)王。結(jié)果表明,無論訓(xùn)練樣本和測試樣本怎么分配,基于FOA優(yōu)化GRNN的軟測量模型的迭代次數(shù)明顯小于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、收斂速度遠遠超過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),且預(yù)測精度和泛華能力明顯優(yōu)于GRNN、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM;利用OPC技術(shù)解決了MATLAB與組態(tài)王之間的數(shù)據(jù)通訊,實現(xiàn)了關(guān)鍵生物參數(shù)的實時在線測量,且系統(tǒng)運行穩(wěn)定,獲得了較好的效果,為海洋生物酶發(fā)酵過程的優(yōu)化控制奠定了基礎(chǔ)。另外,可根據(jù)實際情況將該方法應(yīng)用于其他微生物發(fā)酵過程。