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中文摘要：
发酵过程优化调控技术是发酵工程的重要技术，发酵过程的不确定性和多优化目标共存是实现优化调控的难题，研究发酵过程多目标协同优化控制技术具有重要的理论意义和应用价值。本项目以发酵过程优化控制为研究对象，以降低过程建模不确定性、提高优化控制鲁棒性为目标，建立了基于混合过程模型、多目标优化算法、交互式多阶段决策的智能协同优化理论方法。提出了一种带动态补偿的模型预测控制方法，结合粒子滤波、平滑算法，及所提出的支持向量机快速几何算法，实现了发酵过程状态在线估计、模型在线修正和未知动态一步估计，有效地提高了发酵过程优化控制系统的鲁棒稳定性；提出了一种基于能量守恒的粒子群优化算法，结合支持向量机技术给出了一种Pareto前沿的鲁棒逼近方法，有效地实现了高维非线性系统的参数和控制律优化；提出了一种多阶段交互式的多目标协同优化决策方法，降低了计算复杂性，提高了在线决策的准确性；在此基础上，构建了嵌入智能测控单元的发酵过程智能测控系统。实验研究表明，所提出的过程混合模型、多目标优化算法和决策方法能够有效地描述发酵过程动态并实现其多目标优化调控，为发酵过程先进控制策略的实施和控制系统的构建提供了理论基础。
结论摘要：
英文主题词microbiological fermentation；hybrid model；multi-objective collaborative optimization；optimizing control
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