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摘要
青霉素发酵过程具有不确定性和多阶段等特点，不同批次发酵过程间存在工况差异，过程数据的分布不一定相同，使传统软测量模型性能下降。结合迁移学习策略和高斯混合模型，提出一种基于迁移成分分析的多模型集成软测量建模方法。该方法使用迁移成分分析求解样本间共享特征映射矩阵，适配建模过程数据与待测数据的边缘概率分布；并基于高斯混合模型对建模数据进行聚类划分，与偏最小二乘算法结合建立子模型的集成模型，完成对主导变量的预测。基于青霉素平台数据的仿真结果表明，所提方法不仅能够有效提高青霉素发酵过程软测量模型的精度，而且适应于变工况下青霉素浓度的预测。
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