多元統(tǒng)計(jì)分析在發(fā)酵過程中乙醇的近紅外檢測(cè)建模中的應(yīng)用.pdf

1、糖蜜發(fā)酵液顏色深、錘度大，從中進(jìn)行成分的近紅外光譜分析測(cè)定較為困難，發(fā)酵過程的在線監(jiān)控不宜掌握。在近紅外光譜分析研究中，預(yù)測(cè)模型的建立方法是研究的重點(diǎn)，本文主要以乙醇發(fā)酵過程的近紅外分析檢測(cè)建模研究為例，運(yùn)用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，著重介紹乙醇發(fā)酵監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的近紅外透射分析研究。研究內(nèi)容主要有以下幾方面：
　　 實(shí)驗(yàn)首先解決了近紅外光譜透射分析方法中顏色深、錘度大的復(fù)雜背景液中乙醇的光譜采集問題。研究以扣除待測(cè)物的糖蜜發(fā)酵液作參比液，解

2、決了先前的由于以去離子水作參比液而導(dǎo)致糖蜜發(fā)酵液的光譜圖線超出光譜檢測(cè)圖域而無法采集的困難。
　　 分別采用預(yù)測(cè)殘差平方和(PRESS)法和判斷系統(tǒng)獨(dú)立變量數(shù)的方法確定系統(tǒng)主成分?jǐn)?shù)，利用偏最小二乘法建立預(yù)測(cè)模型，通過比較兩種方法所得模型的預(yù)測(cè)性能和對(duì)模型的精密度檢驗(yàn)，說明判斷系統(tǒng)獨(dú)立變量數(shù)的方法優(yōu)于預(yù)測(cè)殘差平方和法；分別采用多元線性回歸(MLR)、主成分回歸(PCR)和偏最小二乘回歸(PLS)三種方法建立模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，可知

3、，PCR法和PLS法預(yù)測(cè)結(jié)果相差不大，PLS法略好于PCR法，而MLR無法得到結(jié)果。
　　 通過主成分分析和Leverage杠桿值對(duì)體系差異大且含量不規(guī)律的大樣本的異常點(diǎn)進(jìn)行判斷，并予以剔除；分別用Kennard—Stone法、PCA—MD法和PCA—EDmax法選定樣本中的校正集，利用Matlab編程，采用偏最小二乘法對(duì)校正集進(jìn)行回歸建模；通過比較Kennard—Stone法、PCA—MD法和PCA—EDmax法三個(gè)模型的均方

4、根誤差和相對(duì)誤差：Kennard—Stone法的殘差絕對(duì)值最大為0.87％，相對(duì)誤差范圍-5.11％～9.27％;PCA—MD法的殘差絕對(duì)值最大為0.77％，相對(duì)誤差范圍-9.91％～7.83％;PCA—EDmax法的殘差絕對(duì)值最大為0.63％，相對(duì)誤差范圍-7.21～7.36％，可知，PCA—EDmax準(zhǔn)確度略好；而PCA—EDmax的校正均方根誤差是三種方法中最小、校正集相關(guān)系數(shù)最高，說明該法建立的校正集回歸模型效果好，PCA—ED