8、状态估计与参数识别

状态估计与参数识别

1. 引言

在生物过程中，许多关键状态变量（如生物量、底物浓度、产物浓度等）往往难以直接测量，因为这些变量的测量通常需要破坏样本或依赖昂贵且复杂的仪器。此外，测量设备的成本高昂，且在大规模系统中应用时，其可靠性可能不尽如人意。因此，开发有效的方法来估计这些不可直接测量的状态变量至关重要。同时，准确的参数识别对于建立可靠的生物过程模型同样重要。本文将探讨计算智能技术在状态估计与参数识别中的应用，重点介绍智能算法在这些任务中的作用。

2. 状态估计

2.1 观测器设计

观测器是一种用于估计系统内部状态的工具，尤其适用于那些无法直接测量的状态变量。观测器的设计通常基于系统的动态模型，并利用已知的输入和输出数据来推断未知状态。在生物过程中，观测器可以帮助实时监控和调整过程参数，从而提高生产效率和产品质量。

2.1.1 扩展卡尔曼滤波器（EKF）

扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter, EKF）是一种常用的非线性状态估计方法。它通过线性化非线性系统模型，在每个时间步上更新状态估计值。EKF的主要步骤如下：

1. 初始化 ：设定初始状态估计值和协方差矩阵。
2. 预测 &#x