本文主要研究木糖醇发酵过程的软测量技术及其控制。将软测量技术应用于木糖醇发酵过程,建立在线估计木糖浓度、干细胞浓度和木糖醇浓度的软测量模型,以解决发酵过程生物参数不能在线测量问题,为发酵过程的优化控制和及时结束发酵提供了依据。神经网络是解决非线性系统问题的有效途径,所以将神经网络用于木糖醇发酵是一个值得研究的方向。本文采用径向基网络(RBF网络)描述木糖醇发酵反应过程,并用自适应PID控制器对其氧化还原电位(ORP)进行控制。论文主要研究工作和成果包括以下几个方面:　　1)概述木糖醇发酵生产工艺过程,分析影响木糖醇发酵过程的一些主要参数。　　2)针对神经网络初始参数和样本数据有着很大的关联,试图运用GASA混合策略对RBF网络的初始参数进行优化研究,优化出一组与样本数据相对应的初始参数。为避免神经网络结构选择的盲目性和减小均匀度误差,运用均匀设计法对RBF网络结构参数进行优化研究。　　3)针对底物浓度、干细胞浓度和木糖醇浓度不能在线测量,使用改进的优化好的 RBF网络对木糖醇发酵过程进行建模,对5组样本数据分别用“4-1”模式进行木糖醇的建模与预测,取得了良好的预测效果,为发酵过程的优化控制和及时结束发酵提供了依据。　　4)ORP是木糖醇发酵过程中一个很重要的参数,在发酵过程中,这一参数必须按一定的工艺曲线进行控制。为此运用GASA混合策略算法整定的PID控制器对改进的优化好的RBF网络辨识出的ORP模型,进行ORP仿真控制。仿真结果表明,GASA算法整定PID控制器对木糖醇发酵ORP控制过程是一种有效的控制方法,这为实现木糖醇发酵过程的自动化生产操作奠定了一定的基础。