本发明涉及悬浮培养，尤其涉及一种黄芩细胞悬浮培养优化控制系统。
背景技术：
1、悬浮培养技术广泛应用于生物制药和生物工程领域，该技术主要涉及将动植物细胞或微生物细胞在液体培养基中进行培养，细胞不附着于任何固体载体而是自由悬浮在培养液中，这种培养方式适用于批量生产，特别是在生产抗体、疫苗和蛋白质药物等生物制品时具有显著优势，悬浮培养可以提高细胞增殖率和产品产量，同时简化产品的提纯过程，其关键在于优化培养条件如温度、ph值、氧气供应和营养物质，以及控制搅拌速度和培养基的流动性。
2、其中，黄芩细胞悬浮培养优化控制系统是一种设计来改善黄芩细胞在悬浮培养中的生长和代谢的系统，黄芩是一种重要的药用植物，其细胞中含有多种生物活性物质，如黄酮类和苷类化合物，这些成分在医药健康领域具有广泛应用，该系统通过精确控制培养环境（如温度、ph、营养供给等），实现黄芩细胞生产活性成分的最大化，通过自动化控制技术，旨在提高生产效率和产品质量，同时减少人工干预和生产成本。
3、传统系统中静态的参数设置限制了培养过程的灵活性和响应能力，缺乏实时数据反馈导致无法即时调整培养环境，如氧气、ph值和营养物供应，导致资源浪费和细胞生长效率的不理想，例如，不适当的氧气供应和营养分配会导致细胞生长受阻，影响生物活性物质的合成，传统系统在监控细胞代谢产物方面不精细，限制了对生产过程的准确控制，影响产品的产量和质量，缺乏有效的预测模型和自适应控制机制，使得生产过程难以实现最优化，导致生产效率和细胞培养质量受限。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种黄芩细胞悬浮培养优化控制系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，所述系统包括：
3、光谱数据采集模块基于光谱分析技术，测定培养基中的黄芩细胞生长密度和代谢物浓度，得到细胞和代谢物实时数据，根据实时数据分析黄芩细胞的生长趋势和代谢物变化，获取生长趋势分析指标；
4、环境参数优化模块基于所述生长趋势分析指标，利用模型预测控制mpc，预测未来的培养参数变化，制定氧气浓度、营养物供应和温度的调整计划，并根据当前监测数据和生长目标，动态调整培养环境参数，生成环境调节计划；
5、模型实时更新模块基于所述环境调节计划，采用增量式梯度提升机算法，持续接收新培养数据，包括细胞密度、ph值和营养物质浓度，对预测模型进行实时更新和优化，得到优化后的预测模型，并利用优化后的预测模型预测未来培养条件，生成预测调节反馈信息；
6、调控执行模块基于所述预测调节反馈信息，根据预测结果调整营养供给频率和温度控制流程，调整培养环境，生成培养环境最优化结果。
7、本发明改进有，所述黄芩细胞生长密度和代谢物浓度的测定步骤具体为：
8、基于光谱分析技术，进行光谱数据收集，采用公式：
9、，
10、计算原始生长密度和代谢物浓度的估算值，生成初步估算结果p，其中，代表第i个光谱数据点的强度，代表第i个数据点的关键性权重，是数据点与光谱中心的距离衰减系数，是第i个数据点到光谱中心的距离，c代表光谱数据点总数，是数据点方差，是修正常数，n是数据点数量；
11、对所述初步估算结果进行非线性转换，使用公式：
12、和；
13、生成调整后的生长密度和代谢物浓度，其中，p是初步估算结果，为窗口k内第j次采样的估算值，是小量修正参数，是生长密度的缩放参数，是代谢物浓度的缩放参数；
14、基于所述调整后的生长密度和代谢物浓度，采用公式：
15、，
16、得到生长和代谢物指数m，是调整后的生长密度，是调整后代谢物浓度，和是调整参数，分别对应生长密度和代谢物浓度的标准化因子，和是幂次。
17、本发明改进有，所述生长趋势分析指标的获取步骤具体为：
18、对所述实时数据，应用加权移动平均公式：
19、，
20、计算平滑数据，其中，是时间点i的原始光谱数据强度，是基于时间接近度的权重系数，是衰减常数，是从当前监控点到数据点i的时间距离，t是时间点，n是移动平均中的数据点数；
21、对所述平滑数据，使用非线性回归模型，采用公式：
22、，
23、得到趋势线参数y，其中，和是调整模型的基线和响应强度参数，是时间的幂次，、和是调整周期性变动的振幅、频率和相位参数，t是时间点；
24、利用所述趋势线参数，计算指定时间段内的预测增长率，采用公式：
25、，
26、获取生长趋势分析指标，其中，和是指定的时间段，用于确定分析的时长，和是从趋势线拟合中得到，表示趋势的强度和时间响应。
27、本发明改进有，所述未来培养参数变化的预测步骤具体为：
28、基于所述生长趋势分析指标，收集当前培养环境数据并获取基线状态，采用公式：
29、，
30、得到当前环境状态s，其中，是第i个监测数据点，是数据点系数，表示数据点的影响权重，是非线性调整参数，是衰减系数，用于平衡数据点的时间影响；
31、基于所述当前环境状态，使用mpc模型预测未来所需的培养参数，公式为：
32、，
33、得到预测的未来培养需求n，其中，a是调整预测模型对当前状态反应的敏感度，b是模型基线偏置，c为正则化常数，d是调整当前状态影响的衰减指数，s是当前环境状态；
34、根据预测结果，建立培养参数变化日志，公式为：
35、，
36、得到培养参数变化记录r，其中，n是预测的未来培养需求。
37、本发明改进有，所述培养环境参数的动态调整步骤具体为：
38、基于所述当前监测数据和生长目标，对参数调整进行确定，使用公式：
39、，
40、得到调整需求分析结果a，其中，、、和为获得的多个参数预测值，包括氧气浓度、营养物供应、温度和酸碱度因素的影响，、、和为调整系数，调整模型对参数的敏感度；
41、根据所述调整需求分析结果，计算每个参数调整的幅度和方向，采用公式：
42、，
43、生成动态调整计划p，其中，k是调整矩阵，l是基线调整值，m是调整的正规化因子，a是调整需求分析结果；
44、执行所述动态调整计划，并监控调整过程，采用公式：
45、，
46、得到调整执行监控结果e，其中，n为调整执行系数，c为常数，用于调整监控阈值，p为动态调整计划。
47、本发明改进有，所述得到优化后的预测模型的步骤具体为：
48、基于所述环境调节计划，持续接收新培养数据，包括细胞密度、ph值和营养物浓度，进行数据整合，采用公式：
49、，
50、得到实时培养数据集，其中，为第i项数据点，为第i项数据的权重，n为总数据点；
51、使用增量式梯度提升机算法，结合所述实时培养数据集，更新预测模型，采用公式：
52、，
53、获得优化后的预测模型，其中，是当前预测模型，为学习率，是的数据集的梯度。
54、本发明改进有，所述预测调节反馈信息的获取步骤具体为：
55、利用所述优化后的预测模型，结合实时培养数据，预测未来的培养条件，采用公式：
56、，
57、得到预测的未来培养条件c，其中，是调整模型响应的非线性指数，是数据标准化系数，是优化后的预测模型，是实时培养数据集；
58、计算所述预测的未来培养条件与历史数据之间的偏差，对模型进行评估，采用公式：
59、，
60、得到预测偏差，其中，c是预测的未来培养条件，hdata是已知的历史培养条件；
61、根据所述预测偏差，获取预测调节反馈信息f，公式为：
62、，
63、其中，是反馈调节系数，是预测偏差，c是预测的未来培养条件。
64、本发明改进有，所述培养环境最优化结果的获取步骤具体为：
65、基于所述预测调节反馈信息，进行关键节点确定，采用公式：
66、，
67、得到营养供给频率调整参数p和温度控制参数t，其中，为解码函数，负责提取调节参数，f是预测调节反馈信息；
68、基于所述营养供给频率调整参数和温度控制参数，进行培养环境的参数调整，优化黄芩细胞生长条件，使用公式：
69、，
70、得到经过调整后的培养环境参数，并获取培养环境最优化结果，其中，p是营养供给频率调整参数，t是温度控制参数，是敏感度调整参数，是规避除零错误的小数，同时平滑调节影响。
71、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
72、本发明中，采用光谱分析技术，可对细胞生长趋势和代谢物变化进行准确跟踪，利用模型预测控制mpc，根据实时数据动态调整培养参数，显著提升了培养过程的适应性与响应速度，允许培养条件随细胞生长数据进行即时优化，增量式梯度提升机算法的引入，实现了对新培养条件的持续学习和适应，有效减少预测误差，提升控制策略的准确性，这种自适应的控制方式不仅优化了生产过程，还减少了人工干预，降低了生产成本，特别是在提高生物活性物质的产量和质量方面表现出明显优势。
1.一种黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述黄芩细胞生长密度和代谢物浓度的测定步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述生长趋势分析指标的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述未来培养参数变化的预测步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述培养环境参数的动态调整步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述得到优化后的预测模型的步骤具体为：
7.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述预测调节反馈信息的获取步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的黄芩细胞悬浮培养优化控制系统，其特征在于，所述培养环境最优化结果的获取步骤具体为：
