数据驱动型预测控制模型用于连续制药制造
Consuelo Vega-Zambrano1, Nikolaos A Diangelakis2, Vassilis M Charitopoulos1
1Department of Chemical Engineering, The Sargent Centre for Process Systems Engineering, University College London, Torrington Place, London, WC1E 7JE, UK.
使用动态模式分解与控制 (DMDc) 的可解释机器学习模型对于制药连续制造是可行的. 这使实时监控和先进的过程控制成为可能,以提高运营效率和颗粒大小的一致性.
科学领域:
- 制药制造业 制药制造业 制药制造业
- 化学工程是化学工程的重要组成部分.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 制药连续制造需要运营效率,以实现利能力和可持续性.
- 采用先进的建模技术对于良好制造实践 (GMP) 规范的环境至关重要.
- 现有的数据驱动方法可能缺乏可解释性或与复杂的非线性动态作斗争.
研究的目的:
- 通过使用动态模式分解与控制 (DMDc) 来证明可解释的,基于数据的制药连续制造模型的可行性.
- 为设计和调整模型预测控制 (MPC) 系统提供实时监控战略框架.
- 在双螺丝颗粒加工过程中实现精确的颗粒尺寸控制.
主要方法:
- 动态模式分解与控制 (DMDc) 的应用,一种机器学习技术,用于系统识别.
- 开发一个可解释的DMDc动态模型,捕捉多输入多输出 (MIMO) 系统的非线性动态.
- 集成DMDc模型与模型预测控制 (MPC) 系统进行先进的过程控制.
主要成果:
- 在重建未见过的测试数据方面,DMDc模型实现了高性能 (R2>0.93对于D50预测).
- 该模型表现出较低的计算复杂性,并且不需要第一原则知识.
- DMDc-MPC框架已成功实施并测试了设定点跟踪和干扰拒绝.
结论:
- 使用DMDc的可解释,数据驱动的模型可用于制药连续制造.
- 开发的DMDc-MPC框架为实时监控和先进的过程控制提供了强大的解决方案.
- 这种方法提高了运营效率,并确保了制药生产中的颗粒大小的一致性.
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