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龙图腾网获悉江南大学申请的专利一种大肠杆菌发酵系统的参数求解方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119811469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411820567.3，技术领域涉及：G16B5/00；该发明授权一种大肠杆菌发酵系统的参数求解方法和系统是由赵顺毅;张玉旋;储沂轩;刘飞;栾小丽设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大肠杆菌发酵系统的参数求解方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种大肠杆菌发酵系统的参数求解方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：建立大肠杆菌发酵过程的动力学模型，并基于所述动力学模型建立具有多传感器的大肠杆菌发酵系统在大肠杆菌发酵中的稀释率到生物量浓度的输出方程，对所述输出方程进行转换，得到具有待求解参数的方程；步骤S2：计算所述具有待求解参数的方程中的参数。本发明构建克服了由于外界环境的影响以及传感器本身的异动导致测量到的生物量浓度输出值不可直接获得测量噪声，能够保证在每一个测量值采集到时对当前时刻的参数θ进行实时估计，首先估计出每一时刻未知的方差，然后分配权重给每一个传感器充分以利用所有采集到的测量数据，保证了大肠杆菌的高效产出。

本发明授权一种大肠杆菌发酵系统的参数求解方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种大肠杆菌发酵系统的参数求解方法，其特征在于：包括： 步骤S1：建立大肠杆菌发酵过程的动力学模型，并基于所述动力学模型建立具有多传感器的大肠杆菌发酵系统在大肠杆菌发酵中的稀释率到生物量浓度的输出方程，对所述输出方程进行转换，得到具有待求解参数的方程； 所述步骤S1中对所述输出方程进行转换，得到具有待求解参数的方程的方法为： 将大肠杆菌发酵中稀释率D对生物量浓度X的输出方程用二阶ARX模型近似表示，其最小二乘形式为： 7； 其中，，为传感器总数，为第个传感器在时刻的生物量浓度X的测量值；为第个传感器在时刻的信息向量，包含输入的稀释率和输出的生物量浓度；为参数向量，为服从均值为0且满足噪声方差为的高斯分布； 步骤S2：计算所述具有待求解参数的方程中的参数； 所述步骤S2中计算所述具有待求解参数的方程中的参数之前包括：构建优化准则函数，具体为： 为了充分使用每个传感器上的测量信息，给每个传感器分配权值，为第个传感器的权值，设置来存储k时刻个传感器的加权测量值，其中代表k时刻每个传感器加权的测量值，为k时刻第个传感器的权值；当获取每个传感器的加权测量值后，根据极大似然准则构建优化准则函数，公式为： 8； 其中，为用于寻找使得函数取得最大值的参数，为似然函数，为存储k时刻个传感器的加权测量值的集合，为在k时刻分配给每一个传感器的权重； 所述步骤S2中计算所述具有待求解参数的方程中的参数的方法包括：为求解公式8中的，先求解公式8中的，将公式8展开得到： 9； 其中，表示正比于，对求偏导然后令其为0，最后再代入公式8得到优化方程： 10； 通过引入拉格朗日乘数法得到以下公式： 11； 其中，为拉格朗日算子，对和分别求偏导得到以下公式： 12； 若已知，则通过公式9-公式12求出，公式为： 13； 通过公式9-公式12求解时，则需先求出，的求解的方法包括： 对大肠杆菌发酵过程的噪声进行建模：由于大肠杆菌发酵过程中噪声方差的未知性，使用逆伽马分布来构建噪声方差的概率密度，公式为： 14； 其中，为第个传感器在k时刻的超参数，为逆伽马分布，为伽马函数； 在求解公式14中的之前，先求解，满足以下公式： 15； 其中，为Psi函数，设定； 噪声方差的后验概率遵循逆伽马分布，满足： 16； 其中，U为的集合，为的集合； 噪声方差的后验概率对应的期望为： 17； 噪声方差的后验概率对应的倒数和对数的后验期望分别为： 18； 19； 其中，为期望值的计算，为时刻待求的和的集合表示。

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