摘要：本文以熊胆粉提取物配液过程为例,采用在线近红外光谱作为反映物料变化的工具,以6个正常批次作为训练集,建立熊胆粉提取物配液过程的多元统计过程控制模型.首先将训练集数据矩阵X1按照变量方向展开为二维矩阵X2,然后对展开后的数据进行PCA分解,建模选取的最佳主成分数为3(前3个主成分解释了数据矩阵X2中92％的方差),根据多变量统计过程控制的相关原理,确定了熊胆粉提取物配液过程各时间点的PC1、HotellingT2、DModX等特征统计量及其控制限,建立了该工艺过程的多变量统计过程控制模型.模型建成后,对其预测性能进行验证,结果表明,两个正常批次在各个时间点的PC1得分值、HotellingT2值、DModX值均落在受控范围之内,说明配液过程运行正常.模拟的搅拌终止、保温终止、保温温度过高、料液比(熊胆粉/水:m/v)和碱液用量异常等7个故障批次均可在3类控制图上得到准确地反映.以上结果表明,所建多变量统计过程控制的预测结果和实验设计结果相符合,3类控制图具有互补作用,结合使用则可有效、及时地检测出配液过程中出现的故障和异常,预测结果满意.本文所建的方法可用于中药提取物配液过程的在线监控,并为其他中药制药工艺过程的近红外在线监控提供了借鉴.
