摘要
随着老龄化社会对即时检测技术需求的不断增加，如何准确控制反应溶液的温度已成为微型化学发光免疫分析系统面临的核心技术难题，因为传统的间接控制方法不可避免地会导致系统偏差。为解决这一问题，我们提出了一种集成解决方案，结合多物理场仿真、数据驱动的温度估算模型以及嵌入式硬件设计。我们构建了COMSOL传热模型来分析微流控芯片的热性能。同时，还开发了一种基于灰狼优化算法改进的长短期记忆网络，能够根据加热电压、环境温度和基底温度等可获取的参数来推断未直接测量的实际反应溶液温度。所得到的温度估算值会被反馈到模糊PID控制器中以实现闭环控制。实验结果表明，该灰狼优化-LSTM模型可将估算误差控制在0.3℃以内，在环境条件变化及初始状态不同的情况下，稳态温度控制精度仍可达到±0.2℃及以上。在检测心肌肌钙蛋白I方面，该系统缩短了孵育时间，还将变异系数从10.77%降低到了2.69%。这项工作解决了制约微流控化学发光分析仪精确温度控制的关键问题，为下一代高性能即时检测仪器的研发提供了有力的技术支持。
