目前,中药质量控制的重点主要集中在药材/饮片和制剂成品上,而忽略了对生产过程及其中间体的质量控制。本文针对中药生产过程质量控制中存在的一系列问题,运用过程分析技术和过程化学计量学方法,深入研究了近红外光谱技术和基于粒子群优化的最小二乘支持向量机(PSO-LS-SVM)等建模算法,并将其用于中药质量评价和生产过程在线检测,开发了一种近红外光谱在检测预处理系统,设计并构建了 一种在线液相色谱检测平台。本文的主要研究内容和成果如下:1.近红外光谱技术结合过程化学计量学方法用于中药生产过程中间体和制剂成品的质量评价。发展了一种PSO-LS-SVM算法,利用粒子群优化(PSO)方法寻找LS-SVM核函数参数和正则化参数的最优解,避免使计算陷入局部最优,且容易实现、调整参数较少。将PSO-LS-SVM算法用于中药复杂体系中关键质控指标的快速定量分析,研究对象包括:红花提取液中的羟基红花黄色素A(HSYA)和可溶性固形物含量(SSC);红花注射液中的尿苷、腺苷、鸟苷和HSYA;地黄叶树脂纯化过程吸附流出液和洗脱液中的毛蕊花糖苷。结果表明,相比于主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和神经网络(BP-ANN),PSO-LS-SVM模型具有良好的校正性能和模型预测能力。此外,近红外光谱联合液相色谱定量和指纹图谱技术,对红花注射液进行质量评价,结果表明不同厂家或者同一厂家不同批次的红花注射液均存在不同程度Ⅱ的质量差异。2.将近红外光谱技术用于生产过程质量的在线监测,实现了血必净注射液赤芍提取过程中芍药苷、苯甲酸和SSC以及川芎、丹参、当归混合提取过程中阿魏酸和SSC的在线定量分析,实现了丹红注射液醇沉过程中丹参素、原儿茶醛、丹酚酸B、HSYA和SSC的在线定量分析。采用移动块标准偏差等算法实现了血必净注射液提取过程和众生丸粉末混合过程的终点判断。通过模型更新方法解决了血必净注射液提取模型的失效问题,扩展了原有模型的适用范围。设计并开发了一种近红外光谱在线检测预处理系统,从而解决了近红外光谱分析技术应用于制药过程中产生的光谱采集的重复性、稳定性和可靠性差等问题,促进近红外在线检测技术的推广和应用。3.构建了一种在线液相色谱检测平台,该平台能实现中药药液的在线、自动预处理(控制流速和过滤),预处理后的样品通过阀的切换进入液相色谱仪进行分离检测,通过Visual Basic编程技术处理液相色谱分析结果并实时显示。将在线液相色谱检测平台用于实时监测娑罗子药材冷浸过程中七叶皂苷钠A和七叶皂苷钠B的浓度动态变化。结果表明,研发的在线液相色谱检测平台具有良好的方法重复性和测定准确度,能够满足中药生产过程实时分析的精度要求。