【精品】软测量技术.doc

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1、软测量技术及其应用专业：检测技术与自动化装置姓名：绪论当今工业界对过程控制系统的要求越來越高，不仅希望控制指标能保持平稳或快速跟踪，而且常常希望控制指标能够以一定方式显示出来。然而对许多工业过程来说，一些重耍的输出变量目前还很难通过传感器得到，如精馅塔的产品浓度。软测量技术的理论根源是基于软仪表的推断控制。推断控制的基本思想是采集过程中比较容易测量的辅助变量，通过构造推断估计器来估计并克服扰动和测量噪声对主导变量的影响。软测量技术体现了估计器的特点。估计器的设计是根据某种最优准则，选择一种即与主导变量有密切联系乂

2、容易测量的辅助变量，通过构造某种数学关系，实现对主导变量的在线估计。软测量技术除了能“测量”主导变量，还可以对一些反映过程特性的工艺参数如精馆塔的塔板效率和反应器的催化剂活性等做出估计。所以它已成为自动监测和过程优化的有力工具。近年来，在软测量方面国内外有大量的研究，ThomasJ.McAvoy更是将SoftSensor列为几大研究之首，因为软测量方法涉及到自动控制的许多重耍领域，如:过程建模、系统辨识、数据处理等等。总的说來，软测量方法的研究经历了从线性到非线性，从静态到动态，从无校正功能到有校正功能的发展过程

3、。影响软测量的因素(1)辅助变量的选择：辅助变量的选择确定了软测量的输入信息，因而直接决定了软测量模型的好坏与否。所以要求我们对工艺要有很深入的了解,了解工艺机理，掌握对象的控制与检测方法。辅助变量的选择包括变量的类型、数冃和检测点位置的选择等。他们互相关联相互影响，受到多方而因索的影响和制约。辅助变量选择可根据以下原则选择：灵敏性、特异性、过程适用性、精确性、鲁棒性。辅助变量的数量下限显然是被估计的变量数，其最佳数目与过程的自由度、测量噪声以及模型的不确定性有关。主元分析法是比较有效的数据降维的数学处理方法，其

4、基本原理是：利用线性变换，可以从原有特征得到一组个数相同的新特征，且这些特征中的前儿个包括了原有特征的主要特征前提下，适当选择新特征信息量，从而达到降低特征空间维数的目的。(2)数据处理：基于软测量的先进控制与优化中，融合了大量的现场数据。现场测量数据通过安装在现场的传感器、变送器等仪表获得。由于受到仪表精度、测量方法、生产环境等的影响，测量数据都不可避免地含有误湼，有时甚至是过失误湼。而任一数据的实效都会影响软测量系统的性能，影响生产。因此，对原始牛:产数据进行预处理以得到精确可靠的数据是建立软测量系统中不可缺

5、少的环节。输入数据预处理包括数据误莽的处理和数据转换。换算不仅直接影响着过程模型的精度和非线性映射的能力，而且影响着优化算法的运行效果。数据误差分为随机误差和过失误差两类，前者受随机因素的影响，如操作过程的微小波动或检测信号的噪声等；后者包括仪表的系统误差（如堵塞，校正不准确或基准漂移等），以及不完全或不正确的过程模型（泄漏、热损失和非定态等）。随机误差处理除了剔除跳变信号外,常采用递推数字滤波方法,如高通滤波、低通滤波、移动平均滤波等。随着计算机优化控制系统的使用，复杂的数字计算方法对数据的精确度提出了更高的要

6、求，于是乂提出了数据协调技术。过失误弟出现的几率较小，但是它将严重影响输入数据的准确性和可靠性，从而影响软测量模型的精度。因此，及时发现、剔除和校正含过失误差的数据是误差处理的首要任务。工业过程中的测量数据有着不同的工程单位，变量之间在数值上可能相差几个数量级，直接使用这些数据可能会由于机器的字长有限而丢失信息，或者引起算法的数值不稳定问题。利用合适的方法对数据进行转换，能够改善算法的精度和稳定性。常用的方法有归一化、标准化等。二软模型的建立软测量的核心问题是其模型的建立，也即建立待估计变量与其它直接测量变量间的

7、关联模型。软测量建模的方法多种多样，且各种方法互有交叉，且有相互融合的趋势，因此很难有妥当而全面的分类方法。目前，软测量建模方法一般可分为:机理建模、回归分析、状态估计、模式识别、人工神经网络、模糊数学、基于支持向量机（SVM）和核函数的方法、过程层析成像、相关分析和现代非线性系统信息处理技术等。这些方法都不同程度地应用于软测量实践中，均具有各自的优缺点及适用范围，有些方法在软测量实践中己有许多成功的应用，后面几种建模方法限于技术发展水平，目前在过程控制中还应用较少。2.1基于工艺机理分析的软测量建模基于工艺机理

8、分析的软测量建模主要是运用化学反应动力学、物料平衡、能量平衡等原理，通过对过程对象的机理分析，找出不可测主导变量与可测辅助变量之间的关系（建立机理模型），从而实现对某一参数的软测量。对于工艺机理较为清楚的工艺过程，该方法能构造出性能良好的软仪表。但是对于机理研究不充分、尚不完全清楚的复杂工业过程，难以建立合适的机理模型。此时该方法就需要与其它参数估计方法相结合才能构造软仪