软测量技术及其应用

软测量技术是一门新兴的工业技术，是对目前商用传感器不足的一个重要补充，综观国内外软测量技术的发展情况，本文从二次变量选择，数据处理，软测量模型建立，在线校正与工业应用5个方面系统地介绍了软测量技术，应用及其发展前景。     

抄纸过程中水分软测量虚拟仪器的研究

以造纸过程的纸张水分测量为研究对象，采用过程软测量算法，结合虚拟仪器技术，设计出造纸过程纸张水分测量的虚拟仪器，实现了对这一难测参数的在线测量。该系统具有功能全，适于现场实施监测，界面友好等特点。     

发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统的集成

本文根据发酵过程生物量检测特点,基于虚拟仪器技术提出了一种全新的生物量在线检测系统集成方法,该系统采用PXI（PCI Extensions for Instrumentation）总线硬件平台,结合软测量算法,有效地实现了生物量在线估计。给出了该系统的集成原理和实现方法,及系统的硬件和软件设计。实验研究表明,集成的发酵过程生物量软测量虚拟仪器系统,能够充分利用软测量技术和虚拟仪器技术的各自优势,系统硬件配置灵活,实用性强,并能得到较高的发酵过程生物量在线测量精度。     

软测量技术进展

软测量技术是二十世纪六、七十年代涌现的一种为控制过程建立模型的新技术,被列为未来控制领域需要研究的几大方向之一。本文主要从软测量多模型结构和支持向量机在软测量中的应用等方面对近几年来软测量技术的进展进行了介绍,并提出进一步的思考。     

软测量在污水处理过程中的研究与运用初探

伴随着社会主义市场经济的发展,我国现代工业进入到了一个快速发展的黄金期,其中对污水处理技术的研究日渐受到人们的重视。但在污水处理的过程中,存在着很多不可控制性因素与特征,比如参数的时变大,多个变量耦合等,这些都使得污水处理无法达到最佳水平。传统的传感器无法接受最新的信息,也为重要变量的测量带来了很大的困难。本文将从污水处理与软测量的角度出发,探讨软测量技术在污水处理过程中的运用及发展趋势。     

污水处理过程的软测量技术

污水处理过程的软测量技术是为解决污水处理出水水质(如BOD5、COD等)难以在线实时检测而提出的,它为污水处理质量参数的在线预测和闭环控制创造必要的前提条件,并提供可行的解决方案,从而稳定出水水质和提高污水处理的效率.介绍软测量技术的概念,研究污水处理软测量建模方法,以及工程设计方法.     

城市污水处理出水水质预测预报的一种多步记忆软测量建模

针对目前城市污水处理过程某些重要出水水质指标参数因缺乏可靠的专用在线仪表而只能靠人工化验来确知的现状,本文引入了软测量技术并根据污水处理工艺运行的实际情况,设计了具有记忆能力的软测量模型,由已知的过程参数来估计出不可在线测量的目标参数值.仿真研究结果表明具有多步记忆的软测量模型其预测精度高于常规软测量模型.多步记忆软测量模型的获取为开发实用化的污水处理出水水质预测预报软件奠定了坚实的基础.     

采用软测量技术提高变风量空调系统的性能

变风量空调箱是变风量空调系统中最关键的设备,其串级控制系统由内、外环2个回路组成.作为内环的风量控制回路对变风量空调的性能起着重要作用.将高等过程控制中的软测量技术应用于内环回路的风量测量,使用软测量技术得到的测量结果对风量传感器的运行进行动态监测,当风量传感器的测量结果与软测量结果相差达到一定程度时,可以认为风量传感器出现了故障,在报警的同时,使用软测量结果临时替代风量传感器作为风量的测量值,仍可以使变风量系统具有较好的运行性能.     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,利用基于支持向量机技术的软测量建模方法,建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集,并根据预估精度决策在线优化和模型更新,提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于滑动时间窗的LS—SVM软测量建模方法,是一种有效的软测量建模方法。     

一种新的软测量方法及其工业应用

软测量是一门新兴的工业技术，它通过数学模型计算得到工程上难以检测的变量值．本文提出了一种基于模糊神经网络的软测量新方法，运用模糊集合论的知识对非线性对象进行局部模型的划分，并采用趋化性网络进行建模和模型校正．经在某炼油厂精密精馏塔的推断控制系统中的应用，表明该方法能够比较精确地建立过程模型，有效地进行模型的在线校正，而且具有灵活、简明的特点．     

一种双酚A结晶单元软测量建模的方法

单一软测量模型难以精确描述复杂生产过程的特性,为了有效处理生产过程的强非线性、大工况范围等复杂特性,提出了一种基于模糊c均值聚类算法(FCM)和支持向量机(SVM)的多模型建模方法,同时结合一种满意聚类算法进行聚类数c的确定。在对双酚A结晶单元工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶单元的软测量建模,仿真结果证实了该建模方法的有效性。     

炼铜转炉粗铜成分混沌时间序列的软测量模型及应用

将转炉产粗铜成分的以往化验数据作为二次变量,化验数据严重滞后的当前炉次粗铜成分作为主导变量,并以延迟时间T=2（炉次）将转炉粗铜成分时间序列分成两个子时间序列,采用重构相空间理论、最大Lyapunov指数方法和样本及时更新的办法,建立了一种仅对当前炉次的炼铜转炉粗铜成分进行软测量的混沌时间序列软测量模型．实验结果表明,该软测量模型能快速得出转炉当前炉次的粗铜成分数据,具有很高的精度．     

软测量技术在5效蒸发装置中的应用

利用机理建模方法，开发了5效蒸发装置出口质量指标在线软测量的数学模型，并对模型进行仿真研究。利用装置已的CENTUM－XL集散控制系统的实时BASIC语言实现了现场实时运行，仿真研究和现场的初步运行结果证明了软测量技术应用的可行性有效性。     

软测量技术在铁矿石表面温度检测中的应用

针对进行熔滴试验来分析铁矿石的高温性能中铁矿石表面温度很难直接获得的困难,提出了运用软测量技术实现在线检测铁矿石的表面温度,以取代原有的拉格朗日插值法进行表面温度离线估算。该方法采用L-M优化算法,通过建立神经网络软测量模型,并结合神经网络的离线学习,建立输入变量和目标变量的对应关系,实现试样试验中铁矿石表面温度的在线检测。仿真结果和对比实验比较结果均表明该方法是合理可行的。     

基于SVM的软测量在原油含水率估算中的应用

阐述了适用于原油高含水的电导式含水分析仪的工作原理,仿真研究了经验公式法的估算性能,深入分析了原有估算方法准确度不高的原因,提出了采用软测量方法提高估算准确度的思想。建立了基于SVM的原油含水率软测量模型,仿真结果表明了软测量技术对提高原油含水率估算准确度的有效性。     

热轧过程中轧件组织与性能软测量系统的研究

介绍了热轧中轧件组织与性能软测量系统的组成和功能,讨论了开发软测量系统所必要的辅助变量选择和数据的预处理方法.通过对热轧过程中的工艺机理分析,并结合生产现场的控制要求,采用机理模型和人工神经网络相结合的方法建立了组织性能软测量系统的架构,并使用机理模型计算得到的微观组织和轧件的化学成分作为人工神经网络的输入变量,规范了人工神经网络的层次结构.在软测量系统的应用过程中,利用校正模型的短期和长期自学习方法,使系统的测量精度满足在线检测要求.     

改进RBF网络设计方法及其在软测量建模上的应用

针对流程工业中难以直接测量的变量研究了其软测量方法.采用局部强逼近性能的RBF神经网络对被测变量进行建模;提出用峰值密度函数法确定RBF网络的隐含层节点数;设计样本信息分析算法提取样本特征,结合精度要求,初始化节点的中心向量和接收域宽度,消除了利用随机数等方法初始化训练参数和网络参数所造成的不确定性问题,同时提高了网络的收敛速度和精度;整个过程分别采用改进的梯度法、带有遗忘因子的最小二乘法等算法进行设计.利用改进的RBF网络对原油的直馏宽窄馏分的临界温度变量进行软测量建模、仿真.实验结果表明,基于改进的RBF网络的建模方法,在精度和收敛速度方面均有显著提高.     

自适应软测量算法的汽车行驶状态估计

为了实现车辆行驶状态低成本测量,设计了估计汽车行驶状态参数的传统无迹卡尔曼滤波器和能够有效解决噪声时变特性的次优Sage-Husa噪声估计器相结合算法,通过建立电动汽车3自由度的动力学模型和HSRI轮胎模型,且融合低成本测量的纵、横向加速度和方向盘转向角传感器测量信息,从而可精确估计电动汽车行驶状态.在选定的典型工况下,通过与无迹卡尔曼软测量算法进行对比,硬件在环实验结果有效地验证了自适应无迹卡尔曼软测量算法具有很好的鲁棒性,且比无迹卡尔曼软测量算法更加能够有效地估计电动汽车的行驶状态.     

基于主元分析（PCA）的显著误差检测与校正及应用

在风粉浓度软测量的测量数据中出现显著误差,将会严重恶化测量数据品质,破坏数据统计特性,导致软测量失败,因此显著误差检验和校正是误差处理的首要任务。本文讨论了基于主元分析(PCA)的显著误差检测与校正原理,运用Q统计方法,结合贡献图对某电厂热风送粉系统风粉浓度软测量中可能出现的显著误差进行了仿真分析,结果表明,基于PCA主元分析的显著误差检验和校正方法在风粉浓度软测量工业应用中可行。