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软测量建模综述摘要：软测量技术已经成为工业生产中实现监测、控制不可缺少的步骤。
本综述介绍软测量的定义以及几种软测量建模方法。
着重介绍两类目前成为研究热点的基于数据的软测量建模——基于人工神经网络和支持向量机的软测量建模，介绍各自的原理、分类，并对它们的优缺点进行分析，通过引用文献的方式介绍几种改进方法。
关键词：软测量，建模，神经网络，支持向量机引言在过程控制中，若要使生产装置处于最佳运行工况、实现卡边控制、多产高价值产品，从而提高装置的经济效益，就必须要对产品质量或与产品质量密切相关的重要过程变量进行严格控制[1]。
由于工业生产中装置是不断运行的，生产产品的浓度、质量等指标是动态变化的，利用一些在线传感器，不仅成本较高，并且由于一定的滞后性，导致最后不能精确监测生产过程中的一些指标，难以满足生产需求。
除此之外，许多复杂的化工过程中往往不能使用传感器来对某一变量进行直接测量。
例如化工生产过程中，精馏塔产品组成成分，塔板效率，干点、闪点等；一些反应器中不断变化的产品浓度，转化率以及催化剂活性等等[1]。
这就使得软测量技术被提出并不断发展起来。
1 软测量所谓软测量技术，就是将不可测变量（称为主导变量）进行间接测量，通过建立与之相关系的其他变量（辅助变量）之间的数学关系模型，进行在线的估计。
这类方法响应迅速，实时性好，可靠性高。
它可以很好的解决变量不可测量的问题，也为对生产过程的监测控制节省了大量成本。
软测量的应用范围很广，它最原始和最主要的应用都是有关对过程变量的预测，而这些变量可以通过低频率采样或者离线分析确定。
同时，这些变量经常涉及到过程输出的品质，对于过程的分析和控制显得尤为重要。
由于这些原因，如何在高采样频率或者低成本的情况下利用适当的软测量建模方法来获得过程变量的信息是非常重要的。
目前软测量建模也发展出多种方法，各自都有其优缺点，选择适当的软测量建模方法，对工业生产具有很大意义。
1.2 软测量建模方法现在一般的软测量建模方法可以分为大的三类，即：机理建模，基于数据的软测量建模和混合建模。
稀土萃取过程组分含量的rbf软测量建模稀土萃取过程是一种复杂的工艺过程，其组分含量的精准监测对稀土
提取率和产品质量的控制至关重要。
但是传统的化学分析方法往往需要长
时间的实验操作和专业的分析技术，存在操作复杂、分析周期长、成本高
等问题。
为了解决这些问题，可以利用软测量技术对稀土萃取过程中组分
含量进行精确监测和控制。
本文提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的软测量建模方法，用于预测稀土萃取过程中组分含量。
该方法首先采集了稀土萃取过程中的
关键工艺参数和实时监测数据，然后利用RBF神经网络建立了组分含量与
关键工艺参数和实时监测数据之间的非线性映射关系。
最后通过稀土萃取
过程中组分含量的历史数据对模型进行训练和优化，得到一种高精度、实
时性能良好的软测量模型。
为了评价建立的软测量模型的性能，本文采用均方根误差（RMSE）和
平均绝对误差（MAE）作为评价指标。
实验结果表明，基于RBF神经网络
的软测量模型具有高精度、实时性良好的特点，预测误差小、稳定性强，
并且能够有效地监测和控制稀土萃取过程中组分含量的变化。
综上所述，本文提出的基于RBF神经网络的软测量建模方法可以有效
地监测和控制稀土萃取过程中组分含量的变化，具有实时性良好、预测精
度高、稳定性强等优点，可以提高稀土萃取过程的稳定性和产品质量，具
有广泛的应用前景。
1.软测量建模方法：为机理建模、数据驱动建模和混合建模（1）机理建模通过分析化工过程反应机理,利用一些已知的方程、定理、原理等建立模型,只适用于一些过程简单、机理明确的化工过程。
缺点在于实际工业工程中,过程复杂且为了方便处理,往往进行了合理的假设简化,而假设不一定准确将直接影响模型的准确性,另外还存在着建模难度相对较大的局限（2）数据驱动建模利用大量的输出、输入数据建立模型,适用于具有大量准确数据的化工过程。
优点需要采集大量的样本数据,根据样本数据建立模型,基本无需分析反应机理和工艺过程特点,且具有开发周期短,非线性逼近能力强等特点。
{回归分析，支持向量机，人工神经网络} 回归分析:用于具体判定相关变量间的数值变化关系,利用大量生产数据,基于数理统计方法提取数据中的有用信息,最终建立数学模型;支持向量机SVM基于结构风险最小化原则提出的一种新兴学习机,在有限的数据中寻找学习能力和学习精度之间的平衡,不存在局部最小问题且推广能力较强; 人工神经网络特征取决于单个神经元和其连接方式,它的智能取决于它的结构和学习规则。
神经网络的常见的两种拓扑结构前馈网络(BP,RBF,多层感知机网络)和反馈网络（Hopfiled,Boltzmann）（3）混合建模将机理建模和数据驱动建模结合,用机理已知部分采用机理建模,少量未知参数釆用数据驱动建模,适用于部分机理己知且具有大量数据的化工过程.。
混合建模的模型结构可分为并联结构和串联结构,并联结构是将两种模型的输出相融合,作为混合模型的输出。
2.软测量技术的核心是以软件替代硬件的思想,测量速度快、投资低,能连续给出主导变量的信息更加直观且可以在线工艺离线进行校正。
3.软测量技术的实施步骤通常分为四步:辅助变量选择、数据采集和预处理、建模、模型校正与应用,(1) 辅助变量选择三大基本原则：变量类型选择，变量数目的选择，检测点位置的选择（2）数据采集与预处理：原始辅助变量选定后,从DCS中采集大量的辅助变量数据,通过人工离线分析得到主导变量数据。
软件测试中的可靠性建模与分析软件测试是确保软件质量的重要步骤，而软件的可靠性作为软件质量的一个主要属性，对于软件开发和维护至关重要。
因此，在软件测试中，可靠性建模与分析是一项重要的任务。
本文将探讨软件测试中的可靠性建模与分析方法，并介绍一些常用的技术和工具。
一、可靠性建模可靠性建模是通过建立数学模型来描述软件的可靠性。
可靠性建模的目的是定量地评估软件系统的可靠性，以便为软件测试提供指导。
常用的可靠性建模方法包括可靠性块图法、可靠性状态模型法和可靠性预测法。
1. 可靠性块图法可靠性块图法通过组合各个系统组成部分的可靠性来评估整个系统的可靠性。
在可靠性块图中，不同的组件和组成部分通过块表示，并通过连接线表示它们之间的依赖关系。
通过计算各个模块的可靠性指标，可以得到系统的整体可靠性。
2. 可靠性状态模型法可靠性状态模型法将软件系统的可靠性表示为一系列状态的转移过程。
通过定义系统的状态和状态转移概率，可以评估系统在不同状态下的可靠性指标。
这种建模方法可以帮助测试人员分析系统的故障传播路径，从而确定关键的故障点和测试策略。
3. 可靠性预测法可靠性预测法通过基于历史数据或专家经验建立数学模型，以预测系统未来的可靠性。
这种方法可以帮助测试人员评估系统在特定条件下的可靠性表现，并帮助指导测试策略的制定。
二、可靠性分析可靠性分析是指对软件系统进行定量或定性评估，以确定其是否满足可靠性要求，并为软件测试提供依据。
常用的可靠性分析技术包括故障模式与效应分析（FMEA）、故障树分析（FTA）和可靠性增长分析。
1. 故障模式与效应分析（FMEA）故障模式与效应分析通过识别系统的故障模式和评估这些故障对系统功能的影响来评估系统的可靠性。
FMEA将系统的每个组件和功能进行分析，并通过定义故障模式和效应来评估系统的可靠性。
这种方法可以帮助测试人员确定系统的潜在故障和风险，并优化测试资源的分配。
2. 故障树分析（FTA）故障树分析是基于逻辑关系的可靠性分析方法，旨在识别引起系统故障的根本原因。
2012－00－00收到初稿，2012－00－00收到修改稿。
第一作者：曹鹏飞(1988—)，男，博士研究生。
联系人：罗雄麟(1963—)，男，教授。
基金项目：国家重点基础研究发展计划项目(973计划：2012CB720500).Received date: 2012－00－00. Corresponding author: Luo Xionglin E-mail: luoxionglin@ Foundation item: Supported by the National Basic Research Program of China (973 Program:2012CB720500).化工过程软测量建模方法研究进展曹鹏飞 罗雄麟(中国石油大学自动化研究所，北京 昌平 102249)摘要：软测量仪表是解决化工过程中质量变量难以实时测量的重要手段。
软测量仪表的核心问题是软测量建模。
阐述了软测量建模与辨识和非线性建模的关系：质量变量和易测变量的动态关系存在于增量之间，辨识模型依赖于增量数据，软测量建模则是依赖于实测变量数据来获取这个动态关系；非线性建模建立了变量间的静态关系，忽略了对象动态特性，而软测量建模要兼顾对动态特性的表征。
随着人们对过程特性的认识加深，软测量建模方法不断发展，经历了从机理建模到数据驱动建模，从线性建模到非线性建模，从静态建模到动态建模的过程。
详细讨论了软测量建模的发展过程，众多建模方法的优缺点及适用情况和现在建模的热点，最后对软测量建模方法进行了总体展望。
关键词：软测量建模；辨识；非线性建模；数据驱动建模；非线性动态建模 中图分类号： 文献标志码：A 文章编号：Modeling of Soft Sensor for Chemical ProcessCAO Pengfei, LUO Xionglin(Research Institute of Automation, China University of Petroleum, Beijing, 102249, China)Abstract: In the commercial chemical process, many primary product variables cannot be measured online, and soft sensor is an important means to solve this problem. Soft sensing modeling is the core issue of soft sensor. In this paper the relationship between soft sensing modeling and identification and nonlinear modeling is presented. The dynamic relationship between quality variables and variables that are easy to measure exists between the increments, and identification depends on incremental data, while soft sensing modeling depends on the measured data to get the relationship. Nonlinear modeling establishes the static relationship between these variables, ignoring the dynamic characteristics, which soft sensing modeling should take into account. With deeper understanding of the chemical process properties, the types and structures of soft sensing model have undergone a great change in the last decades, and soft sensing modeling method evolves from mechanism modeling to data-driven modeling, from linear modeling to nonlinear modeling, and from static modeling to dynamic modeling. The development of the soft sensing modeling method is reviewed. The advantages and disadvantages of the proposed methods are analyzed, and the applications of these methods are shown. In the end, the hot issues and the directions of development of soft sensing modeling method are presented. Key words: soft sensing modeling; identification; nonlinear modeling; data-driven modeling; nonlinear dynamic modeling引 言网络出版时间：2012-09-06 15:47网络出版地址：/kcms/detail/11.1946.TQ.20120906.1547.019.html许多重要质量变量(如油品粘度、组分等)难以实时测量给化工过程控制与优化带来很大影响。
化工过程软测量建模方法研究进展化工过程软测量是指通过计算机技术和数据处理方法，利用已有过程输入输出数据，估计过程中无法直接测量的变量或指标的方法。
软测量模型是实现软测量的核心。
随着计算机技术的快速发展和化工过程软测量方法的研究不断深入，化工过程软测量建模方法也得到了不断改进和创新。
本文将对化工过程软测量建模方法的研究进展进行探讨。
在化工过程软测量建模方法的研究中，最常用的方法是基于统计学的建模方法。
这些方法包括主成分分析(PCA)、多元回归分析(MR)和偏最小二乘回归(PLS)等。
通过这些方法，可以通过输入输出数据之间的相关性来建立软测量模型，从而对过程中无法直接测量的变量进行估计。
这些方法在化工过程软测量建模中有着广泛的应用，并取得了一定的研究成果。
近年来，机器学习算法在化工过程软测量建模中的应用也引起了广泛的关注。
机器学习算法通过自动学习和适应性建模，可以对复杂的非线性关系进行建模和预测。
例如，支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和深度学习等方法在化工过程软测量建模中被广泛应用，并取得了很好的效果。
这些方法可以通过大量的数据进行训练，从而建立高精度的软测量模型。
此外，基于传统建模方法和机器学习算法的集成建模方法也成为了研究热点。
集成建模方法将不同模型的预测结果进行融合，从而得到更准确的预测结果。
例如，基于模糊聚类和支持向量机的集成建模方法可以提高软测量模型的准确性和可靠性。
这些集成建模方法不仅可以提高软测量模型的性能，还可以对不同模型之间的误差进行补偿，提高整体的建模效果。
另外，还有一些新兴的建模方法在化工过程软测量中得到了应用。
例如，基于深度学习的长短时记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)等方法在时间序列数据建模和图像数据建模方面具有很好的性能。
这些方法可以处理时序性数据和空间性数据，为化工过程软测量建模提供了新的思路。
总的来说，化工过程软测量建模方法的研究已经取得了一定的进展。
介绍了各种软测量的基本方法,及建模中常出现的一些问题软测量技术本质上说是一个建模问题，即通过构造某种数学模型，描述可测变量与不可测的被估变量之间的函数关系。
而软仪表就是根据已经建好的数学模型利用计算机软件以过程可测变量数据为基础实现对被估变量的估计。
因此，软测量技术的基础就是根据某种最优准则选择跟被估变量既有密切关系又易测量的可测变量。
这些可测变量通常被称为辅助变量191。
软测量技术发展至今大体有以一下四种方法:1.基于工艺机理模型的方法。
在对过程工艺机理深刻认识的基础上，通过分析对象的机理，找出辅助变量与估计变量之间的函数关系。
2.基于回归模型的方法。
通过对实验或仿真的结果进行数据处理，可以得到辅助变量与估计变量的回归模型。
3.基于状态估计的方法。
如果把被估变量看作状态变量，把可测变量看作输出变量，那么依据可测变量去估计被估变量的问题就是控制理论中典型的状态观测或估计命题。
采用Kalman滤波器是一种可取的手段【io14.基于知识的方法。
尽管ANN(人工神经网络))gr1不是习惯意义上的数学模型，但可以很好地复现各种非线性特性。
我们可以把辅助变量作为神经网络的输入，将估计变量作为神经M络的输出，通过网络的学习来解决被估变量的软测量问题。
通过采用软测量技术不仅解决了许多检测难题，并具有下列优点:一是不象某些成分仪表那样需要精心维护;二是动态响应迅速;三是能够连续地给出示数。
在软测量方法中，辅助夺量的类型、数目、测点位置的选择，过程数据的采集与处理等因素都会严重影响软仪表的性能。
随着对象特性的变化和工作点的漂移，在使用过程中，还需要对软仪表进行校正以适rN-y新的工况。
1.2.3数学建模数学模型是描述被控对象运行过程的数学表达式，它是实现优化的基本依据，没有一个确切的数学模型，就不能对系统进行定量的分析研究。
常用的数学模型有微分方程表达式(或差分方程表达式)、传递函数表达式、状态空间表达式[91一般来说，建立系统数学模型的方法有三种，这些方法既可以单独使用，也可以混合使用:(1)机理分析法(Mechanism Analysis Method)。
基于贝叶斯推断的多层软测量建模在丁醇发酵中的应用丁醇发酵是一种重要的工业生产过程，常用于酒精生产。
在丁醇发酵过程中，如何实时、准确地监测和控制关键参数，对于提高生产效率和产品质量至关重要。
而多层软测量建模技术能够有效地解决这一问题，它基于贝叶斯推断的思想，结合传统的软测量方法，能够提高模型的预测能力和稳定性。
多层软测量建模技术的基本思想是将原始数据通过多层次的数据预处理和模型构建过程，生成一个基于贝叶斯推断的预测模型。
在丁醇发酵中，多层软测量建模可以用于预测关键参数，如丁醇浓度、发酵速率等。
多层软测量建模需要进行数据预处理。
对于丁醇发酵过程来说，常见的数据预处理方法有数据清洗、数据对齐和数据筛选。
数据清洗的目的是去除异常值和噪声，保证数据的可靠性；数据对齐的目的是将不同采样周期的数据统一到相同的时间点上，以便后续的数据分析和建模；数据筛选的目的是选择相对重要的特征，减少数据冗余，提高建模效果。
接下来，多层软测量建模需要进行模型构建。
传统的软测量方法通常使用线性回归、主成分分析等方法构建模型，但这些方法在处理非线性、非高斯、非稳态数据时效果较差。
多层软测量建模引入了贝叶斯推断的思想，使用贝叶斯网络、高斯过程回归等方法构建模型，能够更好地处理非线性、非高斯、非稳态数据。
多层软测量建模需要进行模型评估和优化。
模型评估的目的是评估模型的预测能力和稳定性，常用的评估指标有均方根误差、R方值等；模型优化的目的是进一步提高模型的预测能力，常用的优化方法有特征选择、模型参数调整等。
在丁醇发酵中，多层软测量建模能够实现对关键参数的实时监测和预测，为生产过程的优化提供决策支持。
通过对发酵过程中的各个环节进行监测和控制，可以及时发现和处理异常情况，避免生产事故的发生，提高生产效率和产品质量。
