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软测量技术原理及应用
软测量技术是一种基于数据驱动的测量方法，通过建立数学模型从实时过程中采集的数据中实时估计和预测相关过程变量，从而实现过程的监控、优化和控制。
它主要包括以下几个方面的原理和应用：
1. 原理：软测量技术基于统计学、数学建模和机器学习等方法，通过对大量历史过程数据的分析、建模和训练，构建出数学模型，并利用该模型对实时数据进行解析和预测。
常用的软测量方法有主成分分析、支持向量机、神经网络、模糊系统等。
2. 应用：软测量技术广泛应用于过程工业领域的监控、优化和控制。
例如，在化工工艺中，通过软测量技术可以实时估计关键的过程变量，如温度、压力、流量等，从而实现对生产过程的实时监控和优化控制。
在能源领域，软测量技术可以用于实时预测能源需求和优化能源供应链。
在制造业中，软测量技术可以用于产品质量监控和预测，从而提高生产效率和产品质量。
总之，软测量技术可以通过建立数学模型和分析实时数据，实现对过程的实时监控、预测和优化控制，具有广泛的应用前景。
煤质低位发热量软测量技术原理及应用新疆哈密市839000摘要：燃煤机组状态参数的准确快速测量对提高机组的运行控制效果具有重要的意义，然而，热力发电系统中状态参数难以测量或测量不准问题普遍存在。
入炉煤低位发热量参数一般只能通过离线化验方法获取，测量周期为数小时，难以实现在线实时测量，从而产生严重的滞后，并影响机组的控制效果。
关键词：煤质；低位发热量软测量；技术原理；应用前言煤炭作为中国的主要能源之一，煤炭质量分析在煤炭的开发、利用过程中发挥着不可或缺的作用；而煤炭低位发热量是煤炭质量分析中最常用的评价指标。
因此，煤炭低位发热量的准确、快速测量已成为实际生产的迫切要求。
对煤炭低位发热量的测量，常规方法为氧弹热量法，该方法需要取样离线分析，且操作复杂、分析周期长。
虽然工业应用中还有其他硬件测量方法，但普遍存在测量设备笨重、昂贵、费用大等缺点，且不能较好地了解煤炭低位发热量的影响因素。
相比较而言，软测量方法解决了硬件测量的经济性等问题，且具有简单、实用、反应迅速的特点。
软测量的基本思想是在较为成熟的硬件传感器基础上获得数据，以计算机技术和算法为核心，利用相关变量建立模型对主导变量进行问接测量。
软测量的建模方法有很多，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、模糊推理、LSTM网络、基于支持向量机和基于核函数的方法等。
1发热量的表示方法弹筒发热量（Q）：b在氧弹中，在有过剩氧的情况下，燃烧单位质量试样所产生的热量，即直接用仪器测出来的热量。
高位发热量（Q）：gr煤样在氧弹内燃烧时产生的热量减去硫和氮的校正值后的热量，即用仪器测出热量后再减去硫的生成热。
低位发热量（Q）：net煤的高位发热量减去煤样中水和燃烧时生成的水的蒸发潜热后的热值，即高位发热量减去水的生成热。
2有关煤样的“基”煤样的“基”是指煤样的状态，常用的“基”有空气干燥基（分析基）X、ad干燥基X、d干燥无灰基（可燃基）X、daf收到基X。
软测量原理及应用软测量是指通过数学建模和算法模拟等方法对无法直接测量的系统变量进行估算或预测的技术。
软测量技术具有较强的灵活性和实时性，可以更好地满足工业过程中对关键过程变量的监测和控制需求。
本文将介绍软测量的原理和应用，并从实际案例中解释其作用。
软测量的原理包括建模、辨识、优化和实现四个步骤。
首先，需要对要估计的系统变量进行建模，在建模过程中需要选择合适的变量进行测量，并根据实际情况进行变量筛选。
其次，通过系统辨识技术从已有的数据中提取有效信息，建立起系统的数学模型。
然后，通过优化算法对模型进行参数估计和优化，以提高模型的准确性和可靠性。
最后，将优化后的模型实施到实际过程中，并进行实时更新和运行。
软测量技术在工业过程中有广泛应用。
其中，化工过程是应用软测量的典型领域之一。
在化工过程中，很多关键过程变量无法直接测量，例如反应器中的反应物浓度、温度和压力等。
软测量技术可以通过对流体动力学和传热传质等原理的建模和优化，对这些变量进行准确估计。
软测量的应用可以提高生产过程的稳定性和可靠性，保证产品质量。
另外，软测量技术在制造业中也有广泛应用。
例如，在汽车制造过程中，很多关键参数如车身刚度、车辆噪音和燃油消耗等无法直接测量。
软测量技术可以通过对汽车制造过程中的关键参数及其之间的关系建立模型，实时监测和优化关键参数，提高汽车制造过程的效率和质量。
此外，软测量在能源领域也有重要的应用。
例如，在电网管理中，精确测量电网的负荷、电压和频率等是保证电网稳定运行的关键。
然而，由于电网非线性和复杂性，直接测量这些变量是困难的。
软测量技术可以通过对电网中各个关键节点的电流、电压等参数进行建模和优化，估计和预测电网的负荷和稳定运行情况。
在实际应用中，软测量技术可以与传统测量方法相结合，实现对系统变量的全面监测。
例如，在化工生产过程中，可以结合传感器测量和软测量技术，对关键变量进行实时监测。
软测量可以弥补传感器测量的不足，提高系统的监测精度和实时性。
第十一章第十章软测量软测量技术技术什么是软测量？►基于基于多个可测变量的实时测量值多个可测变量的实时测量值,应用数学模型去估计某种没有直接测量的变量的值。
►数学模型是指多个可测变量与被估计量间的相关关系。
例如数理统计方法建立的统计数学模型、神经元网络模型等。
►软测量用于解决生产过程无法直接测量或直接测量困难的关键变量的估计问题。
1问题的提出►生产过程中许多关键的变量（例如炼油过程油品的质量、反应过程的转化率、聚合过程产品质量等）无法直接测量。
聚合过程产品质量等）无法直接测量这些变量往往是评价生产的关键指标，所以提出实时软测量的迫切需求。
所以提出实时软测量的迫切需求►软测量是有效地利用生产实时数据为操作者提供有用信息的有效途径。
2一、软测量模型的建立建立准确实用的模型是实现软测量的关键。
建模方法：11.机理建模通过列写对象的数学方程，来确定难测的主导对象和易测的辅助变量之间的关系。
易测的辅助变量之间的关系优点：可解释性强，工程背景清晰，便于实际应用。
缺点：数学模型难以准确建立；不适用于复杂的工业缺点数学模型难以准确建立不适用于复杂的工业对象；对于复杂的模型其计算量大。
32、状态估计法以系统的状态空间模型为基础，转化为典型的状态观测和状态估计问题。
优点：可以反映主导变量和辅助变量之间的动态关系。
缺点：不适用于复杂的工业对象；不可测的扰动对模型的精度影响较大。
4软测量模型3. 基于统计建模的软测量技术建模方法：人工神经网络（ANN）主元分析法（PCA）主元回归（PCR）偏最小二乘法（PLS）支撑向量机（SVM）5软测量模型1.人工神经网络模型具有并行计算、学习记忆能力、自适应能力等优点。
不需要对系统的先验知识，直接依据对象的输入输出数据建模。
对于软测量技术，以辅助变量作为输入，以主导变量作为输出。
经过学习，可得到不可测变量。
6一个典型的神经网络示意图个典型的神经网络示意图7f （x ）软测量技术1⎨⎧<≥=0001)(x x x f x⎩a.单位阶跃函数⎧f （x ）1⎩⎨<−≥=0101)(x x x f -11b.sgn 函数exp(11)(−+=x x f 8)p(>ββc. S 型函数•前向网络：由输入层、中间层（又称隐层）和输出层前向网络由输入层中间层（又称隐层）和输出层组成，每层的神经元只连接前一层神经元的输出。
软测量技术及应用软测量是一种利用数学模型和计算机技术来进行质量或过程特性监测、诊断、预测和控制的方法。
它是根据过程系统的输入和输出数据，通过构建数学模型对过程进行建模分析，实现对过程参数的实时估计和控制。
软测量技术的应用非常广泛，可以用于工业生产中的过程监测与控制、产品质量检测与控制、环境监测与控制等方面。
软测量技术主要包括数据采集、建模与估计、控制与优化等步骤。
首先，需要对过程进行数据采集，获取输入输出数据。
数据采集可以通过传感器等设备进行，也可以通过历史数据进行。
然后，需要进行数据的处理和分析，对数据进行预处理、特征提取等操作，以便构建数学模型。
接下来，根据建模分析的结果，可以对过程进行参数估计和预测，实现过程状态的实时监测和预测。
最后，可以通过控制算法对过程进行调节和优化，实现过程的自动控制。
软测量技术在工业生产中有着广泛的应用。
首先，在过程监测与控制方面，软测量技术可以对各种工业过程进行参数估计和状态监测，实现过程的实时监测和控制。
例如，在炼油、化工等行业中，软测量技术可以对温度、压力、流量等重要参数进行实时估计和监测，可以及时发现过程异常，实现过程的及时调整和控制。
其次，在产品质量检测与控制方面，软测量技术可以对生产过程中的关键质量参数进行实时估计和控制，保证产品的质量稳定性和一致性。
例如，在电子制造、汽车制造等行业中，软测量技术可以对电子元件的质量、汽车零部件的性能等进行实时监测和控制，提高产品的质量和可靠性。
此外，软测量技术还可以应用于环境监测与控制方面，例如对水质、大气等环境参数进行实时监测和预测，优化环境控制策略，实现环境保护与资源利用的平衡。
软测量技术的应用还存在一些挑战和问题。
首先，软测量技术需要对过程进行准确的数学建模，但是过程的复杂性和不确定性往往导致建模的困难。
因此，如何选择合适的建模方法和优化算法，以及如何处理模型的不确定性是一个关键问题。
其次，软测量技术的应用需要大量的实时数据支持，但是数据采集和处理的成本往往很高。
软测量技术及其应用【摘要】随着我国经济的发展和科学水平的不断提高，工业也紧跟着发展了起来。
对于工业的发展来说，软测量技术的作用是不可忽视的。
所以，本文将从多个方面对软测量技术及其应用进行详细的分析和探讨。
一、前言对于工业工程来说，一般都能采用两种方法进行测量，一种是传统的检测技术，另外一种的运用新型的间接测量。
随着应用程度的普及以及计算技术的发展，人们发明出了一种新的测量技术，也就是软测量技术。
二、软测量技术基本原理软测量技术在工业过程中主要应用于实时估计、故障冗余、智能校正和多路复用等方面。
它依据对可测易测过程变量（称为辅助变量，如压力、温度等）与难以直接测量的待测过程变量（称为主导变量，如产品分布、物料成分）之间的数学关系的认识，采用各种计算方法，用软件实现待测变量的测量或估计。
目前，利用计算机系统，由过程实测变量计算出不可测变量，是解决现在问题的主要途径。
其发展已有几十年的历史，在实际生产中也有了一些应用。
这里，可用图一简略地描述其结构。
其中，U、v分别为被研究过程的可测控制输入和可测干扰输入；x、y为可测参数变量（即辅助变量）和被控过程的输出变量。
三、测量建模的基本方法软测量建模所使用的数学方法包括从简单的线性代数方程直到复杂的人工神经元网络，最终所采用的方法与使用的软测量模型是机理模型还是回归模型有关。
对于石油化工生产过程这类复杂的工艺过程，要得到某一装置的机理模型同时满足较高的精度要求常常是非常困难的，但对于一个局部变量来说，得到满足软测量精度要求的计算模型仍是可能的。
这时我们就可根据过程机理选择合适的数学实现方法。
无论是机理模型还是回归模型，在确定了其数学形式之后，下一步就要进行模型参数的估计。
即使用可测输入变量和待计算输出变量的历史数据离线估计软测量模型中的未知参数。
其中输入变量的历史数据可以从DCS的历史数据库中容易地得到，而输出变量的历史数据可以是离线的经验估计值，也可以取自在线分析仪或实验室信息管理系统的历史数据，也可以是实验室化验人员的手工输入。
