工业过程软测量

工业过程软测量生产过程中不可能给出所有变量的实测值,虽然在线分析仪表是解决上述问题的途径之一,但仍存在时间滞后长、维护工作量大、工作的可靠性有待提高等问题。

随着计算机技术的发展,针对生产过程中不可测变量的测量及其实时性问题,软测量技术应运而生,它是解决以上问题的一条新的有效途径。

软测量技术是当前过程控制中研究热点之一。

软测量的基本思想是把自动控制理论与生产过程知识有机结合起来,应用计算机技术,针对难于测量或暂时不能测量的重要变量(或称之为主导变量),选择另外一些容易测量的变量(或称之为辅助变量),通过构成某种数学关系来推断和估计,以软件来代替硬件(传感器)功能。

这类方法响应迅速,能够连续给出主导变量信息,且具有投资低、维护保养简单等优点。

目前主要软测量建模的方法: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。

1 软测量技术概论软测量技术主要由辅助变量的选择、数据采集和处理、软测量模型及在线校正四个部分组成。

1.1 机理分析与辅助变量的选择首先明确软测量的任务,确定主导变量。

在此基础上深入了解和熟悉软测量对象及有关装置的工艺流程,通过机理分析可以初步确定影响主导变量的相关变量——辅助变量。

辅助变量的选择包括变量类型、变量数目和检测点位置的选择。

这三个方面互相关联、互相影响,由过程特性所决定的。

在实际应用中,还受经济条件、维护的难易程度等外部因素制约。

1.2 数据采集和处理从理论上讲,过程数据包含了工业对象的大量相关信息,因此,数据采集量多多益善,不仅可以用来建模,还可以检验模型。

实际需要采集的数据是与软测量主导变量对应时间的辅助变量的过程数据。

其次,数据覆盖面在可能条件下应宽一些,以便软测量具有较宽的适用范围。

为了保证软测量精度,数据的正确性和可靠性十分重要。

采集的数据必须进行处理,数据处理包含两个方面,即换算(scaling)和数据误差处理。

软测量技术研究及其工业应用的开题报告一、选题背景及意义软测量（Soft Measurement）是一种在没有显式传感器或者信号处理器的情况下实现过程变量测量，通过数学模型和统计学方法获取产品质量和过程状态的技术。

在实际生产过程中，由于现场仪表的不足或者过程变量的复杂性，传统的硬测量方法无法满足实际需求。

软测量技术的出现，填补了这一空白，可广泛应用于化工、能源、冶金、食品、医药等领域中的过程控制和质量检测。

软测量技术的研究和应用有着广泛的现实意义和应用前景，是目前工业自动化控制和智能制造中不可缺少的一部分。

二、研究内容及目标本课题旨在研究软测量技术及其在工业应用中的具体实现。

具体包括以下内容：1. 研究软测量技术的基本原理和方法，包括数学模型的建立和参数辨识、软测量模型的建立和优化算法等。

2. 分析软测量技术在过程控制和质量检测等方面的应用情况，探讨其优缺点。

3. 探究软测量技术在化工、能源、冶金、食品、医药等领域的应用案例，总结实践经验。

4. 基于MATLAB等工具，设计并实现软测量模型，验证其在工业应用中的效果和可行性。

通过以上研究，旨在实现以下目标：1. 深入了解软测量技术的基本原理和方法，具备相应的理论基础。

2. 掌握软测量技术在工业应用中的优缺点及其应用情况，具备分析应用场景的能力。

3. 能够设计并实现软测量模型，验证其在实际工业应用中的可行性和效果。

三、研究方法本课题采用以下方法进行研究：1. 文献调研法：收集相关文献，了解软测量技术的基本原理、应用情况和研究进展。

2. 实验研究法：结合工业应用场景，选取典型案例，设计并实现软测量模型，验证其在实际应用中的效果。

3. 经验总结法：总结软测量模型的应用经验，探讨其实现过程中的难点和解决方法。

四、预期成果通过本课题的研究，期望可以实现以下成果：1. 深入了解软测量技术的基本原理和方法，明确软测量技术在工业应用中的优缺点。

2. 尝试应用软测量技术解决工业化应用问题，例如过程控制和质量检测等问题，取得良好效果。

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。

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。

软测量技术的发展与现状解读随着工业自动化和信息化的迅速发展，传统的连续控制系统已经无法满足复杂工业流程的控制要求。

为此，测量技术成为了自动化过程控制中的关键技术之一。

在工业自动化领域中，传统的硬测量仪器仍然占据了很大的市场。

然而，随着软测量技术的不断发展和成熟，其已广泛应用于各个领域，并逐渐成为工业自动化领域中不可或缺的技术手段之一。

软测量技术的概念及特点软测量技术是一种基于计算机仿真和数学建模的测量方法，它通过对相关数据进行处理、分析、检验和优化等操作，以提取被测对象所包含的信息并构建相应的模型。

与传统的硬件测量仪器相比，软测量技术具有以下特点：1.非侵入性：软测量技术不需要对被测对象进行物理干预，避免了对被测对象的影响。

2.灵活性：软测量技术可以根据需要灵活地选择不同的评估方法，对不同类别的数据进行处理。

3.经济性：软测量技术使用的仪器设备成本低，系统维护和更新也相对便宜。

软测量技术的发展历程软测量技术的发展历程可以分为以下几个阶段：第一阶段：传统算法法这一阶段的软测量技术主要使用传统的算法，并基于经验和知识获取方法对模型进行建立。

此方法的局限性在于无法准确预测复杂的过程和系统。

第二阶段：智能算法法由于传统算法的局限性，智能算法被引入到软测量技术中。

通过使用人工神经网络和遗传算法等智能算法，软测量技术取得了更好的应用效果。

第三阶段：混合算法法混合算法法是将传统算法和智能算法相结合的一种方法。

此方法可以克服传统算法的局限性，同时还可以减少智能算法的计算量，提高软测量技术的稳健性和适应性。

第四阶段：数据驱动模型法这一阶段的软测量技术主要使用数据驱动模型以实现在没有先验知识的情况下对过程建模。

数据驱动模型法通过对大量数据的收集和分析，并利用数据挖掘和机器学习技术构建出准确的系统模型。

软测量技术的应用领域软测量技术的应用趋势与其发展历程相似，从简单到复杂、从单一到多远程、从一种到多种和灵活性等，并已广泛运用于各个领域，包括以下几个方面：化工软测量技术在化工行业中应用较为广泛，以化工过程控制中的反应温度、压力、PH值等为测量对象。

软测量技术的发展及现状1、绪论在过程控制中，若要使机组处于最佳运行工况、实现卡边控制，提高机组的经济效益，就必须要对机组的重要过程变量进行严格控制。

然而对许多工业过程来说，一些重要的输出变量目前还很难通过传感器得到，即使可以测出也不一定具有代表性，不能总体的反映出设备的运行工况。

为了解决这类变量的测量问题，出现了不少方法，目前应用较广泛的是软测量方法。

软测量技术就是为了解决上述问题应运而生的。

其基本思想是根据比较容易测量的工业过程辅助变量，即二次变量，来估计无法直接测量的工业过程主要输出变量。

它采用统计回归、软计算等各种方法建立过程变量预报模型，并通过一些可以测量的过程变量和其他一些参数，用软件方法来测量（估计）难以用传统硬仪表在线测量的参数和变量。

从而为过程控制、质量控制、过程管理及决策等提供支持，从而为进一步实现质量控制和过程优化奠定基础。

软测量技术已是现代流程工业和过程控制领域关键技术之一，它的成功应用将极大地推动在线质量控制和各种先进控制策略的实施，使生产过程控制得更加理想。

2、软测量技术概论软测量的概念首先产生于工业过程的实际需要，从实践过程中抽象出理论，形成了软测量技术，然后又反过来指导生产过程的实践。

软测量技术的发展就是一个理论及实践相结合的典型例子。

软测量是目前过程控制行业中令人瞩目的领域，无论工业过程的控制、优化还是监测都离不开对过程主导变量的检测，它是各种控制方法成功应用的基础。

工业对象的基本输入输出关系如图2.1所示，向量U表示过程的控制输入，向量D表示过程的扰动变量，向量Y表示过程的主要输出变量，向量X’表示过程的其他输出变量。

软测量的基本思想则是根据某种最优准则，选择一组容易测量又及过程主要变量有密切。

图2.1 工业对象输入输出关系关系的过程辅助变量（辅助变量），通过构造某种数学模型（汪永生，2000），通过软件计算实现对不易测量的过程主要输出变量的在线估计。

软测量技术的对象输入输出关系如原理图2.2中所示：图2.2 软测量的工作原理把D、U、X’中的在线可测变量统一称为过程可测变量，用向量X表示。

工业过程建模与软测量课程作业1作业1：假设已知Q i 、R 1和R 2、A 1和A 2，试根据物料平衡方程建立机理模型，求液位h 1和h 2。

解：假设忽略两个储罐的蒸发量，根据物料平衡方程，可列出如下的微分方程 1112A i dh Q Q dt =- （1）2212o dhA Q Q dt =- （2）根据流体运动方程可得：12121h h Q R -=（3）22o h Q R =（4）于是，串接液位储罐过程机理模型如下：1121121222121212122--i o dh h h A Q dt R dh h h h A dt R R h h Q R h Q R ⎧=⎪⎪-⎪=-⎪⎪⎨-⎪=⎪⎪⎪=⎪⎩（5）作业2：MATLAB 回归分析程序如下x=[0.5;0.7;1.0;2.0;4.0;5.0;7.0;8.0;10.0;12.0;15.0]; %输入数据X=[ones(11,1),x];Y=[0.139;0.196;0.272;0.545;1.033;1.272;1.671;1.807;1.991;2.088;2.121];plot(x,Y); %输入图像[b,bint,r,rint,stats]=regress (Y,X,0.02); %回归分析 b,bint,statsrcoplot(r,rint); %作残差图 z=b(1)+b(2)*x; %预测及作图 plot(x,Y,'k+',x,z,'r'); grid on;结果如下 b = 0.2855 0.1533 bint =-0.0731 0.6440 0.1059 0.2007 stats =0.9023 83.1657 0.0000 0.0685从MATLAB 计算结果中，我们可以得出，0β =0.2855，1β =0.1533，0β的置信区间为[-0.0731，0.6440]，1β的置信区间为[0.1059,0.2007],20.9023r=，0.0000p =。