软测量技术及其应用发展
软测量技术及其应用
3.4、 软测量模型的结构选择
软测量模型结构的选择就是根据过程工艺特点、 模型应用目的和样本数据特 征，决定合理的模型类型和模型结构参数。常见的软测量模型有：
微分方程、 状态方程 动态 非线性---微分方程、状态方程 机理 动态 线性---代数方程 非线性---代数方程
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软测量技术及其应用
2.2.2、 动态软测量模型的间接辨识方法
函数 x*＝ f(d2 ，u，y，x*，t)的动态数据非常难以直接观测，因此直接辨识 x*＝f(d2，u，y，x*，t)就非常困难。一般是首先辨识工业对象的动态模型。假设 函数 x*＝f(d2，u，y，x*，t)所示对象状态空间模型为：
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软测量技术及其应用
石油化工企 业解决方案
软测量技术及其应用
软测量技术及其应用
软测量技术及其应用 目 录
1、 软测量技术 ............................................... 1 2、 软测量建模方法 ........................................... 1 2.1、 软测量模型的数学描述 ....................................................... 1 2.2、 软测量建模的主要方法 ....................................................... 2 2.2.1、 机理建模方法 ............................................................................ 2 2.2.2、 动态软测量模型的间接辨识方法 ............................................. 2 2.2.3、 静态软测量模型的建模方法 ..................................................... 3 3、 软测量的工程化设计与实施 ................................. 4 3.1、 辅助变量的初选................................................................. 4 3.2、 现场数据采集与处理 .......................................................... 4 3.3、 辅助变量的精选(输入数据集的降维) ...................................... 4 3.4、 软测量模型的结构选择 ....................................................... 4 3.5、 模型参数的估计................................................................. 5 3.6、 软测量模型的实施 ............................................................. 5 4、 软测量模型的自校正与维护 ................................. 5 4.1、 在线自校正 ....................................................................... 5 4.2、 模型更新 .......................................................................... 6 5、 软测量技术在石油化工企业的应用示例 ........................ 6 5.1、 催化裂化装置反－再系统的软测量........................................ 6 5.1.1、 软测量模块 ................................................................................ 6 5.1.2、 数据预处理模块 ........................................................................ 7
软测量技术现状及其发展
软测量技术现状及其发展软测量技术及其发展内容摘要:软测量技术是现代检测中的研究热点。
本文简要介绍了该技术的发展以及基本原理，详细说明了技术组成，阐述了目前软测量建模的机理建模、回归分析、状态估计等主要方法，并对软测量建模方法进行了展望。
关键字：软测量建模发展软测量技术，作为间接测量的一个发展方向，自20世纪80年代中后期作为一个概括性的科学术语被提出以来，研究异常活跃，发展十分迅速，应用日益广泛，几乎渗透到工业领域的各个方面，已成为检测技术的主要研究方向之一。
特别是近年来，国内外对软测量技术进行了大量的研究，著名国际过程控制专家McaVoy教授将软测量技术列为未来控制领域需要研究的几大方向之一，具有广阔的应用前景。
一、软测量技术基本情况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，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。
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。
在此基础上深人了解和熟悉软测量对象及有关装臵的工艺流程，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臵的选择。
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。
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(sealing)和数据误差处理。
数据误差分为随机误差和过失误差两类，前者是随机因素的影响，如操作过程微小的波动或测量信号的噪声等，常用滤波的方法来解决;后者包括仪表的系统误差(如堵塞、校正不准等)以及不完全或不正确的过程模型(受泄漏、热损失等不确定因素影响)。
软测量技术及其应用与发展
软测量技术的未来发展
在学术研究方面，未来软测量技术的研究将更加深入和系统化。研究人员将 通过跨学科的合作与交流，推动软测量技术的发展与创新。例如，将机器学习、 深度学习等先进的人工智能技术与软测量技术相结合，将有助于提高模型的自适 应能力和预测精度。此外，研究人员还将探索软测量技术在新能源、新材料等领 域的应用，为实现可持续发展提供新的解决方案。
软测量技术及其应用与发展
01 引言
目录
02 软测量技术
03 软测量技术的应用
04
软测量技术的未来发 展
05 结论
06 参考内容
引言
引言
随着科学技术的发展，测量技术的进步对各个领域的影响越来越深远。在众 多测量技术中，软测量技术以其非侵入性和灵活性而备受。软测量技术通过数学 模型和计算机模拟等方法，对无法直接测量或者测量难度较大的物理量进行估计 和预测，为工业生产、科学研究等众多领域提供了强有力的支持。
软测量技术
软测量技术
软测量技术的基本原理是利用已知信息，通过数学模型和计算机技术估计和 预测未知量。在软测量技术中，建立软测量模型是核心步骤。该模型利用输入信 号的特征，结合各种算法，估计和预测目标变量的值。软测量模型不仅可以根据 实际需求进行定制，还可以实现实时监测和在线优化。
软测量技术
在建立软测量模型时，需要选择合适的算法进行建模。常见的算法包括神经 网络、支持向量机、回归分析等。这些算法可以根据数据的特征和规律，实现高 精度的测量和估算。同时，借助计算机技术，软测量技术可以实现模型的在线优 化和实时更新，以适应不同环境和条件下的测量需求。
二、基于数据驱动的软测量建模 技术
1、数据采集
1、数据采集
在工业过程中，各种传感器会采集大量的数据，包括温度、压力、流量等。 这些数据需要通过一定的预处理和清洗，去除异常值和噪声，保证数据的准确性 和可靠性。
软测量技术的新进展及其在火电厂热工过程中应用
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支持向量机软测量应用
支持向量 机是 ’()*+, 最初在统计 学习理论的
基础上建立起来的一种非常有力的机器学习方法。 它是最近几年发展起来的一种人工智能技术， 最初 用于模式识别， 目前在信号处理， 函数逼近等领域也 得到了应用。支持向量机较好地解决了小样本、 非 线性、 高维数、 局部极小点等实际问题， 具有很强的 泛化能力。最小二乘支持向量机是标准支持向量机 的一种扩展， 它是支持向量机在二次损失函数下的 一种形式。最小二乘支持向量机只求解线性方程， 其求解速度快， 在函数估计和逼近中得到了广泛应 用。 &- . 基本结构 建立待测变量与其它一些可测或易测的过程变 量之间的关系， 通过对可测变 量的检测、 变换和计
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引言
随着我国国民经济的快速发展， 我国电源点的
建设正处于前所未有的高速发展时期。以平均每年 新增装机 )"12 左右的速度增长。超临界、 超超临 界机组、 燃煤增压流化床 （ .564） 锅炉联合循 3144、 环等火电方面的新 技术、 新课 题不断涌现， 与此同 时， 对环保及能源效率的关注也越来越高。火电厂 热工对象复杂程度提高， 测点增加， 控制范围扩大， 对控制质量的要求也随之提高。 针对火电厂热工过程中传统测量方法所面临的 问题， 下面我们将探讨和研究目前在火电厂热工过 程中使用软测量技术的最新进展及应用。
［&］ 算， 间接得到待测变量的估计值 。软测量模型的
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软测量技术原理及应用
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。
软测量技术及其应用发展
软测量技术及其应用发展摘要:采用软测量技术，可利用工业标准计算机平台将不同仪表混合连接，使用集成化、标准化虚拟仪器仪表软件集成在一个系统中，应用系统工程的方法进行优化，使之以最优的性价比满足应用系统的性能要求。
软测量技术的应用将会极大限度地降低工业过程检测和控制系统的成本，提高系统控制性能指标，为工业过程检测和控制系统的发展提供必要的技术条件。
关键词:软测量虚拟仪器数学模型检测与控制系统1、引言当今工业界对过程控制系统的要求越来越高，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，一些重要的输出变量目前还很难通过传感器得到，如精馏塔的产品浓度。
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又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馏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，Thomas J.McAvoy更是将Soft Sensor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要领域,如:过程建模、系统辨识、数据处理等等。
总的说来，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。
2、控制方法概述2. 1. 软测量技术的应用条件软测量技术主要由4个相关要素组成：(1) 中间辅助变量的选择；(2) 数据处理；(3) 软测量模型的建立；(4) 软测量模型的在线校正。
其中(3) 是软测量技术最重要的组成部分。
2.1.1. 中间辅助变量的选择从间接质量指标出发进行中间辅助变量类型的选择，即应选择那些对被估变量的输出具有较大影响且变化较大的中间辅助变量，从工艺上分析，这些中间辅助变量对估计值的影响不能被忽略；根据系统的机理和需要确定中间辅助变量的数量，应该根据软测量采用的系统建模方法及其机理，结合具体过程进行分析；采用奇异值分解或工业控制仿真软件等方法进行检测点的选取，在使用软测量技术时，检测位置对模型的动态特性有一定影响。
基于神经网络优化理论的软测量技术及应用研究
基于神经网络优化理论的软测量技术及应用研究基于神经网络优化理论的软测量技术及应用研究随着工业自动化技术的不断发展，如何提高生产过程的可控性、稳定性及效率已经成为企业实现可持续发展的重要保障。
而软测量技术的应用不仅能够实现对生产过程的实时监测和控制，而且能够对过程中的难以测量的参数进行预测和估算，从而指导企业进行及时调整和优化。
基于神经网络优化理论的软测量技术因为其数据驱动、能够处理非线性、模型自适应性等特点，已经成为当前软测量技术研究的热点方向之一。
1. 基于神经网络的软测量技术研究(1) 神经网络的基本原理神经网络是一种模仿生物神经系统工作方式的计算模型，其基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成，在输入层输入数据，在输出层输出模型的计算结果。
而隐藏层作为中间层，用于传递输入层和输出层的信息，并进行计算和处理。
每个神经元的输出值取决于输入信号的加权和和对应的激活函数的作用。
(2) 神经网络在软测量中的应用神经网络能够处理数据的非线性问题，因此在测量中应用广泛，特别是在难以测量的参数预测、传感器失效检测以及过程中的优化控制等领域。
在软测量中，神经网络基本流程如下：①构建神经网络模型，需要确定输入变量、输出变量以及中间层神经元个数等参数。
②进行数据采集，通过传感器采集实时数据，以构建数据集。
③训练神经网络，采用数据集进行训练，不断调整神经元之间的权值，以求得最佳的拟合效果。
④应用神经网络进行预测、诊断和控制，根据神经网络的输出结果对生产过程进行判断和调整。
(3) 神经网络优化理论神经网络的优化算法是其在软测量中应用的基础。
常用的优化算法有遗传算法、蚁群优化、粒子群优化、模拟退火等。
这些优化算法的基本思路都是通过对初始种群的适应度评估和逐代选择，不断优化解的质量。
2. 基于神经网络优化理论的软测量技术的应用研究(1) 钢铁炼钢过程的软测量钢铁炼钢过程中有许多参数难以直接测量，而这些参数对整个生产过程的影响却很重要。
软测量原理及应用
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。
软测量方法原理及实际应用
主导变量：
3 软测量建模方法的分类 软测量建模方法的
目前主要软测量建模的方法: 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、 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) 人工神经网络、模糊数学、基于支持向量机 方法、过程层析成像、相关分析和现代优化算法 现代优化算法等 方法、过程层析成像、相关分析和现代优化算法等 多种建模方法。 多种建模方法。
◆
基于知识的软测量方法：
基于人工神经网络的软测量建模方法是近年来研究最多、 基于人工神经网络的软测量建模方法是近年来研究最多、 人工神经网络的软测量建模方法是近年来研究最多 发展很快和应用范围很广的一种软测量建模方法。 发展很快和应用范围很广的一种软测量建模方法。由于能适 用于高度非线性和严重不确定性系统， 用于高度非线性和严重不确定性系统，因此它为解决复杂系 统过程参数的软测量问题提供了一条有效途径。 统过程参数的软测量问题提供了一条有效途径。
基于工艺机理分析的软测量方法： 基于工艺机理分析的软测量方法：
◆
主要是运用物料平衡、 能量平衡、 主要是运用物料平衡、 能量平衡、化学反应动力学等
原理，通过对过程对象的机理分析， 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 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。 一参数的软测量。 对于工艺机理较为清楚的工艺过程， 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、 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，则难以建立合适的机理模型。 的复杂工业过程，则难以建立合适的机理模型。
第六章 软测量技术第四节软测量技术应用实例
四、软测量技术应用实例
1．软测量技术在啤酒发酵糖度测量中的应用
(4) 软测量BP模型
选择30组典型数据构成训练集，经6328次迭代计算便建 立了啤酒糖度软测量BP 模型。将模型的输出与实际的化验 糖度比较，精度达到 0.1%。如下图所示。
四、软测量技术应用实例
2 ．软测量在常压塔筛料干点测量中的应用
四、软测量技术应用实例
2 ．软测量在常压塔筛料干点测量中的应用
(3) 回归分析建模
按回归方法建模需要大量的有效数据。辅助变量的 历史数据由DCS系统记录，筛料干点的化验分析每4 个小时完成一次。按照化验分析的采样时刻提取 DCS系统的记录，可获得主导变量与辅助变量对应 的一组组数据。进行数据处理，剔除个别坏的数据， 可获得n组有效数据。
四、软测量技术应用实例
1．软测量技术在啤酒发酵糖度测量中的应用
(2) 啤酒发酵
啤酒发酵设备
四、软测量技术应用实例
1．软测量技术在啤酒发酵糖度测量中的应用
(2) 啤酒发酵
啤酒发酵工艺要求发酵温度如图所示规律变化，要经过恒 温、升温、再恒温、降温及最后恒温五个工艺阶段。不同啤 酒品种，其发酵各阶段参数有所不同，但反映其温度变化规 律的工艺阶段曲线形式是一样的。
第六章 软 测 量 技术
主要内容
一、软测量技术的意义 二、软测量技术的内容 三、软测量技术的建模 四、软测量技术应用实例
四、软测量技术应用实例
1．软测量技术在啤酒发酵糖度测量中的应用
(1) 发酵
基本背景情况:
发酵是食品工业生产和医药工业生产的重要工艺 方法。所谓发酵是指在合适的环境条件下，微生物 经过特定的代谢方式将原料养分转换成所需生物产 品的过程。发酵过程有复杂性、不确定性和生产过 程生物参数检测的困难性。
软测量技术的发展与现状解读
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。
打浆度软测量技术的研究及应用
打浆度软测量技术的研究及应用打浆度/软测量/研究/盘磨控制1 引言打浆是纸张生产过程中不可缺少的环节,通过测量打浆度可以掌握纤维被切断、润胀、帚化、分丝、细纤维化的程度。
打浆度是影响纸浆滤水性能的多种因素的综合指标。
它与纸浆纤维的切断和帚化程度有关,受纸浆的浓度、温度、pH值、填料等因素的影响。
打浆过程是制浆造纸生产中极为重要的一环。
在国内造纸行业中常以湿重和打浆度两个指标来综合表征成浆质量。
对于打浆度的测量,由于至今尚无国产的打浆度在线检测仪表,而国外这种仪表价格昂贵,所以采用软测量技术进行打浆度在线软测量显然是一种可行的方法[1]。
2 打浆度的软测量衡量打浆质量的主要指标就是打浆度。
打浆度也叫叩解度,是衡量浆料脱水难易程度(滤水性能)的指标,它综合反映了纤维被切断、润胀、帚化、分丝、细纤维化的程度。
打浆度对成纸强度和表面性能有重要的影响,随着打浆度的提高,纸张的强度指标(抗张指数、耐破指数、环压指数和耐折度)都会随之上升;同时随着打浆的进行,纤维之间结合力增大,白度下降,纸张紧度增大,表面强度上升,纤维变短变细,成纸匀度和平滑度随之上升。
打浆度的软测量技术是基于现代打浆理论比边缘负荷(Specific Edge Load)、比表面负荷(Specific Surface Load),对打浆度用多变量智能软测量技术进行在线测量,用实际打浆度的化验数据进行指导性修正。
如前所述,影响打浆度的因素很多,归纳起来有:设备的种类不同(如双盘磨机、大锥度精浆机等)用Ksb表示;(1) 浆板的种类不同(如木浆、草浆、苇浆等)用Kjz表示;(2) 打浆设备数量不同,用n表示;(3) 打浆用水种类不同(如清水、白水等)用Ksh表示;(4) 进浆流量大小不同,用F表示;(5) 进浆浓度高低不同,用C表示;(6) 进浆压力高低不同,用P表示;(7) 循环打浆与连续打浆的不同,用Kxh表示;(8) 打浆设备前后的温差不同,用ΔT表示。
高等过程控制—第9章软测量技术
术发展水平的制约，这种软测量建模方法目前离工
业实用化还有一定距离， 在过程控制中的直接应 用还不多。
3.9基于相关分析的软测量建模
具体方法：自适应法、增量法和多时标法等。
对模型结构的修正需要大量的样本数据和耗费较长 时间，在线进行有困难。这可采用短期学习和长期 学习的思路来解决。
短期学习是指以某辅助变量的采样化验分析值与软测量 值之差为依据，采用建模方法，修改模型系数。 长期学习是指当软测量模型在线运行一段时间后，逐步 积累了足够的新样本时，根据新样本，采用建模方法， 重建软测量模型。
3、软测量技术的分类
软测量技术的分类一般都是依据测量 模型的建立方法，建模的方法很多，且各种 方法互有交叉，目前又有相互融合的趋势， 因此很难有妥当而全面的分类方法。
3.1
机理分析方法
建立在对过程工艺机理的深刻认识的基础上，运用 物料平衡、热量平衡和化学反应动力学等原理，找出 不可测主导变量与可测辅助变量之间的关系。
权函数则可实现对变量动态特性的补偿。合理使用权函数使我们 有可能用稳态模型实现对过程的动态估计。
2.3 建立软测量模型
软测量模型是在深入理解过程机理基础上， 建立的适用于估计的模型，这是软测量的核心。
1）软仪表的描述
2）建模方法
1）软仪表的描述
软仪表的目的：利用所有可获得的信息，求取 y 主导变量的“最佳”估计值 ，即构造从可测 ^ 信息集 到 的映射。 y
软测量技术
soft-sensing technique
软测量技术及应用
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。
第六章 软测量技术第一节软测量技术的意义
为了使生产或实验达到某工艺设计要求，常 要求对一些生化参数进行控制，例如对啤酒 发酵时的糖度进行控制，对谷氨酸发酵过程 中的浅糖浓度进行控制等等。这时，有没有 自动检测这些生化参数的仪表就成了能否构 成自动控制系统的关键。
成份量和生化量的在线自动检测问题吸引 了很多人投入研究与开发，成为测量技术与 控制技术发展的一个重要交叉领域。
第六章 软 测 量 技术
主要内容
一、软测量技术的意义 二、软测量技术的内容 三、软测量技术的建模 四、软测量技术应用实例
Байду номын сангаас
一、软测量技术的意义
许多被控对象属于复杂系统，具有非线性、时变性、不 确定性等复杂特性，很难建模，许多人开始研究大规模复 杂系统的性质、优化和控制问题，使复杂系统研究成为控 制技术发展的一个重要领域。
(2) 充分利用其它测量仪表已获得的工艺参数，再增加一 些容易获取的参数，按照这些参数与被测变量之间存在的 关系（模型），通过计算估计推断被测变量。这就是方兴 未艾的软测量方法，曾被国际著名控制专T.J.McacVoy列为 未来控制领域需要研究的几大方向之一。也被一些人们称 为一种智能技术。
血脂生化检测仪
一、软测量技术的意义
解决成分量、生化量在线自动检测问题有两种方法。
(1) 研发一种有单独传感器和仪表电路（包括微机）等硬 件及响应软件，具有很好选择性（对被测量敏感，对其它 量不敏感）的在线检测仪表。这是一种传统的方法，需要 花很长的时间研究测量机理，开发材料、结构、硬件和软 件，还要下很大的功夫去试验、修改与标定。
软测量技术及其应用
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。
(完整word版)软测量技术的发展与现状解读(word文档良心出品)
软测量技术的发展与现状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、过程管理与决策等提供支持，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与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与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。
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软测量技术及其应用发展
摘要:采用软测量技术，可利用工业标准计算机平台将不同仪表混合连接，使用集成化、标准化虚拟仪器仪表软件集成在一个系统中，应用系统工程的方法进行优化，使之以最优的性价比满足应用系统的性能要求。
软测量技术的应用将会极大限度地降低工业过程检测和控制系统的成本，提高系统控制性能指标，为工业过程检测和控制系统的发展提供必要的技术条件。
关键词:软测量虚拟仪器数学模型检测与控制系统
1、引言
当今工业界对过程控制系统的要求越来越高，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，一些重要的输出变量目前还很难通过传感器得到，如精馏塔的产品浓度。
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又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馏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，Thomas J.McAvoy更是将Soft Sensor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要领域,如:过程建模、系统辨识、数据处理等等。
总的说来，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。
2、控制方法概述
2. 1. 软测量技术的应用条件
软测量技术主要由4个相关要素组成：(1) 中间辅助变量的选择；(2) 数据处理；(3) 软测量模型的建立；(4) 软测量模型的在线校正。
其中(3) 是软测量技术最重要的组成部分。
2.1.1. 中间辅助变量的选择
从间接质量指标出发进行中间辅助变量类型的选择，即应选择那些对被估变量的输出具有较大影响且变化较大的中间辅助变量，从工艺上分析，这些中间辅助变量对估计值的影响不能被忽略；根据系统的机理和需要确定中间辅助变量的数量，应该根据软测量采用的系统建模方法及其机理，结合具体过程进行分析；采用奇异值分解或工业控制仿真软件等方法进行检测点的选取，在使用软测量技术时，检测位置对模型的动态特性有一定影响。
因此，对输入中间辅助变量各个检测点的检测方法、位置和仪表精确度等需有一定要求。
2.1.2. 数据处理
数据预处理：由于工业现场采集的数据具有一定随机性，数据预处理主要是消除突变噪声和周期性波动噪声的污染。
为提高数据处理的精确度，除去随机噪声，可采用数据平滑化方法如时域平滑滤波和频域滤波法等;
数据二次处理：根据软测量采用的系统建模方法及其机理不同，须对预处理后的数据进行二次处理，如采用神经网络方法进行系统建模需要对预处理后的数据进行归一化处理，采用模糊逻辑方法需对预处理后的数据进行量化处理。
2.1.
3. 数学模型的建立
在软测量技术发展过程中，推理控制模型经历了从线性到非线性过程。
线性软测量模型的建立一般在Kalman滤波理论基础上，这类方法对模型误差和测量误差很敏感，很难处理具有严重非线性过程。
而非线性软测量采用许多当前前沿技术，可采用机理建模、统计回归建模、模糊建模及神经网络建模等人工智能方法。
人工智能技术因无需对象精确的数学模型成为软测量技术中建模的有效方法。
机理建模：根据生产过程中各物料、热量间平衡关系和有关物理、化学等基本规则及定理等，在较为合理的假设条件下得到的数学模型。
由于过程机理推导的数学模型比较符合生产过程特性，具有较高模型精确度，在多数应用场合不必再进行在线或离线校正。
在实际应用时，由于对工业生产过程机理的认识不够，建立机理模型估计一些过程变量具有一定困难；
统计回归建模：根据统计学原理，通过大量在线实时检测的现场数据，由统计回归方法建立难以检测的过程变量与可检测的过程变量间的数学模型；
模糊建模：根据过程检测变量的实时数据及领域专家的经验，通过划分输入输出模糊空间及建立模糊规则进行系统模型辨识。
这种建模方法能有效辨识复杂和病态结构及具有时延、时变、多输入单输出的非线性系统；能辨识性能优越的人类控制器；可得到实控对象的定性与定量相结合的模型；但需要定期校正规则库及输入输出模糊空间的划分；
神经网络建模：根据神经网络的自学习功能对大量过程检测变量的实时数据进行学习，并根据学习结果建立数学模型。
这种建模方法具有较强鲁棒性，且不需先验知识，对于非线性和较大滞后的系统有较好应用效果；需对模型输入变量中超出正常操作条件的数据组进行手工剔除。
在实际应用中，可具体分析工业过程系统的特点，综合上述两种或多种方法进行系统建模。
随着人工智能技术的发展，也为建模提供了新的手段和方法，如将小波变换与神经网络相结合进行系统建模。
上图：数学描述
2.1.4. 数学模型的修正
由于过程的随机噪声和不确定性，所建数学模型与实际对象间有误差，如果误差大于工艺允许的范围时，应对数学模型进行校正。
校正方法可以是自学习方法，也可根据当前数据进行重新建模。
采用卡尔曼—布西观测器进行状态估计时，可通过闭环校正进行数学模型修正。
软测量技术与其他技术互相推进，也不断提出新的问题，如最优过程变量数目的选择，推理估计器(软传感器)的优化设计等问题。
2.2软测量技术的实现
随着计算机技术的发展，PC与台式工作站已成为测量应用领域的标准控制平台。
带有用户接口程序库、仪器仪表驱动程序库、测试执行程序及分析库的虚拟仪器仪表应用软件包极大提高了仪器仪表系统的开发效率。
这些仪器仪表系统包括GPIB(IEEE 488.2)、VXIbus、插入式数据/图像采集板、串行与工业网络等4类I/O接口。