软测量技术及应用

软测量技术的理论根源： 软测量技术的理论根源：
软测量技术的理论根源是20世纪 年代 软测量技术的理论根源是 世纪70年代 世纪 Brosilow提出的 提出的推断控制。 提出的 。 推断控制的基本思想是： 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（ 容易测量的辅助变量（Secondary Variable），通过构造 ），通过构造 ），通过构造推断估计器来估计 来估计 并克服扰动和测量噪声对过程主导变量 （Primary Variable）的影响。 ）的影响。
) 为估计函数关系， 式中 f ( 为估计函数关系，即软 测量模型，而离线采样值Y*常被 测量模型，而离线采样值 常被 用于软测量模型的校正。 用于软测量模型的校正。
软测量的结构
预 处 理 模 块 简 单 机 理 模 型
可以没有！ 可以没有！
历史数据
初始模型
模型参数
测量 数据
软测量模型 修正的模型参数
举例： 举例：
两相流或多相流是指由两种或两种以上不同相物质或 两相流或多相流是指由两种或两种以上不同相物质或 成分构成的流动（包括油/气、油/水两相流，油/气/水 成分构成的流动（包括油 气 水两相流， 气 水 水两相流 多相流和气/固两相流等），其参数检测一直是一个 固两相流等），其参数检测一直是一个国 多相流和气 固两相流等），其参数检测一直是一个国 际性的难题。 际性的难题。 国内外当前所采取的两相流检测技术大体可归为三类： 国内外当前所采取的两相流检测技术大体可归为三类：
软测量的特点： 软测量的特点：
响应迅速； 响应迅速； 能连续给出主导变量的信息； 能连续给出主导变量的信息； 投资低； 投资低； 维护保养简单。 维护保养简单。
软测量的数学描述
软测量的目的就是设法由可测 变量得到不可在线测量的主导变 量的估计值， 量的估计值，即：
θ
Y ' = f (d 2 , u,θ , Y * )
在线校正模块
长期校正模块
化验 数据
在线! 在线
历史数据
影响软测量性能的主要因素
1. 2. 3. 4.
辅助变量的选择——确定软测量的输入信息矩阵， 确定软测量的输入信息矩阵， 辅助变量的选择 确定软测量的输入信息矩阵 直接决定软测量模型的结构和输出。 直接决定软测量模型的结构和输出。 数据的预处理——精确可靠的数据是软测量成败 数据的预处理 精确可靠的数据是软测量成败 的关键。 的关键。 软测量模型的建立——软测量技术的核心任务。 软测量技术的核心任务。 软测量模型的建立 软测量技术的核心任务 模型的在线校正——能进一步提高软测量的准确 模型的在线校正 能进一步提高软测量的准确 程度。 程度。
机理方法： 机理方法：
机理模型建模是基于对过程对象的深刻认识， 机理模型建模是基于对过程对象的深刻认识，通过 对过程对象的机理分析，列写对象的平衡方程、 对过程对象的机理分析，列写对象的平衡方程、动 力学方程、物性参数方程和设备特性方程， 力学方程、物性参数方程和设备特性方程，找出不 可测主导变量和可测辅助变量之间的关系，建立估 可测主导变量和可测辅助变量之间的关系， 计主导变量的精确数学模型， 计主导变量的精确数学模型，从而实现对主导变量 的软测量。 的软测量。 从理论上来说，机理模型是最精确的模型， 从理论上来说，机理模型是最精确的模型，也是最 容易实现且效果最好的模型。然而它要求对被测对 容易实现且效果最好的模型。然而它要求对被测对 象的内部特性完全了解， 象的内部特性完全了解，而由于实际工业过程的复 杂性，往往难以完全通过机理分析得到软测量模型。 杂性，往往难以完全通过机理分析得到软测量模型。 因此，基于机理分析的方法建模非常困难 非常困难， 因此，基于机理分析的方法建模非常困难，需要与 其他方法配合使用。 其他方法配合使用。
软测量模型
表征辅助变量和主导变量之间的数学关系称为软 测量模型。 测量模型。 软测量模型注重的是通过辅助变量来获取对主导 变量的最佳估计 最佳估计（ 变量的最佳估计（不同于一般意义下的描述对象 输入输出关系为主要目的的数学模型）。 输入输出关系为主要目的的数学模型）。 建立软测量模型的方法多种多样， 建立软测量模型的方法多种多样，且各种方法互 有交叉和融合。各种方法可以分为两类： 有交叉和融合。各种方法可以分为两类： 1. 机理方法 2. 经验方法
一般情况下， 一般情况下，辅助变量的数目和位置常常是同时确 定的， 定的，变量数目的选择准则也往往应用于检测点位 置的选择。 置的选择。
数据的预处理
准确的测量数据能直接反映生产状况，为过程监控、 准确的测量数据能直接反映生产状况，为过程监控、 优化、计划调度以及决策分析提供坚实的基础。 优化、计划调度以及决策分析提供坚实的基础。 测量数据是通过安装在现场的传感器获得的， 测量数据是通过安装在现场的传感器获得的，受仪表 精度、测量原理及方法、生产环境的影响， 精度、测量原理及方法、生产环境的影响，不可避免 含有误差。若直接用于软测量，不仅得不到正确的主 含有误差。若直接用于软测量， 导变量的估计值，还可能误导操作，引起生产波动。 导变量的估计值，还可能误导操作，引起生产波动。 对原始数据进行预处理，以得到精确可靠的数据， 对原始数据进行预处理，以得到精确可靠的数据，是 软测量成败的重要步骤。 软测量成败的重要步骤。
２.变量数目的选择
辅助变量个数的下限值为被估计主导变量的个数， 辅助变量个数的下限值为被估计主导变量的个数，上限值 为系统所可能在线获取的变量总数。 为系统所可能在线获取的变量总数。 辅助变量的最佳数目与过程的自由度、 最佳数目与过程的自由度 辅助变量的最佳数目与过程的自由度、测量噪声以及模型 的不确定性有关。 的不确定性有关。 Brosillow根据投影误差最小和过程增量矩阵的条件数最 Brosillow根据投影误差最小和过程增量矩阵的条件数最 小的原则， 小的原则，认为辅助变量过多会增加估计器对模型误差的 灵敏度；但如果模型结构合理， 灵敏度；但如果模型结构合理，增加辅助变量的数目将有 助于克服测量噪声的影响。 助于克服测量噪声的影响。 罗荣富等认为：应从系统的自由度出发， 罗荣富等认为：应从系统的自由度出发，确定辅助变量的 最小数目，结合具体过程的特点适当增加， 最小数目，结合具体过程的特点适当增加，以更好地处理 动态性等问题。 动态性等问题。
软测量技术及应用
教学基本目标
软测量技术是一门新兴的工业应用技术，通过对工 艺机理和控制理论的有机结合，来连续地估计出那 些不可测或难以检测的过程变量。目前软测量技术 是已经成为自动检测和过程优化的有利工具，被国 际控制知名学者McAvoy教授列为未来控制领域需要 重点研究的几大方向之一。 学习本课程，用以拓展自动化及测仪专业学生的知 识面，了解控制领域中的一个前沿研究的内容。
采用传统的单相流仪表和两相流测试模型结合， 采用传统的单相流仪表和两相流测试模型结合，其测量精度 和使用条件有限； 和使用条件有限； 采用微波、核磁共振、过程层析成像等新型检测技术， 采用微波、核磁共振、过程层析成像等新型检测技术，其测 量手段复杂且成本很高； 量手段复杂且成本很高； 采用软测量技术，既可以降低费用有可以保证一定的精度。 采用软测量技术，既可以降低费用有可以保证一定的精度。
辅助变量的选择
1. 变量类型的选择原则
适用性： 适用性：工程上易于获得并能达到一定的测量精度 ； 灵敏性： 灵敏性：能对过程输出和不可测扰动作出快速反应 ； 特异性：对过程输出或不可测扰动之外的干扰不敏感； 特异性：对过程输出或不可测扰动之外的干扰不敏感； 精确性：构成的软测量估计器满足精度要求； 精确性：构成的软测量估计器满足精度要求； 鲁棒性： 鲁棒性：构成的软测量估计器对模型误差不敏感 。 注：辅助变量的选择范围是对象的可测变量集， 辅助变量的选择范围是对象的可测变量集， 有些场合下数量很大，目前主要根据工业对象的机 有些场合下数量很大， 工艺流程以及专家的经验来选择辅助变量。 理、工艺流程以及专家的经验来选择辅助变量。
软测量的一些成功例子：
粗汽油干点的软测量； 粗汽油干点的软测量； 轻柴油凝固点的软测量； 轻柴油凝固点的软测量； 裂解炉炉管外壁最高温度的软测量； 裂解炉炉管外壁最高温度的软测量； 裂解炉列解深度的软测量； 裂解炉列解深度的软测量； 丙稀腈收率的软测量； 丙稀腈收率的软测量； 两相流相浓度的软测量。 两相流相浓度的软测量。

推断控制器
过程
U (s )
被控变量
R (s )
Y (s )
GI (s )
−
G p (s )
β (s )
A(s )
估 计 模 型
不可直 接测量 的干扰
D (s )
ˆ G ps ( s )
B (s )
+
−
ˆ β (s)
α (s ) 辅助变量
Ys (s )
G ps (s )
+
+
ˆ E (s)
估计器
α (s )
1 数据校正
①
②
随机误差的处理——尽可能消除测量中的随机噪 尽可能消除测量中的随机噪 随机误差的处理 保留真实信号。 声，保留真实信号。 显著误差的处理——显著误差的存在会严重恶化 显著误差的处理 显著误差的存在会严重恶化 数据的品质，影响软测量模型的正确性和可靠性， 数据的品质，影响软测量模型的正确性和可靠性， 及时侦破和剔除这类数据是误差处理的首要任务。 及时侦破和剔除这类数据是误差处理的首要任务。
举例： 举例：
在工业生产的目的都是为了获得合格的产品， 在工业生产的目的都是为了获得合格的产品，而要 实现良好的质量控制，必须对与产品质量 产品质量密切相关 实现良好的质量控制，必须对与产品质量密切相关 的重要过程变量进行准确的测量及控制。 的重要过程变量进行准确的测量及控制。 由于在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、维护保 由于在线分析仪表测量滞后大、价格昂贵、 在线分析仪表测量滞后大 养复杂， 养复杂，而且不少重要过程变量没有相应的在线仪 表加以测量（如精馏塔的产品浓度和塔板效率、 表加以测量（如精馏塔的产品浓度和塔板效率、化 ），只能采用 学反应器的反应温度与反应物组成 等），只能采用 离线分析，最终导致控制系统的性能下降， 离线分析，最终导致控制系统的性能下降，难以满 足生产的要求。 足生产的要求。 采用软测量技术，就能解决这类变量的测量问题。 采用软测量技术，就能解决这类变量的测量问题。
第一章 概述
什么是软测量？ 什么是软测量？
所谓软测量，就是应用计算机技术， 所谓软测量，就是应用计算机技术，以 软件代替硬件（传感器）的功能， 软件代替硬件（传感器）的功能，来实 现对工艺参数的的在线测量。 现对工艺参数的的在线测量。
为什么要采用软测量技术？ 为什么要采用软测量技术？
在现代工业生产过程中， 在现代工业生产过程中，往往会遇 到这样的情况， 到这样的情况，即采用传统的测量 仪表难以直接检测某些变量。 仪表难以直接检测某些变量。 采用软测量技术（ 采用软测量技术（soft sensing techniques）或软测量仪表（soft ）或软测量仪表（ sensor），就能解决这类变量的 ），就能解决这类变量的 ）， 测量问题。 测量问题。
３.检测点位置的选择
检测点位置的选择方案十分灵活， 检测点位置的选择方案十分灵活，例如对于精馏塔 特性温度的检测点位置： 特性温度的检测点位置：
Brosillow根据投影误差最小原则，用试差法选择； Brosillow根据投影误差最小原则，用试差法选择； 根据投影误差最小原则 罗荣富认为利用奇异值分解（SVD）原理来选择， 罗荣富认为利用奇异值分解（SVD）原理来选择，将具 有定量和精确的特点，能适应操作点的变化； 有定量和精确的特点，能适应操作点的变化； Lee等则使用SSV（ 等则使用SSV Value） Lee等则使用SSV（Structured Singular Value）理论 来选择。 来选择。
2 数据变换
①
②
③
标度——对工业过程中出现的工程单位不 对工业过程中出现的工程单位不 标度 同或数值上相差几个数量级的测量数据， 同或数值上相差几个数量级的测量数据， 利用合适的因子进行标度。 利用合适的因子进行标度。 转换——例如对数转换，通过转换能有效 例如对数转换， 转换 例如对数转换 地降低原对象的非线性特性。 地降低原对象的非线性特性。 权函数——实现对变量动态特性的补偿。 权函数 实现对变量动态特性的补偿。 实现对变量动态特性的补偿
Ys ( s ) = α ( s ) + U ( s ) ⋅ G ps ( s )
软测量的基本思想： 软测量的基本思想：
把自动控制理论与生产工艺过程知识有机地结合起 来，在了解和熟悉软测量对象以及整个装置的工艺 流程的基础上， 流程的基础上，对于难于测量或暂时不能测量的重 要变量（称之为主导变量）， ），选择另外一些容易测 要变量（称之为主导变量），选择另外一些容易测 量的变量（称之为辅助变量）， 量的变量（称之为辅助变量）， 通过构成某种数学 关系来进行推断和估计。 关系来进行推断和估计。