数学建模技术在虚拟仪表中的应用.pdf

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1、数学建模技术在虚拟仪表中的应用王小特数学建模技术在虚拟仪表中的应用王小特(陕西能源职业技术学院陕西咸阳，712000)摘要：虚拟仪表设计的核心就是根据实际生产过程各工艺参数实现数学建模，本文通过分析虚拟仪表设计中的几种数学建模技术，以聚合物黏度测量为例，验证了RBF神经网络软测量建模方法的应用，结果表明用Adaboost算法集成RBF神经网络可提高网络的分类精度，。关键词：数学建模；虚拟仪表；RBF神经网络中图分类号：TP274文献标识码：BDOI编码：10．14016／j．cnki．1001—9227．2016．11．212Abst均ct：Thecoreofthedesign

2、ofvirtualinstmmentisaccordingtot}leactualproductionpmcessparameterstoachievemathematicalmodeling．Inthispaper，theanalysisinthedes唔nofvirtualinstlllmentwithseveralmathematicalmodelingtechlliques，withmeasurementoftheviscositvcoe侬cientofthep01ymerasanexampletovedfytheRBFneuralnetworksoftsensormo

3、delingmethod，theresultsshowthattheclassmcationaccumcywithAdaBoostalgorithmintegmtionRBFneuralnetworkcanimprovethene附ork．Keywords：mathematicalmodeling；virtualinstmment；RBFneuralnetworkO引言在石油化工过程等工业控制操作中，存在着一类与产品质量密切相关的变量，如聚合物粘度，化工产品质量，油品，闪点等，虽然需要对这些变量进行严格控制，但是因为受限于技术或技术条件而无法进行在线测量，只能通过离线实验室方式

4、进行分析，这样就难免会造成由于时间滞后导致无法满足在线实时控制与优化操作要求。为此，虚拟仪表应运而生，其在工业控制领域中的应用，既节约了开发成本，又解决了变量检测难的问题。本文主要分析几种数学建模技术在虚拟仪表中的应用，并以聚合物黏度的测量为例，验证了RBF神经网络软测量建模方法的应用效果，为在线检测粘度提供了理论依据，为工业控制场合中的重要变量实时测量开辟了新的道路。1虚拟仪表虚拟仪表仪表(VI)，是继模拟仪表、电子仪表、数字仪表以及智能仪表之后出现的新一代仪表。VI是一种基于软测量技术开发设计的仪表，它通过传感器采集被测参数的相关变量并传输到计算机网络，进而借助于数学建模技

5、术得到被测估计值。VI实质上就是构建主导变量的数学模型，并通过计算机软件估测主导变量，以此指导工业控制自动化。2虚拟仪表设计中的数学建模技术虚拟仪表设计中的数学建模技术包括机理分析、状态估计、统计回归、神经网络、模糊数学、混合建模等。其中，机理建模是通过对被测对象进行机理分析，借助于物理、化学等基本定律确定不可测主导变量与可测辅助变量的关系，并以数学表达式的形式进行计算的建模方法；统计回归建模是假设分别以X和Y为自变量和因变量，且Y=XB+E，其中，E和B分别为模型误差与回归系数，运用最小二乘法得到B=(x7x)。x7Y的方法；状态估计建模是假设已知对象的状态空间模型，利用辅助

6、变量对主导标量的估计方法；混合建模则收稿日期：2016—05—08作者简介：王小特(1971一)，男，陕西礼泉人，讲师，主要从事基础数学与数学建模的教学及研究工作。·212·是通过多种建模方法的?昆合应用机理分析、统计回归等方法建立对象的数学模型，包括并行和串行两种结合方式。除此之外，本文主要介绍神经网络建模与模糊数学建模方法。2．1模糊数学建模模糊数学建模是依据传统检测工具所测得对象的具体数值，采用知识集成和模糊推理的方法对其进行分析处理，最后用数值或自然语言形式进行表示的方法，其步骤如下：第一步，输入变量模糊化，通过模糊变换用0和1之间的隶属度来表示某个特定的变量，设给定论

7、域u，u到[1，O]闭区间的任一映射斗。都确定u的一个模糊子集A，斗．：u一[0，1]；u一斗。(u)，斗。即为模糊子集的隶属函数，斗。(u)为u对于A的隶属度。第二步，进行模糊运算，设A、B是论域u上的两个模糊子集，u上的每个元素x(Vx∈u)，A、B的模糊并运算、交运算、代数积prod与probor运算分别为：斗AuB(x)=max[斗A(x)，斗B(x)]；斗A。B(x)=min[斗A(x)，斗B(x)]；prod[斗A(x)，斗B(x)]=斗A(x)·斗。(x)pmbor[¨A(x)