软测量学习资料.ppt

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1、第五章软测量技术软测量解决的问题：生产过程中一些被控变量（特别是质量参数）无法在线测量，而在线分析仪价格昂贵，不易维护，而且分析一般均存在滞后，那么在以这些参数为指标进行控制时就无法构成实时反馈回路，而不能保证对其很好的控制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，对于难于测量或暂时不能测量的重要变量（或称之为主导变量）通过选择了另外一些容易测量的变量（或称为辅助变量）与之构成某种数学关系来推断和估计，以软件代替硬件（传感器）。软测量技术往往与先进过程控制相伴。12软测量解决的问题：生产过程中一些被控变量（特别是质量参数）无法在线测量，而在线分析仪价格昂

2、贵，不易维护，而且分析一般均存在滞后，那么在以这些参数为指标进行控制时就无法构成实时反馈回路，而不能保证对其很好的控制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，对于难于测量或暂时不能测量的重要变量（或称之为主导变量）通过选择了另外一些容易测量的变量（或称为辅助变量）与之构成某种数学关系来推断和估计，以软件代替硬件（传感器）。软测量技术往往与先进过程控制相伴。软测量技术是利用可测过程变量、通过各种数学计算和估计方法推断待测过程变量的技术，从而达到了在不增加硬件的情况下用软件来估计重要质量参数的目的。软测量举例：延迟焦化装置的粗汽油干点和柴油95%点等；催化

3、裂化分馏塔的粗汽油干点和轻柴油凝固点等；聚合物的浆液浓度、产率等。3软测量模型长期校正模块初始模型在线校正模块简单机理模型预处理模块测量数据历史数据历史数据修正的模型数据化验数据模型参数输出软测量结构图建立工业工程的可靠模型是核心4软仪表模型可测过程扰动可测过程输入可测过程输出辅助变量校正值主导变量估计值5软测量仪表的建模方法6软测量技术的优缺点优点：软测量模型一般是通过历史数据建立的。软测量模型易于维护。软测量模型为进一步的过程优化和控制创造了条件。缺点：软测量模型不能完全取代在线分析仪或实验室分析工作。历史数据的质量直接影响软测量模型的精度。过程操作条件发生变化后需要重新建立软测量模

4、型。软测量模型需要长期进行维护。75.1软测量技术概论机理分析与辅助变量的选择数据采集和处理软测量模型的建立软测量模型的在线校正895.1软测量技术概论5.1.1机理分析与辅助变量的选择辅助变量的选择应符合关联性、特异性、过程适用性、精确性和鲁棒性等原则。可以从系统的自由度出发，来确定辅助变量的最小数量。5.1.2数据采集和处理数据处理：换算和数据误差处理。换算包括标度、转换和权函数三个方面（1）异常数据的剔除测量者读数和记录的严重失误，或仪器仪表的突然波动，都会造成异常的观测结果，称这类数据叫异常数据。样本数据是否是异常数据10如何判断？技术判别法：根据物理或化学性质进行技术分析，以判

5、别偏差较大的数据是否为异常数据统计判别法：用数学的方法做出鉴别拉依达准则格拉布斯准则罗曼诺夫斯基准则方差比准则狄克逊准则过程数据预处理：拉依达准则又称为3σ准则，以试验测试的次数充分多为前提，一般情况下，对一组样本数据，如果样本中存在随机误差，则根据随机误差的正态分布规律，其偏差落在±3σ以外的概率约为0.3%,所以在有限次数的样本中，如果发现偏差大于3σ的数值，则认为它是异常数据而予以剔除。设样本数据位y1,y2,…yn,平均值为，偏差为vi=yi-(i=1,2,…n)，按照Bessel公式计算出标准偏差：11如果某一样本数据yk的偏差vk(1≤k≤n)满足下式：则认为yk是异常数据，

6、应予以剔除。12线性滑动平滑法：取第i点及附近若干点的数据，用最小二乘法拟合一条直线，用该直线方程计算出第i点的因变量作为平滑后的数据值（2）数据的平滑在建模前采集的样本数据中，需要的是被测样本的真实信号，所以要从采样数据中尽可能的排除噪声成分，一般采样数字滤波技术。而在数字滤波中用于消去频率较高的噪声，保留或突出频率较低的信号，这类方法称为数据的平滑。1314Yi的平滑值5.1.3软测量模型的建立1机理建模—从过程内置的物理或化学规律出发，通过物料平衡、能量平滑和动量平衡建立数学模型。简单过程可以用解析法；复杂过程，特别是输入变量大范围变化的场合，则采用仿真法。优点：从事物的本质上认识

7、外部特征；有较大的适用范围，操作条件变化可以类推。缺点：复杂过程难以建模。2经验建模—通过实测或依据积累的操作数据，用数学回归、神经网络等方法得到经验模型。优点：不需了解过程内部机理缺点：需进行工程测试获得样本数据。数据变化区域选择过窄，稳态是否真正建立。15165.1.3软测量模型的建立3机理建模和经验建模相结合（目前应用广泛）结合方法有：主体用机理建模，部分参数通过实测得到通过机理分析，把变量适当结合，得出数学模型函数形式，使模