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软测量技术的发展背景和软测量技术的基本原理

更新时间:2014-08-11      浏览次数:1753

软测量技术的发展背景

随着生产技术的发展和生产过程的日益复杂,为确保生产装置安全、地运行,需对与 系统的稳定及产品质量密切相关的重要过程变量进行实时检测和在线控制。然而,在实际中存 在着无法用传统的测量仪表直接检测的重要参数,如煤矿井下瓦斯灾害相关参数的检测、精馏 塔的产品组分浓度、生物发酵罐的菌体浓度和化学反应器的反应物浓度及产品分布等。造成这 一问题的主要原因是:由于工艺条件限制,无法进行检测;目前所掌握的检测技术和检测手段 不完善,尚不能完成要求的检测任务;在经济上,*检测工具成本过于昂贵;检测仪表造 成的测量滞后使测量结果无法满足实时性的要求;传统的传感器只能感知某一个状态变量,有 些情况下需要对多个传感器的测量结果进行数据融合才能得到比较理想的结果。

为了解决此类参数的测量问题,以前往往采用两种方法。一种方法是采用间接测量方法, 利用可测辅助变量去估计推测难以测量的变量,但此法难以保证zui终的测量精度;另一•种方法 是采用离线分析仪表,但具有较大的测量滞后,在控制性能要求较高时不能满足要求。

近年来,为解决这类重要但难于直接检测参数的测量问题,人们做了大量的研究工作,形 成了一个具有深刻理论背景又非常实用的研究方向:软测量技术的理论与应用研究。

软测量技术zui早来源于Brosilow等人提出的推断控制思想,推断控制包括推断估计器的 构造和控制器的设计两部分内容,推断估计器的构造指的是采集某些容易测量的变量(也称二 次变量或辅助变量),并构造一个以这些易测变量为输入的数学模型来估计难测的主要变量(也 称主导变量)。然后将主要变量的估计值作为反馈量,设计控制器对主要变量进行实时控制。 推断控制中的两部分内容可以独立进行,但是推断估计器是推断控制系统设计的关键,如果主 导变量的估计值足够,那就为控制器的设计打下了良好的基础。软测量技术正是围绕如何 构造一个高精度的估计器这一核心内容展开的。

近年来软测量技术获得了较快发展,其研究涉及石油、化工和环保等领域。软测量模型也 由线性模型、机理模型发展到基于“黑箱”的神经网络模型。与软测量有关的技术,如数据误 差检测、辅助变量选择,以及模型校正等问题也正在引起人们的关注。然而从总体上看,软测 量技术的研究成果仍然是理论多于应用,还有很多实际问题有待解决。

软测量技术zui基本的理论基础是系统辨识和系统建模,研究的目标是解决在实际生产中不 能直接检测但又非常重要的变量和参数的估计问题。因而,软测量技术的应用研究有很好的理 论价值和巨大的应用价值。软测量技术是测量工具的延伸,是对传统测量手段的一个有力补充, 是人们依靠间接知识对硬件仪表不可测量参数的估计。在硬件无法完成测量任务的情况下,软 测量技术可以在一定程度上起到替代的作用。软测量技术除了能“测量”主导变量外,还可估 计一些反映过程特性的工艺参数,如精馏塔的塔板效率、反应速度和催化剂的活性等。软测量 的使用可以为提高生产效益,保证产品质量提供有力的手段。

软测量技术是一门有着广阔发展前景的新兴工业技术,对其研究己经历了从线性到非线 性、静态到动态、无校正功能到有校正功能的过程,随着软测量技术在理论研究和工程实践中 的不断完善和发展,正逐步取得令人满意的经济效益和社会效益。

软测量技术的基本原理

软测量技术的基本思想就是应用计算机技术,把测控技术与生产工艺过程的知识有机地结 合起来,对于一些难以测量或者暂时不能测量而对于控制却很重要的变量(主导变量)根据某 些*准则,选择另外一些在工业上容易检测且与主导变量有密切关系的辅助变量,如温度、 压力、流量等,通过建立过程数学模型,利用软件算法实现对主导变量的*估计,以软件来 代替硬件(传感器)功能。软测量技术的关键问题是建立软测量模型以实现辅助变量对主导变 量的*估计,这类数学模型及相应的计算机软件也被称为“软测量器”或“软仪表”。

软测量技术主要包括4个方面:辅助变量的选择、数据处理、软测量模型的建立和软测量 模型的在线校正。这4个功能模块的核心是软测量模型,如图2-50所示。

图2-51所示为软测量技术的原理框架,其核心内容是通过构造软测量模型,设法由可测 变量得到不可在线测量的主导变量的估计值,即

此式反映了主导变量f与辅助变量為、u、0的关系。软测量技术的特点决定了它不是一 项*的理论工作,其成效*取决于实际应用的结果,它的发展是由理论到实践的往返摸索 前进的过程。显然,实现软测量的基本途径就是构造一个数学模型。

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