工业分布参数动态软检测方法探究

工业分布参数动态软检测方法探究

摘要：

目前关于工业参数的测量世界各国已经提出多种测量方法，中激光自动跟踪测量法虽然具有潜在的发展前景，但结构复杂,制造费用十分昂贵;机械式测量使被测空间受到限制,测量精度也难以满足要求;其它测量方法如照相法、经纬仪法目前测量的分辨率都不高。

在工业生产过程中，由于受到现有的检测技术和其他条件的限制，无法直接在线测量许多关键的工业参数。软测量技术的研究为在线测量这些关键工业参数提供了解决方案，但大多数研究主要针对非时变工业过程，在时变工业过程中应用这些技术还有许多缺陷。本文针对时变工业过程中的关键参数软测量方法展开研究，探讨了三种对于时变过程参数的动态软测量建模方法。本论文主要的研究工作如下：针对采用静态最小二乘支持向量机模型在预测时变生产过程参数时存在较大误差的问题，提出了基于移动窗的动态最小二乘支持向量机算法。该算法在传统的最,j,--乘支持向量机的基础上增加一个移动窗，利用增量学习算法和减量学习算法更新策略，选取样本建立模型。精馏塔参数软测量实验表明，该方法可以提高模型的预测精度和泛化性能。

从核函数的角度出发，提出了基于移动窗的动态多核最小二乘支持向量机算法，利用多核组合代替单核，增强了模型的可解释性；利用移动窗技术，增加了模型的辨识能力以及其更新效率。最后通过一个单变量函数和多变量函数的仿真实验，表明了此算法在解决凸优化等问题时，具有更好的预测结果和自适应性。针对以往动态建模方法中对于每个样本都要重新建模、计算量非常繁琐的问题，提出了基于即时学习的动态最小二乘支持向量机算法。此算法根据“相似输入产生相似输出”规则，分析前后两个时刻间样本的异同点，快速递推新模型，从而实现了对模型的更新，大大简化了计算量。通过一个时变函数和精馏塔参数软测量仿真实验，表明了此方法可以很好地适应时变过程，模型具有较好地泛化性能。

关键词：工业现场；分布参数；动态检测

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工业分布参数动态软检测方法探究

目录

目录 .............................................................................................................................. III 第一章软检测的发展 .................................................................................................... 5 第二章软检探究 ............................................................................................................ 5 第三章软检测的方法 .................................................................................................... 8 参考文献 ...................................................................................................................... 11

III

工业分布参数动态软检测方法探究

第一章软检测的发展

随着科学技术和经济的迅速发展，许多工业生产过程已不能满足现代生产的要求，亟需各种先进控制技术和优化控制技术代替传统的简单、局部的控制方法，许多企业都面临着如何提高产品质量，如何保障生产过程的顺利进行以及如何获得较高的经济效益等问题。若要更好地解决这些问题，则必须从最基础的过程控制环节开始，即对生产过程中的时变参数进行软测量。

实际工况中，由于许多产品的关键指标无法在线测量或难以直接测量，传统的工艺中常采用在线分析仪直接测量或通过控制与待测指标相关的易测指标间接的来测量。但由于在线分析仪表的价钱比较昂贵，且其维护和保养复杂，仪表的时间滞后性大，很难获得较好的系统性能，难以满足实际生产要求。若采用间接的方法测量，由于许多指标不好控制，对生产的效益影响很大。例如现在并没有可以直接检测运用于化工生产中反应釜里的实时催化剂活性的硬件传感器；在以往实验室检测聚乙烯中间产品的质量指标时，往往延时2小时以上，这样检测出来的结果对优化控制已经没有任何用途：在控制精馏塔内的塔板温度和温差时，操作员必须十分熟悉对象的工作机理，由于存在很大的不确定性，即使把间接指标控制的很好，也不能保证可以很好地控制急需测得的指标和获得较好地生产效益。为了解决上述类似问题，20世纪Brosillow提出了推断控制的思想初的软测量技术。

【1】

，即最

第二章软检测探究

随着推断控制思想的提出，软测量技术受到国内外许多研究人员的关注，目前己成为过程控制领域中的热门话题，成功应用于石油、化工、生物等诸多领域。

软测量技术主要用来解决生产过程中产品指标的可检测性和实时问题，其基本思想是根据某种最优准则，选择一些易于测量的变量(又称辅助变量)，通过构建某种数学关系建立一个推理模型，进而用该模型预测难以在线测量的变量(又称主导变量)。软测量技术把自动控制理论与生产过程知识很好的结合到一起，实现了用软件来代替硬件的功能。软测量技术的使用，实现了可以在线检测元素组分含量，且经济可靠，动态响应迅速，模型预测结果更精确。

利用软测量技术建模主要可分为以下几个过程：选取辅助参数变量、采集数据样本、数据处理、构建软测量模型、在线校正等【2】。整个过程中如何构建合

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