软测量技术：在线估计重要工业变量

"软测量方法-软测量方法" 软测量方法是一种在工业生产中用来估计难以直接测量或无法直接测量的关键过程变量的技术。这种方法基于最优原则，利用计算机技术，结合容易获取的辅助变量来构建数学模型，从而估算那些重要的但不易测量的主导变量。这种方法的优势在于响应速度快，可以实时提供主导变量的信息，而且相对于直接使用高成本的分析仪表，软测量方法的投资较低，维护也更简单。 软测量技术主要包括四个核心部分： 1. 机理分析和辅助变量的选取：首先需要根据工艺过程的物理和化学机理，选择合适的辅助变量，这些变量数量、类型以及检测点的位置都对模型的准确性有直接影响。 2. 数据采集及处理：大量的数据需要被采集，覆盖广泛的范围，并进行必要的换算和误差处理，以确保数据的准确性和有效性。 3. 软测量模型的建立：模型可以通过机理建模（基于物理过程的理解）、经验建模（基于历史数据的学习）或两者的结合来构建。模型可以是动态的，反映变量间随时间变化的关系，也可以是稳态的，关注变量间的平衡状态。 4. 软测量模型的在线校正：模型需要随着生产过程的变化进行自我调整，常见的校正方法包括自适应法、增量法和多时标法。 软测量模型的数学描述通常涉及被估计变量x、不可测扰动d1、可测扰动d2、控制输入u以及可测输出变量y。模型的目的是通过可测数据得到被估计变量x的最优估计。动态软测量模型描述了这些变量之间的动态关系，包括自校正机制，通常是非线性的，需要通过机理分析确定结构，参数估计较为复杂。另一方面，稳态软测量模型则关注在稳定条件下的线性关系，参数估计相对简单。 在实际应用中，软测量技术被广泛应用于各种工业过程，如化工、冶金和生物工程等领域，用来估计诸如精馏塔的产品组分、反应器的转化率、高炉铁水的成分或是生物发酵罐中的菌体浓度等关键参数。通过软测量技术，工程师能够更有效地监控和控制生产过程，提高产品质量和生产效率。