軟測(cè)量技術(shù)及其應(yīng)用發(fā)展摘要: 采用軟測(cè)量技術(shù)，可利用工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算機(jī)平臺(tái)將不同儀表混合連接，使用集成化、標(biāo)準(zhǔn)化虛擬儀器儀表軟件集成在一個(gè)系統(tǒng)中，應(yīng)用系統(tǒng)工程的方法進(jìn)行優(yōu)化，使之以最優(yōu)的性價(jià)比滿足應(yīng)用系統(tǒng)的性能要求。軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用將會(huì)極大限度地降低工業(yè)過(guò)程檢測(cè)和控制系統(tǒng)的成本，提高系統(tǒng)控制性能指標(biāo)，為工業(yè)過(guò)程檢測(cè)和控制系統(tǒng)的發(fā)展提供必要的技術(shù)條件。關(guān)鍵詞: 軟測(cè)量虛擬儀器數(shù)學(xué)模型檢測(cè)與控制系統(tǒng)1、引言 當(dāng)今工業(yè)界對(duì)過(guò)程控制系統(tǒng)的要求越來(lái)越高，不僅希望控制指標(biāo)能保持平穩(wěn)或快速跟蹤，而且常常希望控制指標(biāo)能夠以一定方式顯示出來(lái)。然而對(duì)許多工業(yè)過(guò)程來(lái)說(shuō)，一些重要的輸出變量目前還很難通過(guò)傳感器得到，如精餾塔的產(chǎn)品濃度。軟測(cè)量技術(shù)的理論根源是基于軟儀表的推斷控制。推斷控制的基本思想是采集過(guò)程中比較容易測(cè)量的輔助變量，通過(guò)構(gòu)造推斷估計(jì)器來(lái)估計(jì)并克服擾動(dòng)和測(cè)量噪聲對(duì)主導(dǎo)變量的影響。軟測(cè)量技術(shù)體現(xiàn)了估計(jì)器的特點(diǎn)。估計(jì)器的設(shè)計(jì)是根據(jù)某種最優(yōu)準(zhǔn)則，選擇一種即與主導(dǎo)變量有密切聯(lián)系又容易測(cè)量的輔助變量，通過(guò)構(gòu)造某種數(shù)學(xué)關(guān)系，實(shí)現(xiàn)對(duì)主導(dǎo)變量的在線估計(jì)。軟測(cè)量技術(shù)除了能“測(cè)量”主導(dǎo)變量，還可以對(duì)一些反映過(guò)程特性的工藝參數(shù)如精餾塔的塔板效率和反應(yīng)器的催化劑活性等做出估計(jì)。所以它已成為自動(dòng)監(jiān)測(cè)和過(guò)程優(yōu)化的有力工具。近年來(lái)，在軟測(cè)量方面國(guó)內(nèi)外有大量的研究，ThomasJ.McAvoy更是將SoftSensor列為幾大研究之首，因?yàn)檐洔y(cè)量方法涉及到自動(dòng)控制的許多重要領(lǐng)域,如:過(guò)程建模、系統(tǒng)辨識(shí)、數(shù)據(jù)處理等等。總的說(shuō)來(lái)，軟測(cè)量方法的研究經(jīng)歷了從線性到非線性,從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)，從無(wú)校正功能到有校正功能的發(fā)展過(guò)程。2、控制方法概述2. 1. 軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用條件軟測(cè)量技術(shù)主要由4個(gè)相關(guān)要素組成：(1) 中間輔助變量的選擇；(2) 數(shù)據(jù)處理；(3) 軟測(cè)量模型的建立；(4) 軟測(cè)量模型的在線校正。其中 (3) 是軟測(cè)量技術(shù)最重要的組成部分。2.1.1. 中間輔助變量的選擇從間接質(zhì)量指標(biāo)出發(fā)進(jìn)行中間輔助變量類型的選擇，即應(yīng)選擇那些對(duì)被估變量的輸出具有較大影響且變化較大的中間輔助變量，從工藝上分析，這些中間輔助變量對(duì)估計(jì)值的影響不能被忽略；根據(jù)系統(tǒng)的機(jī)理和需要確定中間輔助變量的數(shù)量，應(yīng)該根據(jù)軟測(cè)量采用的系統(tǒng)建模方法及其機(jī)理，結(jié)合具體過(guò)程進(jìn)行分析；采用奇異值分解或工業(yè)控制仿真軟件等方法進(jìn)行檢測(cè)點(diǎn)的選取，在使用軟測(cè)量技術(shù)時(shí)，檢測(cè)位置對(duì)模型的動(dòng)態(tài)特性有一定影響。因此，對(duì)輸入中間輔助變量各個(gè)檢測(cè)點(diǎn)的檢測(cè)方法、位置和儀表精確度等需有一定要求。2.1.2. 數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)預(yù)處理：由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)具有一定隨機(jī)性，數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是消除突變?cè)肼暫椭芷谛圆▌?dòng)噪聲的污染。為提高數(shù)據(jù)處理的精確度，除去隨機(jī)噪聲，可采用數(shù)據(jù)平滑化方法如時(shí)域平滑濾波和頻域?yàn)V波法等; 數(shù)據(jù)二次處理：根據(jù)軟測(cè)量采用的系統(tǒng)建模方法及其機(jī)理不同，須對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次處理，如采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行系統(tǒng)建模需要對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，采用模糊邏輯方法需對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行量化處理。2.1.3. 數(shù)學(xué)模型的建立在軟測(cè)量技術(shù)發(fā)展過(guò)程中，推理控制模型經(jīng)歷了從線性到非線性過(guò)程。線性軟測(cè)量模型的建立一般在Kalman濾波理論基礎(chǔ)上，這類方法對(duì)模型誤差和測(cè)量誤差很敏感，很難處理具有嚴(yán)重非線性過(guò)程。而非線性軟測(cè)量采用許多當(dāng)前前沿技術(shù)，可采用機(jī)理建模、統(tǒng)計(jì)回歸建模、模糊建模及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模等人工智能方法。人工智能技術(shù)因無(wú)需對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型成為軟測(cè)量技術(shù)中建模的有效方法。機(jī)理建模：根據(jù)生產(chǎn)過(guò)程中各物料、熱量間平衡關(guān)系和有關(guān)物理、化學(xué)等基本規(guī)則及定理等，在較為合理的假設(shè)條件下得到的數(shù)學(xué)模型。由于過(guò)程機(jī)理推導(dǎo)的數(shù)學(xué)模型比較符合生產(chǎn)過(guò)程特性，具有較高模型精確度，在多數(shù)應(yīng)用場(chǎng)合不必再進(jìn)行在線或離線校正。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)，由于對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程機(jī)理的認(rèn)識(shí)不夠，建立機(jī)理模型估計(jì)一些過(guò)程變量具有一定困難；統(tǒng)計(jì)回歸建模：根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，通過(guò)大量在線實(shí)時(shí)檢測(cè)的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)，由統(tǒng)計(jì)回歸方法建立難以檢測(cè)的過(guò)程變量與可檢測(cè)的過(guò)程變量間的數(shù)學(xué)模型；模糊建模：根據(jù)過(guò)程檢測(cè)變量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)及領(lǐng)域?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)，通過(guò)劃分輸入輸出模糊空間及建立模糊規(guī)則進(jìn)行系統(tǒng)模型辨識(shí)。這種建模方法能有效辨識(shí)復(fù)雜和病態(tài)結(jié)構(gòu)及具有時(shí)延、時(shí)變、多輸入單輸出的非線性系統(tǒng)；能辨識(shí)性能優(yōu)越的人類控制器；可得到實(shí)控對(duì)象的定性與定量相結(jié)合的模型；但需要定期校正規(guī)則庫(kù)及輸入輸出模糊空間的劃分；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模：根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能對(duì)大量過(guò)程檢測(cè)變量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，并根據(jù)學(xué)習(xí)結(jié)果建立數(shù)學(xué)模型。這種建模方法具有較強(qiáng)魯棒性，且不需先驗(yàn)知識(shí)，對(duì)于非線性和較大滯后的系統(tǒng)有較好應(yīng)用效果；需對(duì)模型輸入變量中超出正常操作條件的數(shù)據(jù)組進(jìn)行手工剔除。 在實(shí)際應(yīng)用中，可具體分析工業(yè)過(guò)程系統(tǒng)的特點(diǎn)，綜合上述兩種或多種方法進(jìn)行系統(tǒng)建模。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，也為建模提供了新的手段和方法，如將小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進(jìn)行系統(tǒng)建模。上圖：數(shù)學(xué)描述2.1.4. 數(shù)學(xué)模型的修正由于過(guò)程的隨機(jī)噪聲和不確定性，所建數(shù)學(xué)模型與實(shí)際對(duì)象間有誤差，如果誤差大于工藝允許的范圍時(shí)，應(yīng)對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行校正。校正方法可以是自學(xué)習(xí)方法，也可根據(jù)當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行重新建模。采用卡爾曼布西觀測(cè)器進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)時(shí)，可通過(guò)閉環(huán)校正進(jìn)行數(shù)學(xué)模型修正。軟測(cè)量技術(shù)與其他技術(shù)互相推進(jìn)，也不斷提出新的問(wèn)題，如最優(yōu)過(guò)程變量數(shù)目的選擇，推理估計(jì)器(軟傳感器)的優(yōu)化設(shè)計(jì)等問(wèn)題。2.2軟測(cè)量技術(shù)的實(shí)現(xiàn)隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，PC與臺(tái)式工作站已成為測(cè)量應(yīng)用領(lǐng)域的標(biāo)準(zhǔn)控制平臺(tái)。帶有用戶接口程序庫(kù)、儀器儀表驅(qū)動(dòng)程序庫(kù)、測(cè)試執(zhí)行程序及分析庫(kù)的虛擬儀器儀表應(yīng)用軟件包極大提高了儀器儀表系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)效率。這些儀器儀表系統(tǒng)包括GPIB(IEEE 488.2)、VXIbus、插入式數(shù)據(jù)/圖像采集板、串行與工業(yè)網(wǎng)絡(luò)等4類I/O接口。對(duì)用戶來(lái)說(shuō)，建立軟測(cè)量技術(shù)控制方案的關(guān)鍵還是軟件。軟測(cè)量系統(tǒng)軟件主要分為4層結(jié)構(gòu)：測(cè)試管理層、測(cè)試程序?qū)印x器驅(qū)動(dòng)層和I/O接口層。目前，PC軟硬件資源不斷豐富與發(fā)展，已出現(xiàn)了虛擬儀器軟件標(biāo)準(zhǔn)，使這些軟件層的設(shè)計(jì)均以“與設(shè)備無(wú)關(guān)”為特征，大大改善了開(kāi)發(fā)環(huán)境。由于虛擬儀器的本質(zhì)是面向?qū)ο蟮模煌_(kāi)發(fā)人員采用不同工具開(kāi)發(fā)的測(cè)試程序很方便地集成在一個(gè)系統(tǒng)中。同時(shí)，提供通信功能的圖形化虛擬儀器測(cè)試測(cè)量系統(tǒng)的工具化軟件在逐步完善，解決了對(duì)開(kāi)發(fā)人員編程能力和硬件掌握要求高、開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)、軟件移植與維護(hù)難的問(wèn)題。目前HP公司的HP VEE及NI公司的LabVIEW是兩種非常適用的圖形化虛擬儀器編程工具。上圖：軟測(cè)量技術(shù)的結(jié)構(gòu)圖3、應(yīng)用實(shí)例分析3.1軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用及其意義3.1.1. 軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用條件軟測(cè)量技術(shù)作為一種新的檢測(cè)與控制技術(shù)，與其他技術(shù)相似，只有在其適用范圍內(nèi)才能充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)。因此，必須對(duì)其適用條件進(jìn)行分析：通過(guò)軟測(cè)量技術(shù)所得到的過(guò)程變量估計(jì)值必須在工藝過(guò)程所允許的精確度范圍內(nèi)；能通過(guò)其他檢測(cè)手段根據(jù)過(guò)程變量估計(jì)值對(duì)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行校驗(yàn)，并根據(jù)兩者偏差確定數(shù)學(xué)模型校正與否；直接檢測(cè)被估過(guò)程變量的自動(dòng)化儀器儀表較貴或維護(hù)困難；被估過(guò)程變量應(yīng)具有靈敏性、精確性、魯棒性、合理性及特異性。3.1.2. 軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用在不增加或少增加投資的條件下，軟測(cè)量技術(shù)將會(huì)得到廣泛應(yīng)用，從而對(duì)過(guò)程檢測(cè)和控制系統(tǒng)產(chǎn)生巨大影響。打破傳統(tǒng)單輸入單輸出儀表格局：軟測(cè)量?jī)x表是多輸入多輸出智能型儀表，它可以是專用儀表，也可以是由用戶進(jìn)行編程的通用儀表，一些價(jià)格較貴難維護(hù)的儀表將為軟測(cè)量?jī)x表所代替；實(shí)現(xiàn)在同一儀表中結(jié)合軟測(cè)量技術(shù)與控制技術(shù)：采用智能總線化儀表后，在一臺(tái)儀表中實(shí)現(xiàn)多個(gè)回路的控制將成為可能；修改方便：軟測(cè)量的本質(zhì)是面向?qū)ο蟮模ㄟ^(guò)編程或組態(tài)來(lái)實(shí)現(xiàn)軟測(cè)量數(shù)學(xué)模型，可以通過(guò)編程器或組態(tài)操作方便地對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行修改，甚至可以對(duì)推理控制模型進(jìn)行修正；在分散控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)方便：一些較簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型還可在單回路控制器中實(shí)現(xiàn)。對(duì)過(guò)程控制系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，原來(lái)因缺少檢測(cè)手段而采用的一些間接控制方案將被采用軟測(cè)量技術(shù)的以直接控制目標(biāo)為目的的控制方案所代替，以提高控制性能指標(biāo)。同時(shí)，軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用對(duì)原有一些經(jīng)典控制方案也提出了挑戰(zhàn)。例如，在經(jīng)典優(yōu)化控制系統(tǒng)中，由于優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)難于直接估計(jì)，使優(yōu)化控制級(jí)分列在過(guò)程控制級(jí)上，采用軟測(cè)量技術(shù)可直接對(duì)多優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，使優(yōu)化控制直接在過(guò)程控制級(jí)實(shí)現(xiàn)，減少控制回路間的協(xié)調(diào)。3.2應(yīng)用實(shí)例軟測(cè)量技術(shù)工業(yè)應(yīng)用成功實(shí)例不少。國(guó)外有Inferential Control公司、Setpoint公司、DMC公司、Profimatics公司、Simeon公司、Applied Automation公司等以商品化軟件形式推出各自的軟測(cè)量?jī)x表，這些已廣泛應(yīng)用于常減壓塔、FCCU主分餾塔、焦化主分餾塔、加氫裂化分餾塔、汽油穩(wěn)定塔、脫乙烷塔等先進(jìn)控制和優(yōu)化控制。它增加了輕質(zhì)油收率，降低了能耗并減少了原油切換時(shí)間，取得了明顯經(jīng)濟(jì)效益。國(guó)內(nèi) 引 進(jìn) 和自行開(kāi)發(fā)軟測(cè)量技術(shù)在石油化工、煉油工業(yè)過(guò)程應(yīng)用比較多，例如催化裂化裝置分餾塔輕柴油凝固點(diǎn)軟測(cè)量，基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析并結(jié)合工藝機(jī)理分析，建立了多層前向網(wǎng)絡(luò)柴油凝固點(diǎn)的軟測(cè)量模型設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單在線校正。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型估計(jì)值與分析值最大誤差為1.65 cC ，并用了閉環(huán)控制，平穩(wěn)了生產(chǎn)，減少凝固點(diǎn)波動(dòng)，合格品由94%提高到100%;常減壓裝置常壓塔柴油凝固點(diǎn)軟測(cè)量。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)經(jīng)處理后，建立了非線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，為提高模型精度和魯棒性，組成非線性回歸模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合的混合模型，并設(shè)計(jì)了一個(gè)串級(jí)控制系統(tǒng)。投人運(yùn)行后獲得較好控制效果，可以滿足生產(chǎn)要求;氣分裝置丙烯丙烷塔塔頂丙烯成分軟測(cè)量。通過(guò)嚴(yán)格的汽液平衡模型簡(jiǎn)化和現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，得到非線性回歸模型，并設(shè)計(jì)在線校正。該軟測(cè)量估計(jì)器投人在線運(yùn)行，精度能滿足要求，并成功應(yīng)用于丙烯成分閉環(huán)控制，取得了明顯經(jīng)濟(jì)效益;延遲焦化裝置分餾塔粗汽油干點(diǎn)軟測(cè)量。經(jīng)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)及工藝機(jī)理分析，確定了影響粗汽油干點(diǎn)的最主要因素，分別建立了PLS和RBFN模型，為提高模型精度和泛化能力、將PLS模型和RBFN模型并聯(lián)建立了粗汽油干點(diǎn)混合模型，交叉驗(yàn)證表明這一方法是有效的，所建模型精度較高和良好的泛化能力;連續(xù)重整裝置中重整產(chǎn)品辛烷值、待生催化劑結(jié)焦含量、重整產(chǎn)品C5+液收率的軟測(cè)量，實(shí)現(xiàn)在保證質(zhì)量合格前提下提高產(chǎn)品收率的優(yōu)化操作指導(dǎo);完成對(duì)重整再生器氧含量的軟測(cè)量。兩個(gè)系統(tǒng)先后投運(yùn)后運(yùn)行正常，取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益;4、總結(jié)軟測(cè)量技術(shù)是工業(yè)計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制的有利工具，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)取得了不少成果，其理論體系亦正在逐步形成。不論 過(guò) 于 夸大軟測(cè)量的作用或忽視軟測(cè)量的重要性均是不正確的。軟測(cè)量?jī)H靠實(shí)驗(yàn)室分析儀表分析值進(jìn)行校正要獲得很高精度是很困難的，是一種粗放型測(cè)量技術(shù)，特別適合于煉油，石油化工中測(cè)量10%,50%,90%和最終的ASTM沸點(diǎn)、閃點(diǎn)、傾點(diǎn)、粘點(diǎn)和雷得蒸汽壓等，因?yàn)檫@些測(cè)量精度一般要求不高，所以成功應(yīng)用實(shí)例不少。軟測(cè)量要想獲得高精度，必須要用在線分析儀表進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，這時(shí)軟測(cè)量主要是克服在線分線儀表純滯后給控制帶來(lái)的困難。經(jīng)過(guò)在線分析儀表進(jìn)行實(shí)時(shí)校正后軟測(cè)量可應(yīng)用于石油化工中成品精餾塔例乙烯塔、丙烯塔等裝置。參考文獻(xiàn)【1】LOUX S ,LOPAROK A.Bearing fault diagnosis based onwavelettran