软测量方法及技术

18.1 软测量概述
（2）基于统计分析的软测量方法
❖ 以大量的观测数据为依据，通过选择合理的模型， 并采用统计分析方法得到观测变量和待测变量之间 的统计规律
❖ 优点：不必考虑过程机理 ❖ 缺点：需要大量准确的实验数据，对测量误差敏感，
对模型的选择有较强的依赖性
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自动检测技术及仪表控制系统 第二版
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自动检测技术及仪表控制系统 第二版
18.3 基于状态估计的软测量方法 ❖ 状态方程：
xk xk1 k
❖ 观测方程：
zk xk vk
❖ 转移矩阵： 1 ❖ 观测矩阵： 1
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18.3 基于状态估计的软测量方法
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❖ 它通过检测某些可以直接获取的过程变量并根据其 和待检测变量之间的相互关系（数学模型），来估 计用仪表较难直接检测的待测变量。
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18.1 软测量概述
❖ 软测量技术的核心是建立待测变量和可直接获取的 变量之间的数学模型。
❖ 目前用到的建模方法和技术有：回归分析、状态估 计、模式识别、模糊数学。神经元网络技术等。
（1）线性回归18.2 基于统计方法的软测量方法
❖ 设变量 y与自变量 x1, x2 ,L , 满xN足如下的线性模型：
y f (x1, x2,L , xN ) a0 a1x1 a2x2 L aN xN
写成矩阵形式
y aT x
a0, a1, a2,L , aN
为待定系数，称为 N元线性回归系数
18.1 软测量概述
（3）基于神经元网络技术的软测量方法 ❖ 神经元网络，是由大量互相连接的处理单元组成的
并行网络，能够模拟人脑的机能完成相应计算，在 众多的领域取得了广泛的应用。
❖ 优点：不需要过多的了解被测对象的工作机理，而 只需将其等效为一个黑箱，其输入是能够直接测到 的变量，输出是待测变量。
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Contents
18.1 软测量概述 18.2 基于统计方法的软测量方法 18.3 基于状态估计的软测量方法 18.4 基于神经元网络技术的软测量技术 18.5 软测量方法应用示例
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18.1 软测量概述
❖ 软测量技术（soft sensing techniques）或软测量仪 表（soft sensor）是一种间接测量技术；
18.4 基于神经元网络技术的软测量方法
❖ 神经元网络是对脑神经的模拟，能以任意精度逼近 非线性连续函数，具有很强的适应于复杂环境和多 目标控制要求的自学习能力。
❖ 基于神经元网络的软测量技术包括数据预处理、训 练样本的选取、网络训练等步骤
❖ 应用模式： 1>数学模型未知 2>数学模型已化知学工，业出对版社参数进行估计
a (a0,a1,a2,L ,aN )T x (1, x1, x2,L , xN )T
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❖ 回归分析的18具.2 体基做于统法计是方，法对的于软上测量述方线法性模型，通过
设计适当的实验获得M次观测，观测数据用 ( yi , xi )
表示。其中，
i 1,2,3,L , M , xi (1, xi1, xi2,L , xi3)
两相流浓度测量18背.5景软：测量方法应用实例 ❖ 第一类是采用传统的单相流仪表和两相流测试模型
结合的测量方法 ❖ 第二类是基于微波技术、核磁共振技术、辐射线技
❖ M次观测写 成矩阵方程
y X a
❖ 回归系数
^
a (X T X )1 X T y
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18.2 基于统计方法的软测量方法
（2）主成分分析 ❖ 主成分分析是利用数理统计找出系统中的主要因素
和各种因素之间的相互关系，通过坐标变换提取主 成分，将一组具有相关性的变量变换为一组独立的 变量，将主成分表示为原始观察变量的线性组合。
使用条件： ❖ 被测对象的状态变量中包括待测变量 ❖ 观测变量可以由直接测量得到的变量组成 ❖ 被测对象的状态方程观测方程已知
或者： ❖ 待测变量可以直接测量 ❖ 但是噪声影响很大
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❖ 例子：假设18采.3 用基自于状行态设估计计的的采软样测量电方路法板来测量某传 感器的输出电压x，由于设计上的缺陷，电路上的 A/D转换芯片输出结果受噪声影响使得多次测量结 果之间的差别很大，使用Kalman滤波来估计真实 的传感器输出电压。
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18.1 软测量概述
（1）基于机理分析的软测量方法
❖ 通过分析过程对象中的物理、化学机理，获得描述 被测变量与观测变量之间的数学关系。
❖ 由于复杂工业生产过程机理难以分析建模，使得基 于机理分析的软测量方法在实际应用面临一定的困 难。
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两相流浓度测量18背.5景软：测量方法应用实例 ❖ 两相流或多相流是指由两种或两种以上不同相物质
或成分构成的流体，包括油／气、油／水、油／气 ／水、气／固等。 ❖ 其参数检测一直是一个国际性的难题。常用的两相 流检测技术大体可归为三类。
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❖ 缺点：需要大量的实验数据来训练和完善网络。
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18.2 基于统计方法的软测量方法
❖ 基于统计分析的软测量方法不必考虑过程机理； ❖ 依赖大量的观测数据； ❖ 选择合理的模型； ❖ 采用统计分析方法建立输入、输出关系。
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❖ 因此，主成分分析是把系统中的多个变量（或指标） 转化为较少的几个综合指标的一种统计方法，可以 将多变量的高维空间问题化简成低维的综合指标问 题。
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18.2 基于统计方法的软测量方法
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18.3 基于状态估计的软测量方法