化工过程软测量建模方法研究进展

软测量仪表是解决化工过程中质量变量难以实时测量的重要手段。软测量仪表的核心问题是软测量建模。阐述了软测量建模与辨识和非线性建模的关系:质量变量和易测变量的动态关系存在于增量之间,辨识模型依赖于增量数据,软测量建模则是依赖于实测变量数据来获取这个动态关系;非线性建模建立了变量间的静态关系,忽略了对象动态特性,而软测量建模要兼顾对动态特性的表征。随着人们对过程特性的认识加深,软测量建模方法不断发展,经历了从机理建模到数据驱动建模,从线性建模到非线性建模,从静态建模到动态建模的过程。详细讨论了软测量建模的发展过程,众多建模方法的优缺点及适用情况和现在建模的热点,最后对软测量建模方法进行了总体展望。     

基于在线动态高斯过程回归抽油井动液面软测量建模

实践中, 抽油井动液面都是使用回声仪测试的, 无法实时在线检测。而基于示功图分析的动液面实时在线检测方法存在计算精度不高的缺陷。考虑到数据驱动软测量建模方法存在随时间推移出现的模型老化现象, 采用一种增量学习动态高斯过程回归(IDGPR)软测量建模方法, 实现对抽油井动液面深度的实时在线检测。首先建立基本动态高斯过程回归软测量模型, 在模型投入现场运行后, 通过一种增量学习算法对模型进行在线更新, 使其不断适应油井工况变化, 自适应获得更加准确的软测量模型。现场应用表明, 该软测量模型具有较高的预测精度和较好的泛化能力, 可以满足工程应用要求。     

基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法

针对聚合物生产过程重要质量控制指标或状态变量的软测量问题,提出了一种基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法。将混合核函数主元分析(K₂PCA)与人工神经网络(ANN)相结合,建立一种基于K₂PCA-ANN的数据驱动模型;利用改进Kalman滤波算法实现K₂PCA-ANN模型与机理模型融合,构建一种并联结构的混合模型;协调二次滤波(线性滑动平滑)和方差更新对混合模型进行优化处理,使混合模型的估计性能尽可能地达到最优,使混合模型的预测稳定性得到有效改善。将该多模型融合建模方法应用于氯乙烯聚合过程聚合速率软测量中,应用研究结果表明:与单一的机理模型或K₂PCA-ANN数据驱动模型的预测性能相比,该建模方法建立的聚合速率模型具有更佳的预测性能。该建模方法的运用为进一步开展聚合物生产过程优化与控制等研究提供基础条件。     

工业共沸精馏塔软测量建模方法的研究与应用

针对某一工业共沸精馏塔成分估计问题,利用基于支持向量机技术的软测量建模方法,建立了恰当的工业软测量模型。利用滑动时间窗技术实时更新建模数据集,并根据预估精度决策在线优化和模型更新,提高工业软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于滑动时间窗的LS SVM软测量建模方法,是一种有效的软测量建模方法。     

基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的动态软测量建模方法

利用软测量技术实时预测化工过程中的关键参数对生产过程的在线监测、自动控制、实时优化具有十分重要的意义。为此,提出了一种基于隐马尔可夫模型的动态软测量建模方法。首先,针对数据规模大导致模型计算效率低和数据缺失导致数据无法充分利用的问题,提出了一种基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的预测模型;其次,针对该模型进一步提出了一种能够获得精确后验分布的分布式训练方法。最后,利用蜡油加氢过程对所提方法的有效性进行了验证。     

软测量在橡胶混炼过程建模中的应用

介绍软测量技术在橡胶混炼过程中的应用。软测量技术的关键是建模，橡胶混炼过程建模主要有基于机理和基于数据驱动两种方法。由于混炼过程的复杂性，基于机理的建模方法在实际应用中受到限制，仅用于估算或定性分析；而基于数据驱动的建模方法对过程知识要求较低且具有自学习功能，因而得到快速发展。混炼过程模型还受辅助变量、数据预处理的影响，且模型建立后还需进行校正，目前对数据预处理和模型校正的研究还较少。     

选择性递推LSSVR及其在过程建模中的应用

提出一种改进的递推最小二乘支持向量机方法,用于非线性MIMO(multi-input multi-out)过程的可在线更新辨识和软测量建模.该算法在向前递推时只引入预报误差较大的样本更新模型,以提高模型的稀疏性和泛化能力.在向后删减时推导了基于快速留一法的模型修剪准则,以克服随意删减样本的缺点.通过有选择性的向前、向后递推,模型的推广能力和计算性能均得以保证,且更加适应过程的时变性.在连续搅拌釜式反应器过程的辨识和重油催化裂化的软测量建模研究,均表明所提出算法的有效性和优越性.     

过程工业软测量中的多模型融合建模方法

对多模型融合建模方法在过程工业软测量中的研究进展进行了系统总结。根据整体模型中子模型的不同,多模型融合建模方法主要可分成数据驱动融合建模方法和半参数建模方法。详细介绍了数据驱动融合建模方法和半参数建模方法的设计思想和国内外研究现状,分析了各类方法的优缺点,并提出了相应的改进方向。根据过程数据处理方法的不同,将数据驱动融合建模方法分为集成学习和聚类分析。根据模型结构形式的不同,将半参数建模方法分为串联结构和并联结构。最后对多模型融合建模方法的未来研究方向进行了展望,期望今后的研究工作能在改进数据驱动模型融合技术、提高半参数模型外推能力和解决双率数据问题等方面取得突破性进展,并指出采用多模型融合建模方法建立基于多源信息融合的软测量模型是实现过程工业中难测变量在线估计的有效方法。     

支持向量回归在乙烯裂解产物收率软测量中的应用

乙烯裂解产物收率的实时预报对于裂解炉的生产具有重要意义。针对有效的样本数据较少的问题,采用支持向量回归方法建立裂解产物收率的软测量模型。对于支持向量机中模型参数的选取,采用了微粒群优化算法进行参数寻优,提高了建模效率和模型精度。基于现场数据的建模实验结果表明,基于支持向量回归方法的乙烯裂解产物收率软测量模型预报精度较高,趋势跟踪性能良好。     

基于工业色谱仪的精馏脱炔烃塔软测量建模

提出一种基于工业色谱仪的软测量建模方法,并针对碳五馏分分离过程中的精馏脱炔烃塔塔底成分估计问题,建立了合适的工业软测量模型。介绍了工业色谱仪在线质量检测原理和LM-BP神经网络模型的建立,并利用工业色谱仪在线检测的质量数据进行系统的在线和周期性模型更新,提高了软测量模型的在线估计精度。研究结果表明,基于工业色谱仪的LM-BP神经网络模型是一种有效的软测量建模方法。     

基于混合建模技术的复合肥养分含量MIMO软测量模型

In compound fertilizer production, several quality variables need to be monitored and controlled simultaneously. It is very difficult to measure these variables on-line by existing instruments and sensors. So, soft-sensor technique becomes an indispensable method to implement real-time quality control. In this article, a new model of multi-inputs multi-outputs (MIMO) soft-sensor, which is constructed based on hybrid modeling technique, is proposed for these interactional variables. Data-driven modeling method and simplified first principle modeling method are combined in this model. Data-driven modeling method based on limited memory partial least squares (LM-PLS) algorithm is used to build soft-senor models for some secondary variables; then, the simplified first principle model is used to compute three primary variables on line. The proposed model has been used in practical process; the results indicate that the proposed model is precise and efficient, and it is possible to realize on line quality control for compound fertilizer process.     

基于混合建模技术的复合肥养分含量MIMO软测量模型

In compound fertilizer production, several quality variables need to be monitored and controlled simultaneously. It is very diifficult to measure these variables on-line by existing instruments and sensors. So, soft-sensor technique becomes an indispensable method to implement real-time quality control. In this article, a new model of multi-inputs multi-outputs （MIMO） soft-sensor, which is constructed based on hybrid modeling technique, is proposed for these interactional variables. Data-driven modeling method and simplified first principle modelingmethod are combined in this model. Data-driven modeling method based on limited memory partial least squares（LM-PLS） al.gorithm is used to build soft-senor models for some secondary variables.then, the simplified first principle model is used to compute three primary variables on line. The proposed model has been used in practicalprocess; the results indicate that the proposed model is precise and efficient, and it is possible to realize on line quality control for compound fertilizer process.     

基于D-FNN的聚合过程转化速率软测量建模及重构

引言以氯乙烯单体(VCM)为原料,采用悬浮法聚合工艺生产聚氯乙烯(PVC)树脂是一种典型的间歇式化工生产过程。VCM的转化率对PVC树脂产品质量有很大影响,不同转化率时对PVC     

基于典型相关分析和数据自回归处理的BP神经网络在聚丙烯熔融指数预报中的应用

由于聚丙烯生产是一个大量参数相互耦合的强非线性过程,使得传统的机理建模受到一定的限制。提出基于典型相关分析和数据自回归处理的BP神经网络软测量建模,通过可测变量来推知聚丙烯熔融指数。应用典型相关分析选择与输出熔融指数关系较大的独立输入变量,数据自回归处理校正一系列带有误差的量测数据,而BP神经网络用来刻画过程的非线性特征。最后,将提出的算法应用到聚丙烯大型生产工艺中进行熔融指数的预报建模并进行实例仿真,仿真结果表明该算法有较强的建模精度。     

高斯过程及其在软测量建模中的应用

结合工业萘初馏塔关键质量指标估计问题，提出了采用高斯过程（GP）建立复杂工业过程软测量方法。将自动相关确定（ARD）原理与GP模型结合进行软测量模型辅助变量选择,通过建立GP软测量模型，同时得到关键质量指标估计值和相应的预测不确定度，有效解决了现有软测量建模方法不能给出估计值的测量不确定度的问题。研究表明，GP软测量模型不仅能自动选择辅助变量，而且还具有较高的估计精度和较小的测量不确定度，能够更好地满足工业现场对测量可靠性的要求。     

基于聚类的多模型软测量建模及其应用

实际生产中往往存在对产品质量影响重大、但又难以在线测量的一些参数(只能离线测量与分析)。本文提出一种基于聚类的多模型建模方法对这些难以在线测量的参数实现软测量,将相关性分析、主元分析(PCA)、聚类和多模型建模应用于软测量建模中,构建一种实现重要参数软测量的基本框架:首先,基于相关度分析进行辅助变量的选择,然后用主元分析进行数据的进一步降维,再用k-means聚类与多模型建模思想相结合。最后将提出的思想和方法应用于某精馏塔组分的软测量中,仿真结果表明,测量精度有了较大的提高。     

移动窗递推PLS软测量建模及其工业应用

讨论了基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的软测量建模方法及其应用.针对过程的时变特性,采用移动窗RPLS算法,在线修正样本的均值和方差,实时更新模型参数,兼顾了建模样本的饱和性、样本信息的完整性.然后将软测量模型应用于工业异构化装置,在线估计对二甲苯(PX)的含量.针对大量工业数据,进行仿真计算,得到模型的最大相对误差、相对均方误差和跟踪性能指标分别为2.68%、0.17%和0.9569,说明该软测量模型具有良好的预测能力和跟踪性能.接着讨论了建模样本长度对模型性能的影响,指出其最佳的样本长度为20～50.     

发酵过程生物量软测量技术的研究进展

生物量是发酵过程中的关键过程参数之一,它直接影响着发酵过程的优化和控制。综述了近年来发酵过程生物量软测量技术的研究现状,讨论了基于过程机理分析、回归分析、状态估计和神经网络等的软测量建模方法,对基于神经网络和改进的神经网络建模方法进行了分析。指出基于多尺度建立软测量混合模型,是实现发酵过程生物量在线测量的有效方法,并给出了建立混合模型需要解决的关键问题。     

水泥熟料质量指标的软测量建模研究

针对水泥熟料质量指标的测量,提出一种基于最小二乘支持向量机的软测量建模方法;对于建模数据,提出了基于模糊聚类的数据预处理方法.实验研究表明,该数据预处理方法明显优于传统的拉依达准则方法,能够有效地去除现场测量数据中存在的异常数据;最小二乘支持向量机建模相比于RBF神经网络也具有明显优势,建立的软测量模型对于整个窑系统优化控制具有重要意义.