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1、单击此处编辑母版标题样式过程控制工程“Process Control Engineering”第五章 先进控制系统（软测量和推断控制）单击此处编辑母版标题样式本节目录CONTENS1软测量技术2软测量仪开发3软测量建模方法4推断控制5软测量和推断控制设计示例单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程提出软测量技术的原因：为实现良好质量控制，必须对产品质量或与产品质量密切相关的过程变量进行控制，这些质量分析仪表或传感器价格昂贵，维护复杂，分析仪表滞后大，造成控制质量下降。目前尚无仪表可测量一些产品质量指标或与产品质量密切相关的过程变量。例如，精馏塔产品成分、塔
2、板效率、干点、闪点、反应转化率、生物发酵过程的菌体浓度等。1.软测量技术单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程软测量基本思想一些过程变量与过程中其他变量之间存在关联性。采用计算机技术，根据一些容易测量的过程变量（称为辅助变量），可推算出一些难于测量或暂时还无法测量的过程变量（称为主导变量）。基于辅助变量与主导变量之间的数学模型进行推算。1.软测量技术实际工业过程的输入变量：u(t)：可测可控的控制变量d(t)：可测不可控的扰动变量w(t)：不可测不可控的扰动变量实际工业过程的输出变量：y(t)：待估计系统输出变量z(t)：可测的辅助输出变量单击此处编辑母
3、版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程软测量仪一般结构软测量仪一般结构软测量仪：根据可测可控的控制变量u(t)、可测不可控的扰动变量d(t)和可测的辅助输出变量z(t)，建立软测量数学模型，估算系统输出变量y(t)，并与系统输出变量y(t)比较，改变软测量数学模型参数，直到两者一致。2.软测量仪开发单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程辅助变量选择原则：关联性。辅助变量应与主导变量有关联，最好能够直接影响主导变量。特异性。辅助变量应具有特异性，用于区别其他过程变量。工程适用性。应容易在工程应用中获得，能够反映生产过程的变化。精确
4、性。辅助变量本身有一定的测量精确度，同时，模型应具有足够的精确度。鲁棒性。对模型误差不敏感。辅助变量数量：辅助变量数至少等于主导变量数，通常应与工艺技术人员一起确定。根据辅助变量与主导变量的相关分析进行取舍，不宜过多。某一辅助变量与主导变量关联性不强时，反而影响模型精确度。2.软测量仪开发单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程数据采集和处理数据采集：数据覆盖面要宽，具有代表性。数据处理：对采集数据的归一处理、不良数据的剔除处理。归一处理。数据的标度换算、数据转换和设置权函数。不良数据的剔除处理。采集数据的分析、检验和不良数据的剔除。软测量模型的建立 机理
5、建模；经验建模；混合建模。2.软测量仪开发单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程软测量模型的校正原因：由于模型是根据一定操作条件下的数据建立的，操作条件变化会造成模型的误差；建立模型时，一些过程变量未发生变化，应用过程中这些变量发生变化，引起模型结构或参数的变化；过程本身的时变性，例如，催化剂的老化，使模型参数变化方法：短期校正。根据统计过程控制的有关规则对模型进行短期校正 长期校正。在短期校正的误差长期存在时进行长期校正，即重新建模2.软测量仪开发单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程多元逐步回归（MSR：Mul
6、tiple Stepwise Regression）建立因变量y与自变量x之间的回归方程，将过程变量逐一引入到回归方程中。计算偏回归平方，并检验其对回归方程的作用。如果作用显著，则在回归方程中保留该变量，如果不显著则剔除。直到所有变量都不能剔除时，就得到最终回归方程。MATLAB提供stepwise、stepwisefit函数用于多元逐步回归。3.建模方法单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程主元分析（PCA：Principal Components Analysis）主元回归（PCR：Principal Components Regression）将过
7、程输入变量中的相关变量重新组合成互不相关的新变量，防止多元回归时不可求逆问题的出现，使用奇异值分解的方法计算主元；计算各个主元的方差及总方差和各个主元的得分方差；确定各主元的方差贡献率，并计算累积方差贡献率；得到不同累积贡献率下的主元变换矩阵，即新的输入变量。MATLAB提供svd函数用于奇异值分解，提供princomp、pcacov函数用于主元分析和主元回归。3.建模方法单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程部分最小二乘回归（PLS：Partial Least Square Regression）同时考虑输入输出数据，进行正交分解的回归方法，采用最小二
8、乘法；根据不同目标函数，确定回归系数；对输入数据和输出数据进行正交分解；迭代算法确定回归系数，确定脉冲响应的系数。MATLAB提供函数pls用于部分最小二乘回归，提供mlr、validmod函数用于确定和验证脉冲响应系数。3.建模方法单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程人工神经网络（ANN：Artificial Neural Network）建模 模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型，大量的节点和它们之间相互联接构成。每个节点代表一种特定输出函数。每两个节点间的连接都代表一个权重函数。网络输出根据网络连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。MATLA
9、B提供神经网络工具箱nnet，提供nntool、network等函数用于GUI、建模等。3.建模方法单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程 工业过程中扰动虽然不可测量，但可用一些与扰动变量有关的可测量辅助变量，当知道扰动变量对被控变量和辅助变量的影响，即已知它们的过程数学模型时，可用推断控制对被控变量进行控制。Y：不可测量的被控变量U：控制变量D：扰动变量Ys：可测量的辅助变量A(s)、B(s)：过程扰动模型Gp(s)、Gps(s)：过程模型4.推断控制单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程信号分离：估计扰动变量d
10、对辅助变量ys的影响(s)，将它从辅助变量ys中分离出来推断控制器：根据扰动变量d对主要被控变量y的影响(s)，设计推断控制器GI(s)，使(s)对被控变量y的影响完全消除估计器：根据估计的扰动变量d和模型B(s)，得到扰动变量d对主要被控变量y的影响(s)4.推断控制单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程丙烯丙烷精馏塔：要求塔顶丙烯纯度99.6%，塔底丙烯含量5%精馏段温度差T1和提馏段温度差T2作为二次变量，考虑塔压P和回流量R对塔顶成分xD和塔底成分xB的影响5.非线性推断控制设计示例单击此处编辑母版标题样式国家级精品课程国家级精品课程-过程控制工程过程控制工程离线色谱分析值Xd(k)和Xb(k)，设估计器模型的输出为XED(k)和XEB(k)，则偏差E(k)为校正后的估计器输出为：5.非线性推断控制设计示例