軟測量

軟測量技術主要由輔助變數的選擇、數據採集與處理、軟測量模型幾部分組成。 3:軟測量建模是軟測量技術的關鍵和難點,主要方法有機理建模、實驗建模及二者結合建模方法。 經驗建模是通過實測或依據積累的運算元據,用數學回歸方法、神經網路方法得到經驗模型。

軟測量的基本思想是把自動控制理論與生產過程知識有機的結合起來,套用計算機技術對難以測量或者暫時不能測量的重要變數,選擇另外一些容易測量的變數,通過構成某種數學關係來推斷或者估計,以軟體來替代硬體的功能。套用軟測量技術實現元素組分含量的線上檢測不但經濟可靠,且動態回響迅速、可連續給出萃取過程中元素組分含量,易於達到對產品質量的控制。
軟測量技術主要由輔助變數的選擇、數據採集與處理、軟測量模型幾部分組成。
1:機理分析主要是明確軟測量的任務,確定主導變數,深入了解和熟悉裝置的工藝流程,通過機理分析初步確定輔助變數。輔助變數包括變數類型、變數數目和檢測點位置。輔助變數的選擇應符合關聯性、特異性、過程適應性、精確性和魯棒性。輔助變數的下限是被估計的主導變數數,但是上限沒有統一的理論指導,可以根據系統的自由度和生產過程的特點適當的增加上限值。
2:理論上數據採集量是多多益善,不僅可以用來建模還可以檢驗模型。為了保證軟測量的精確性,數據採集要正確、可靠,並且進行處理:換算和誤差處理。換算包括標度、轉換和權函式三個個方面。誤差分析主要是指隨機誤差和過失誤差。隨機誤差可以採用濾波的方法解決,過失誤差的解決方法有統計假設校驗法、廣義似然法、貝葉斯法及近年來出現的神經網路方法。
3:軟測量建模是軟測量技術的關鍵和難點,主要方法有機理建模、實驗建模及二者結合建模方法。
機理建模的優點是可以充分利用已知的過程知識,從事物的本質認識外部特徵,使用範圍較大,但是對於某些複雜的過程難以建模。
經驗建模是通過實測或依據積累的運算元據,用數學回歸方法、神經網路方法得到經驗模型。理論上其有很多建模方法,但是在工程實施的過程中會遇到困難,因為工藝上不允許操作條件的大幅度變化。其優缺點與機理建模正好相反。
機理建模與經驗建模相結合可兼有二者長處,互補其短。

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