现代工业测量的发展方向--软测量技术

然而对于许多工业过程来说，一些重要的输出变量较难或根本无法通过在线直接检测得到。软测量技术就是为解决上述矛盾而逐渐发展起来的一个技术分支，其基本思想是以易测的过程变量（辅助变量）为基础
　　
　　当今工业界对过程控制系统的要求越来越高，不仅希望控制指标能保持平稳和快速跟踪，而且常常希望控制指标能以一定的方式显示出来。然而对于许多工业过程来说，一些重要的输出变量较难或根本无法通过在线直接检测得到，如精馏塔的产品浓度，湿蒸汽干度，发酵罐的菌体浓度等；或者是检测元件的存在会使工作装置可靠性下降，维护不方便等，从而大大限制其在系统要求较高的控制场合中的应用。
　　
　　为了解决这类过程的控制问题，工业上一般采用两条途径：一种是间接质量指标控制，但这种方式的运用往往伴随着许多假设的限制条件；另一条途径是采用在线分析，但这需要较大的投资和较多的人力物力对其进行维护，而且往往会引起较大的滞后，从而使控制系统复杂化，也给调节品质带来不利影响。
　　
　　软测量技术就是为解决上述矛盾而逐渐发展起来的一个技术分支，其基本思想是以易测的过程变量（辅助变量）为基础，利用易测过程变量和待测过程变量（难测的主导变量）之间的某种关系，通过数学推导（计算和估计），求出它们之间的关系式，此关系式称为软测量模型，根据此模型编制程序，再由计算机求出待测过程的主导变量。建立软测量的方法有裉多，有线性估计、机理推导、回归分析等。但是，现代工业过程内在机理复杂，而且存在严重的非线性和不确定性问题，单纯依据传统的软测量模型难以真实的描述过程特性。
　　
　　所以近年来，将人工神经网络、模糊技术等智能方法引入了软测量。该课程是为本科生开设的，所以仅以传统的软测量介绍为主，对过程参数进行检测；而基于状态估计、模式识别、滤波理论、神经网络及模糊数学等方法引入的软测量，主要用于对过程动特性（即被控过程的数学模型和状态变量）的测试.软测量技术主要由4个相关要素组成，分别为中间辅助变量的选择、数据处理、软测量模型的建立和软测量模型的在线校正。其中软测量模型的建立是软测量技术最重要的组成部分。
　　
　　软测量技术的应用
　　
　　1．软测量技术的应用条件
　　
　　软测量技术作为一种新的检测与控制技术，与其他技术相似，只有在适用范围内才能充分发挥自身优势，因此必须对其适用条件进行分析：通过软测量技术所得到的过程变量估计值必须在工艺过程所允许的精确度范围内；能通过其他检测手段得到过程变量估计值以对软测量模型进行校验，并根据两者偏差确定数学模型校正与否；直接检测被估过程变量的检测仪表较贵或维护困难；被估过程变量应具有灵敏性、精确性、合理性等。
　　
　　2．软测量技术的应用现状
　　
　　软测量技术现在广泛应用于过程工业中，应用领域包括炼油、石化、造纸、食品、医药、纺织及微电子行业。其中，大量应用于化工行业的反馈控制、操作指导、质量管理、调度优化等环节。
　　
　　目前，就实际应用而言，在一些技术较发达的国家已有许多成功地将软测量技术应用于工业过程的例子，如美国的德州MT炼油厂及比利时的烯烃生产线等。国内软测量技术的应用起步较晚，但也有一些成功的例子，加石家庄炼油厂和上海炼油厂。
　　
　　3．尚存在的问题
　　
　　软测量技术的发展依赖于两个基本问题的解决：可计算性与实时性问题。首先，用哪些可测变量和哪些关系式，能够唯一和准确的确定所需的不可测变量？即不可测变量的计算问题。其次，实时性是建立软测量的目的之一和优势所在。所以还需要解决好以下问题：①确定既简单、便于实时计算又保持一定的精度的软测量模型的问题还没有理想的解决方案。（D软测量技术的通用性。
　　
　　总的来说，软测量技术已经在检测控制方面取得了不少有意义的成果，但目前尚未形成系统的理论。由于工业过程的复杂性决定了不可能只采用一种技术就可以完美的解决过程建模和控制问题，因此将各种技术结合起来，已成为现今研究和应用的潮流。