化学工程综合

曹鹏飞，罗雄麟

化学工程综合

化工过程软测量建模方法研究进展

曹鹏飞，罗雄麟

目的：软测量仪表技术是解决化工过程中重要质量变量难以实时测量的重要手段，该技术的核心是建立质量变量与易测变量间的模型。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。本文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问题，并对软测量建模方法进行了总体展望。常规软测量建模方法：常规软测量建模方法主要包括早期方法以及研究较为成熟且使用广发的一些方法，主要介绍机理建模、数据驱动建模和混合建模。机理建模是软测量研究早期比较常用的一种方法，根据工艺过程中物料、能量等平衡关系以及物理、化学基本定理，在特定假设条件下建立由宏观或微观方程所表示的精确数学模型，又称白箱建模法。与其不同，数据驱动建模法是针对对象内部结构与机理并不清楚的情况下提出的，利用过程测量数据，通过某种最优准则构造数学关系以实现质量变量估计，又称黑箱建模法。其具体的实现方法主要包含基于回归分析的方法、人工智能方法、基于统计学习理论的方法、基于概率核函数的方法及基于聚类的建模方法等。混合建模则是将多种模型结合的一类建模方式，能综合多种模型的优势，待深入研究。非线性动态建模方法：数据驱动建模已成为软测量建模研究的主要方法，其中建立非线性软测量模型成为必然。大多数方法基于过程的静态假设，而实际过程总是动态变化，样本数据往往同时包含动态信息。在系统动态特性较明显时，采用动态建模方法可以有效提高软测量模型的估计精度和鲁棒性。为准确表征系统的非线性和动态特性，有必要建立非线性动态模型。目前，许多学者对非线性动态软测量建模进行研究，根据采用的处理信息方式的不同，非线性动态模型主要包括多点输入模型、动态加权输入模型、反馈网络模型、多模型结构软测量模型等类型。每种模型类型都有各自的表达和优缺点，尽管实现方式不同，从结构上基本采用动态与非线性静态特性表征的互补。软测量建模的几点考虑：经过多年的发展，出现了许多软测量建模方法，在理论研究和工程应用中得到了很好的发展和应用。非线性动态模型是软测量模型的主要研究方向之一，尚存在许多问题需要进一步探讨和研究：（1）样本数据所包含的动态和静态信息应如何处理，基于处理后的数据如何建立模型，以确保系统动态和非线性特性准确表征；（2）软测量系统的多采样频率特征对建立软测量模型、模型辨识的影响和解决方法。

来源出版物：化工学报, 2013, 64(3)：788-800

入选年份：2015