催化裂分馏塔轻柴油凝固点软测量

文章分析了在催化裂化装置分馏塔中建立产品质量软测量几种方法，提出了软测量应能及时反映产品质量这一重要特征，阐明了几种软测量方法的局限性，提出了采用在线分析仪和人工化验值相结合软测量校正方法，实验结果表明该软测量具有较好的适应性，具有较高的实用价值。     

核函数方法及其在软测量建模中的应用研究

软测量技术对实施工业过程先进控制与优化具有重要的作用。介绍了几种新的基于核函数方法的软测量建模技术，并提出了针对复杂工业过程的混合核函数软测量建模方法。工业萘初馏塔酚油含萘量软测量应用表明，这类方法具有非线性处理能力强、精度高及模型推广能力好的特点。     

基于FA-SVR的丙酮精制产品质量软测量模型

针对某丙酮精制过程,提出采用FA与SVR相结合的方法建立丙酮产品质量的软测量模型。采用因子分析(FA)方法提取辅助变量的特征信息,并消除各变量之间的相关性,然后利用支持向量回归(SVR)建立丙酮产品质量指标的软测量模型。在实际生产过程数据上进行了仿真实验,并与传统的稳健回归分析及神经网络等方法进行了比较,结果表明本方法具有良好的预测效果。     

软测量技术在DehaV DCS上的实现和应用

针对丁二烯生产装置精馏塔塔顶控制回路存在的问题，建立了软测量模型，并设计了串级推断控制回路。利用从集散控制系统采集的大量现场数据，运用基于多元线性回归方法的软测量建模技术，建立了塔顶中丁二烯产品纯度的软测量模型．实现了产品质量闭环控制。通过DeltaV DES系统实现控制回路的改造。实际使用证明，该软测量模型具有良好的特性，较高的估计精度和实时性；塔的控制更加平稳，节约了能耗，具有较好的经济效益。     

基于文化算法的神经网络及其在建模中的应用

在深入研究文化算法和神经网络相关文献基础上,针对神经网络建模的特点提出了一种训练神经网络的文化算法流程构造文化神经网络,并将该网络用于乙烯精馏塔产品质量软测量建模.通过训练与泛化能力的比较分析,结果表明基于文化神经网络的软测量模型具有良好的性能和较好的应用前景.     

基于改进Elman网络的软测量建模方法

针对静态前馈网络和Elman网络在软测量建模中的不足,提出了一种新的改进的Elman网络模型,并将此模型应用于精馏塔出口成分含量的软测量建模中。实验模拟结果表明：改进的Elman网络模型具有更高的预测精度和较快的收敛速度,能够更好地实现精馏塔出口成分含量的软测量建模,为进一步实现产品质量控制提供了保证。     

基于多神经网络结构的常压塔侧线产品质量软测量

根据常压塔的原料进料及产品多变，提出采用多神经网络结构建立侧线产品质量软测量模型。利用基于马氏距离的数据分类技术、对输入样本分类。利用产品质量化验分析值，对软测量模型进行校正。实际应用表明多神经网络结构的软测量精度高。     

基于改进RBF网络的乙烯纯度软测量建模方法

对兰州某石化厂乙烯精馏塔产品质量进行了软测量建模研究,针对经典RBF神经网络建模时存在的问题,提出了一种改进的RBF网络结构,增加了从输入直接到输出的线性环节,应用最近邻聚类和最陡下降法训练改进后的网络,实验结果表明改进后的网络具有较好的网络性能,适用于乙烯精馏塔产品质量的软测量建模和预测.     

基于Bootstrap多神经网络的软测量方法

针对原油蒸馏过程常规软测量模型难以适应原油进料性质变化的问题,提出Bootstrap多神经网络的非线性软测量处理策略.通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多神经网络模型,避免了单个神经网络易于陷入局部最优及过度训练的弱点,具有较高的准确率和泛化能力.本处理策略用于建立常压塔一线干点的软测量模型,仿真结果表明模型预测准确率和鲁棒性较好,对原油性质变化具有较好的适应性.该方法将会改进实际蒸馏过程在进料性质变化情况下的产品质量指标的软测量精度.     

基于Bootstrap多神经网络的软测量方法

针对原油蒸馏过程常规软测量模型难以适应原油进料性质变化的问题,提出Bootstrap多神经网络的非线性软测量处理策略。通过Bootstrap算法复制出训练集样本空间上的多个样本子空间,训练出多神经网络模型,避免了单个神经网络易于陷入局部最优及过度训练的弱点,具有较高的准确率和泛化能力。本处理策略用于建立常压塔一线干点的软测量模型,仿真结果表明模型预测准确率和鲁棒性较好,对原油性质变化具有较好的适应性。该方法将会改进实际蒸馏过程在进料性质变化情况下的产品质量指标的软测量精度。     

A decoupled multiple model approach for soft sensors design

This paper presents the application of a multiple model approach for the design of a soft sensor aiming at predicting the quality of the product of a separation unit in oil sands processing. The variable of interest here for the product quality is the percentage of water present in the product stream and the goal of the soft sensor is to provide an alternative mean for obtaining on-line measurements of the water-content value. The most reliable measurement of the water-content is obtained through laboratory analysis that introduces delays and long sampling time in the availability of the water-content data. These constraints generate a multi-rate sampling problem for the soft sensor design. The usage of a decoupled multiple model structure allows handling the multi-rate problem and designing a dynamical prediction model for the water-content. The effectiveness of the designed soft sensor in predicting the quality of the product stream is illustrated by on-line implementation results.     

水泥熟料质量软测量模型中的时序分析方法

针对常规水泥熟料质量软测量模型未充分考虑过程变量间时序信息的问题,本文根据水泥生产流程工艺的时滞性、连续性特点,提出了一种时序分析方法,以提高熟料中游离氧化钙含量的软测量准确度.首先根据物料的传输机理,估算出物料在各工艺设备中的停留时间,在此基础上将软测量模型的输入输出变量进行时序匹配,之后采用类高斯函数对各输入变量匹配时刻前后的时序数据进行加权,获得具有时序信息的输入–输出样本对,然后以支持向量机模型结构为例,对引入时序信息后的游离氧化钙含量软测量模型进行训练和测试,并讨论了时序参数对结果的影响.采用某水泥生产线的实际过程数据对本文模型与方法进行验证,结果表明,该模型预测值与实际的游离氧化钙含量吻合良好,能正确预测其变化趋势;将本文模型测量结果与未使用时序信息的常规支持向量机模型对比,结果表明,过程变量间的时序信息有助于提高水泥熟料质量软测量模型的精度.本文提出的时序分析方法为水泥生产等流程工业过程建立软测量模型提供了新思路.     

迭代学习控制与软测量技术在打浆过程中的应用

打浆过程机理复杂，影响因素众多，数学模型提取困难，导致控制系统的控制质量不易提高；将打浆度软测量模型和迭代学习控制算法相结合，并且适当利用成熟经验，采用比例积分型迭代学习规律，设计出可行的控制方案和算法流程，在迭代学习中不断校正学习参数，逐渐缩小软测量模型与真实过程间的误差，解决了由于模型不清晰导致的控制质量较差的问题；经仿真实验证明，该控制方案能有效提高控制系统的准确性和快速性，具有良好的控制效果。     

软件测试的度量模型的研究应用

度量是软件过程及产品跟踪和监控的必要手段。好的度量方法可以对项目跟踪监控,节省资源,保证进度,提高客户的满意度。所以,提出软件测试的度量模型,并应用于项目中。该度量模型实现了从度量目标到度量结果的量化,使测试过程有目的、有计划地改进和实施,保证了软件质量和进度。     

Measurement as an alternative to bureaucracy for the achievement of software quality

In this paper we discuss the two dominant modes of thought on the problem of software quality: the bureaucratic approach and the technical approach. The aim of the paper is to pursue the issues of how these approaches affect people, in our case software developers, and how we can assess the effectiveness of each approach in actually achieving quality software. An outline of the main aspects of the organizational approach — process modelling and software standards — is given. In order to address the effects of each of these modes of thought on people we take a psychological perspective. The implications for software engineering, in terms of formalism and mechanization, are discussed. The paper argues that overzealous structure, control and automation can negatively affect the creative process of developing software. A perspective on each of the components of the technical approach in terms of their effectiveness in achieving quality objectives is provided. From recent work we find that process modelling and many software standards do not provide an adequate assessment of the benefits derived from their application. The paper argues that measurement goes some way to addressing these problems. Measurement should form the core of the software development process, especially with respect to product quality assessment. The main conclusion is that by focusing on measurable objectives and results we can best achieve quality software products and highlight the processes which are likely to create them in a repeatable and manageable fashion. Additionally, by adopting measurement in practice we should expect to increase the freedom and creativity of software developers.     

软测量技术及其在过程检测与控制系统中的应用

随着检测与控制系统日趋复杂以及计算机技术的发展．软测量技术的研究及其应用受到了广泛的关注。本文介绍了软测量技术的产生、发展及其应用，探讨了软测量技术的原理．并对软测量技术的主要相关因素进行研究，分析了软测量技术对检测和控制系统的影响。     

软件产品质量保证过程度量的实用准则

文章首先指出定量软件工程是科学管理软件开发过程可见性的重要因素,接着介绍有关软件产品缺陷的几个基本概念以及有关软件产品质量测量和监控的主要机制。然后针对软件产品缺陷的注入、发现和修订等控制过程,基于应用SPC技术控制软件质量的实践,提出了六条关于软件产品质量保证过程控制的实用准则。     

神经元网络软测量技术的研究进展

讨论了近年来神经网络软测量技术的一些研究新进展，并介绍了其与控制技术，计算机通信、虚拟仪器及WWW结合的应用实例，目前，在构造软仪表方面，成功地应用于实际生产过程中的神经网络主要有向BP网络和RBF网络，此外还有融合模糊技术的神经网络算法，数据处理仍是一个十分重要的问题，此外，现有的在线校正方法十分有限，应发展更多更新的方法以适应复杂工业系统控制的要求，同时，将软测量技术与系统调优结合起来，变开环指导为闭环控制，使其有更广泛的应用推广。     

A Measurement Framework that Supports Evaluation of Knowledge Engineering Products

In this paper, we stress the importance of considering evaluation from an overall viewpoint in order to product higher quality Knowledge-based Systems (KBS), that is, measuring attributes of products generated throughout the entire system life cycle rather than the final system alone. A framework for measuring typical products obtained during the development phases is proposed here. This measurement framework includes the definition of the products and the definition of attributes that characterize these products. The attributes are ordered as a multilevel hierarchy. The aim of the measurement framework proposed is to facilitate the application of measurement plans to KBS, using associated metrics. When building this environment, we sought to unify other work in the field of KBS evaluation.     

支持向量机软测量的嵌入式系统平台实现

针对石油化工等复杂过程的软测量问题,以ARM与浮点DSP双核控制器OMAP-L137为核心设计了一种嵌入式软测量平台,能够完成实时数据处理和在线计算.以实时性为目标,对支持向量机的惩罚因子、径向基函数gamma参数、不敏感区域(容忍经验风险)、训练中止条件等因素进行优化,简化了支持向量机算法,并成功移植到嵌入式平台,实...