软测量模型的建立

软测量是采用过程中比较容易测量的辅助变量，构造推断估计器来推算出难以测量或根本无法测量的关键工艺参数；也就是说软测量是根据某种最优准则，选择一组既与主导变量有密切联系又容易测量的变量，即辅助变量，通过构造某种数学关系，用计算机软件实现对主导变量的在线估计。本文介绍了软测量的核心技术，并重点阐述了软测量模型建立的方法，同时还给出了建立一个完整的软测量模型的步骤。     

气液两相流流型的ECT软测量技术

提出一种基于ECT技术的气液两相流流型判别软测量模型．以ECT传感器输出中提取的特征参数作为软测量模型中的辅助变量，气液两相流的流型作为模型中的主导变量，利用人工神经网络建立了主导变量和辅助变量之间的数学关系，进而实现对气液两相流流型的在线判别，仿真结果表明，此方法判别精度高、判别速度快，为两相流流型的在线辨识提供了一种有效的手段。     

灰色软测量在介质填充率检测中的应用研究

通过对磨矿过程原理的分析，提出了基于径向基（RBF）网络的软测量方法，对以往无法在线检测的球磨机关键参数——介质填充率进行实时估计．针对现有软测量辅助变量选择方法存在的问题，结合灰关联分析理论，提出了一致关联度算法，并应用该算法实现了介质填充率软测量建模中辅助变量的选择．仿真结果表明，该软测量方法估计的平均相对误差保持在0．7％以下，可满足实际需要．同时，一致关联度算法可以准确的提取变量间的相关性，是一种有效的辅助变量选择方法．     

基于PCA-RBFN的纸浆漂白过程pH值软测量

针对纸浆漂白过程中pH值质量指标测试存在的不足，基于机理与PCA实现了辅助变量精选；采用RBFN建立了软测量模型。仿真实验显示：该软测量方案实用、可靠，在精度、实时性方面结果令人满意。     

基于模糊推理的软测量对储粮状态的预测

针对粮情测控系统中的粮食状态难以在线直接测量的问题，研究了工业测量和控制过程中的软测量技术、通过分析水分传感器、温度传感器及湿度传感器所测量的二次变量的结果，利用神经网络和模糊推理技术来实现智能化粮情测控过程中粮食的状态及其变化趋势的估计．     

污水处理出水水质指标的非线性动态软测量模型

由于缺乏稳定可靠的水质在线分析仪表,污水处理厂很难实现实时水质闭环控制和操作优化.通过选择污水过程中容易获得的进水流量和水质、溶解氧浓度、曝气氧量等辅助变量,提出一种基于PLS的多变量非线性动态多模型软测量建模方法.该方法基于有源自回归（Auto-Re-gressive with extra inputs,ARX）模型与模糊C-均值（Fuzzy C-Means,FCM）聚类方法识别操作工况,在不同操作工况分别采用神经网络偏最小二乘法NNPLS（Neural Net Partial Least Square）,建立多个非线性子模型拟和系统全局非线性.所提方法应用于某污水处理厂出水水质组分浓度软测量,仿真试验结果表明：该方法建立的多变量出水水质指标模型精度优于传统线性PLS模型.     

铝电解槽三维磁场的计算与优化（Ⅱ）——改进的遗传算法优化三维磁场

在样条积分方程法计算铝电解槽磁场的基础上，针对影响铝电解槽电流效率的各种因素，建立了铝电解槽的磁场优化模型．为提高优化速度，采用改进的遗传算法对一台180kA预焙阳极铝电解槽的磁场进行优化，得到了最佳的母线配置．优化结果表明，优化后槽的磁场分布更加均匀合理、     

基于神经网络的打浆度软测量技术研究

针对制浆造纸自动控制中打浆度的测量问题，提出采用基于神经网络的软测量技术进行打浆度测量，用BP算法建立了打浆度软测量的神经网络模型，给出了神经网络建模的具体实现方法．仿真结果表明，基于神经网络的软测量方法用于纸浆浓度的测量是可行和有效的．     

腊样芽孢杆菌DM423分批培养过程中生物量的人工神经网络软测量

利用静态多层前馈神经网络模型对腊样芽孢杆菌(Baeillus cereus DM423)(简称DM423)分批培养过程的生物量进行软测量．构建了以培养时间、温度、pH、溶氧和葡萄糖浓度作为网络的输入变量，生物量浓度为输出变量的5-5-1型的3层前馈网络，网络对DM423的生物量浓度估算精确度较好．分别对葡萄糖浓度、pH和溶氧的实际测量值施加干扰，对网络的鲁棒性进行检测，结果表明，所建立的神经网络具有一定的抗干扰能力。     

神经网络在软测量技术中的应用

软测量技术是通过数学模型来估计工程上难以检测的变量值,由于神经网络方法能够描述高度非线性的输入输出关系,因此,基于神经网络的软测量技术已经成为很有吸收力的研究领域,它将辅助变量作为神经网络的输入,将一导变量作为输出,通过训练网络来实现主导变量在线估计,对基本于神经网络的软测量技术进行了综述并详细介绍了神经网络软仪表的结构和方法,给出了神经网络软仪表的系统开发框架,讨论了它在过程控制中的应用,对其发     

铝电解槽三维磁场的计算与优化(Ⅱ)——改进的遗传算法优化三维磁场

在样条积分方程法计算铝电解槽磁场的基础上，针对影响铝电解槽电流效率的各种因素，建立了铝电解槽的磁场优化模型．为提高优化速度，采用改进的遗传算法对一台180?kA预焙阳极铝电解槽的磁场进行优化，得到了最佳的母线配置．优化结果表明，优化后槽的磁场分布更加均匀合理．     

神经网络在软测量技术中的应用

软测量技术是通过数学模型来估计工程上难以检测的变量值。由于神经网络方法能够描述高度非线性的输入输出关系,因此,基于神经网络的软测量技术已经成为很有吸引力的研究领域,它将辅助变量作为神经网络的输入,将主导变量作为其输出,通过训练网络来实现主导变量在线估计。对基于神经网络的软测量技术进行了综述并详细介绍了神经网络软仪表的结构和方法,给出了神经网络软仪表的系统开发框架,讨论了它在过程控制中的应用,对其发展作了简要的展望。     

铝电解槽极间电压组成及实时测量

探讨了电解槽电压的组成及降低槽电压的途径,同时开发了一种实时测量方法及设备来测量铝电解槽槽电压组成,为降低槽电压和控制电解槽热平衡提供重要的数据基础．实验室和工业现场测试表明,该设备可准确地测量出电解槽的各部分电压组成和极距,为电解槽精确化控制和操作提供了可靠的技术支持．     

变量选择在废水处理过程软测量建模中的应用

化学需氧量与悬浮固形物含量是造纸工业废水排放中需要重点监测的指标,建立有效的废水出水水质预测模型是优化控制废水中污染物排放量的有效方法。由于实际工业废水处理过程的复杂性,可测变量之间存在强相关性,利用偏最小二乘法提取变量的投影重要性信息进行变量选择,将选择后的最优变量子集作为软测量模型的输入,建立出水水质的最优预测模型。以最小二乘支持向量机模型为例,基于变量选择的最小二乘支持向量机模型对出水化学需氧量进行预测时均方根误差降低了15.2%,相关系数提高了14.4%;对于出水悬浮固形物模型,均方根误差降低了20.5%,相关系数提高了16.1%。结果表明在建模时进行变量选择可以降低模型的复杂度和提高模型的泛化能力。     

基于软测量技术的化工过程优化控制策略

针对参数不确定型系统,提出基于软测量技术的新优化控制思路.通过求解连续静态过程的优化模型,实时跟踪一阶最优性必要条件实现不确定系统的在线优化.借助软测量技术找到可测变量与不可测最优性必要条件之间的估计模型,以该模型的输出为被控变量直接实现过程的优化控制.与传统的实时优化(RTO)方法相比,新策略更加迅速有效,可用简单的控制器（如PID）实现.对一个蒸发过程的研究结果表明了该方法的有效性.     

基于软测量的检测技术

在剖析软测量基本思想的基础上，通过实例对基于软测量的不同检测技术及应用进行了详细的分析和对比。结果表明：基于软测量思想可以形成3种不同于间接测量的典型形式检测技术．它们之间的最大不同是测量模型的输入输出与工业对象输入输出之间关系的差异．     

跳汰机床层松散状况软测量建模方法研究

应用人工智能的方法建立了跳汰机床层松散状况的软测量模型，该软测量模型的建立分2步完成：首先根据工业现场的操作经验和化验分析结果，应用跳汰机分选效果主要指标（不完善度和错配物总量）与床层松散状况的关系建立模糊推理系统（FIS）模型，实现跳汰机床层松散状况的离线评价；然后根据浮标传感器的输出与跳汰机床层松散的关系以及跳汰机床层松散状况的离线评价结果，建立基于自适应神经模糊推理系统（ANFIS）的跳汰机床层松散状况的在线估计模型．实验得到软测量模型的训练均方根误差为0．0147，验证均方根误差为0．0214，充分体现ANFIS具有显著的学习能力和良好的泛化能力．     

420 kA铝电解槽失电后热场分析及运用

通过建立420 kA铝电解槽的三维模型,并采用有限元分析软件ANSYS Workbench模拟了失电后槽内热场变化情况.重点研究了电解槽失去直流电流输入后电解槽内各个介质的温度变化情况,获取了电解槽失电后随时间延长温度下降情况,得到了电解槽内各个介质的温度随时间下降的曲线.通过仿真分析发现电解槽在失电后30 min各个介质温度变化较小,2 h左右电解质温度下降10℃左右,4 h左右电解质温度下降到了915℃左右,同时分析了电解槽外壳和阳极热通量的情况.建立的稳态温度场与实际测量结果比较,其温度差最大为76℃,最小为7.9℃,个别测量点与实际结果偏差稍大,多数测量点与实际结果较为接近.造成偏差的原因主要是仿真模型存在一定的误差,但大的趋势与实际结果相吻合.仿真研究的结果对电解槽失电后的应急处置及平时的应急管理具有重要的指导意义.     

铝电解槽点式下料的专家模糊控制方法

以１６０ｋＡ预焙铝电解槽为研究对象,综合运用模糊和专家系统技术,开发出用于铝电解槽点式下料控制的专家模糊控制器,它是最新开发的铝电解智能模糊控制系统的关键部分。运行结果表明,它控制精度高,鲁棒性好,具有显著的增产节能效果。     

钢管磨削力软测量模型及其应用研究

在钢管磨削生产过程中,磨削力的大小与钢管表面磨削质量密切相关,一般情况下,磨削力难以直接测量。目前软测量技术是解决这一问题的有效方法。在详细分析磨削电机电流和砂轮磨削力关系的基础上,建立了钢管磨削力软测量模型,为钢管磨削力精确控制提供了可靠保证。