引黄灌渠斗口流量软测量技术

引黄灌渠斗口水流量通常依据闸门开度、闸前和闸后水位等可观测信息估算。自动测量装置具有“软仪表”的典型特征,建立精确适用的软测量模型十分关键。鉴于训练后的人工神经网络可以精确逼近任意非线性函数,建立了基于BP网络和RBF网络的引黄灌渠斗口流量软测量模型,并精选水工试验数据构成训练样本集进行仿真训练。检验表明,基于人工神经网络的软测量模型输出值与期望值(标准三角量水堰的测量结果)吻合良好,斗口水流量软测量精度有显著改善。     

基于改进聚类算法的分布式SVM及其应用

针对RPCL聚类算法存在的缺点，提出一种改进算法，并在此基础上得到了一种分布式支持向量机(DSVM)，针对SVM算法中阚值难以确定的问题，提出了一种两段学习算法．最后将DSVM应用于氧化铝高压溶出过程苛性比值的软测量，现场数据的仿真结果表明该方法具有较高的精度，能满足实际生产的需要。     

化工软测量技术研究进展

详细说明了软测量技术的含义以及软测量系统的组成。在此基础上，介绍了软测量技术中基于机理分析建模、应用状态观测器建模、应用统计分析建模、神经元网络、模糊技术、以及支持向量机的智能建模等软测量建模理论方法和最新研究成果，之后介绍了小波分析、推断控制算法在软测量数据处理中的应用，最后介绍了基于虚拟仪器开发平台的软测量系统实现技术。     

烟气含氧量软测量新方法研究

针对目前大量工业现场使用的氧量分析仪成本昂贵、维护费用高且易损坏等问题，在几种常见方法对比讨论的基础上，提出了利用基于统计分析和神经网络技术的NNPLS方法建立烟气含氧量软测量模型的方法。该方法综合了PLS和神经网络技术的优点，能够利用过程历史数据辨识对象模型；利用现场实际数据对该方法进行了仿真验证，并将仿真结果与传统的线性PLSR方法和直接神经网络建模方法作了比较，结果显示NNPLS方法所建立的软测量模型具有更强的泛化能力。文中还对静态模型向动态模型进行了扩展。     

基于PCA—改进BP算法的软测量技术

文中针对基本BP网络建立软测量模型时所存在的一些问题，例如：输入变量之间可能存在的线性相关等冗余性、基本BP算法收敛速度较慢而且易于限于局部最优等，本文尝试将主元分析与变尺度改进BP算法相结合，以提高软测量模型的训练速度和外推能力，为软测量技术的在线应用提供更大的方便。实验结果表明PCA方法与变尺度的改进BP神经元网络相结合的软测量建模方法在训练速度和外推能力方面有较大的改善。     

基于RBF神经网络的气体流量软测量模型研究

流量信号是热工过程中非常重要的一个信号。由于流量信号存在着非线性、随机性和易受干扰的特点，很难建立起一个准确的测量模型，如传统的3种圆管紊流流速分布的近似模型，基于这些模型的传统测量方法很难测量出准确的流量值。该文提出的基于径向基函数（RBF）神经网络的流量测量模型，采用了带有遗忘因子的梯度下降算法来确定隐层基函数中心的位置和输出层权值的大小。计算结果表明这种模型计算量小、精度高，且算法简单实用。实验结果说明，基于这种模型的流量测量精度较以往模型有很大提高。     

铜精炼过程铜液温度软测量模型及应用

为了解决铜精炼过程中高温铜液温度的测量难题，确保铜精炼过程的阳极铜产品质量，基于铜精炼过程中不同阶段的热工机理，分别建立了保温过程、氧化过程以及还原过程的高温铜液温度的机理软测量模型，并采用数据预处理、黄金分割法搜索区间及其函数链神经网络校正等技术对其进行了算法设计以及编程实现.实际应用结果表明，铜精炼过程铜液温度软测量可以反映铜精炼过程铜液温度的真实变化，有助于实现铜精炼过程铜液温度软控制以及提高铜精炼过程的生产效率和生产质量.     

闪速熔炼气流干燥优化控制系统的设计与实现

针对气流干燥过程水分难以稳定的问题，设计了一个由水分软测量模型和氮气专家控制器组成的双反馈控制系统．通过智能协调得到软测量的输出，结合约束条件，采用遗传算法搜索燃油量的最优值；由氮气专家控制器来调节氮气量，从而改变回转窑窑头含氧率，使精矿不着火．通过这两个反馈调节，使得耗氮量和燃油量同时达到最小．工业数据验证表明，累计平均耗氮量和燃油量分别下降了1.4%和0.3%．     

基于操作域划分的聚丙烯熔融指数软测量

讨论了如何建立聚丙烯熔融指数软测量模型及模型更新问题.首先根据聚丙烯反应器中的氢气浓度划分操作域，对于每个操作域，用一种新的非线性部分最小二乘方法建立熔融指数软测量子模型，然后将各个子模型进行组合，建立全局模型.为了使模型适应过程的变化，提出一种递推非线性部分最小二乘算法，利用新获得的数据对原模型进行更新.同时基于滑动窗方法，提出模型在线估计和更新策略.实际应用结果表明，模型取得了很好的估计性能，计算精度满足工业生产的实际要求.     

粗汽油干点的在线软测量

引言粗汽油的干点是反映流化催化裂化（FCCU）主分馏塔产品质量指标的重要参数，对其实行卡边控制以提高经济效益一直都是石油炼制企业所关注的问题．因在线的质量分析仪不但价格昂贵，而且测量滞后，存在维护和保养上的困难及可靠性差等问题。目前在生产过程中一般采用离线分析化验手段，每8h才能有一组数据，实时性很差，无法直接实现质量闭环控制．为了实时地得到这一信息作为质量卡边控制的反馈信号,已有许多人致力于这方面的研究工作．其中比较典型的两类干点软测量模型是机理模型和神经网络模型．文献[1]基于过程机理推导出粗汽油干…