先進控制技術及應用
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9．基于現代非線性信息處理技術的軟測量建模
基于現代非線性信息處理技術的軟測量是利用易測過程信息（輔助變量，它通常是一種隨機信號），采用先進的信息處理技術，通過對所獲信息的分析處理提取信號特征量，從而實現某一參數的在線檢測或過程的狀態識別。這種軟測量技術的基本思想與基于相關分析的軟測量技術一致，都是通過信號處理來解決軟測量問題，所不同的是具體信息處理方法不同。該軟測量建模方法的信息處理方法大多是各種先進的非線性信息處理技術，例如小波分析、混沌和分形技術等，因此能適用于常規的信號處理手段難以適應的復雜工業系統。相對而言，基于現代非線性信息處理技術的軟測量建模方法的發展較晚，研究也還比較分散。該技術目前一般主要應用于系統的故障診斷、狀態檢測和過失誤差偵破等，并常常和人工神經網絡或模糊數學等人工智能技術相結合。
軟測量建模方法雖然經過多年的發展有了很多成果，但仍有許多問題有待于進一步研究。
（二）工業應用實例
軟測量技術工業應用成功實例不少。國外有Inferential Control、Setpoint、DMC、Profimatics、Simcon、Applied Automation等公司以商品化軟件形式推出各自的軟測量儀表，例如：測量10%、50%、90%和最終的ASTM沸點、閃點、傾點、黏點和雷得蒸汽壓等，這些已廣泛應用于常減壓塔、FCCU主分餾塔、焦化主分餾塔、加氫裂化分餾塔、汽油穩定塔、脫乙烷塔等先進
國內引進催化裂化、常減壓等裝置的先進控制軟件亦有軟測量技術，但這些引進軟件價格昂貴。國內有關高等院校、科研院所和企業等自行開發了不少軟測量技術工業應用，甲醇生產過程中烴類轉化反應器出口氣中CH4含量軟測量。在現場進行測試獲得大量數據后通過回歸方法得到了一個線性回歸模型，并進行適當校正后投入運行，與分析值十分接近，并用軟測量得到的CH4估計值成功應用于串級控制。
氣分裝置丙烯丙烷塔塔頂丙烯成分軟測量。通過嚴格的汽液平衡模型簡化和現場測試，得到非線性回歸模型，并設計在線校正。該軟測量估計器投入在線運行，精確度滿足要求，并成功應用于丙烯成分閉環控制，取得了明顯經濟效益。
催化裂化裝置分餾塔輕柴油凝固點軟測量，基于現場數據分析并結合工藝機理分析，建立了多層前向網絡柴油凝固點的軟測量模型，設計簡單在線校正。神經網絡模型估計值與分析值最大誤差為1.65℃，并用了閉環控制，平穩了生產，減少凝固點波動，合格品由94%提高到100%。
催化裂化裝置主分餾塔粗汽油干點軟測量。通過機理和現場采集數據分析，建立回歸模型和神經網絡模型，模型精確度均能滿足生產。最后采用回歸模型，并加在線控制，現場應用表明誤差小于3℃，達98%，已投入閉環控制。
常減壓裝置常壓塔柴油凝固點軟測量。通過現場采集數據經處理后，建立了非線性回歸模型和神經網絡模型，為提高模型精確度和魯棒性，組成非線性回歸模型與神經網絡模型結合的混合模型，并設計了一個串級控制系統。投入運行后獲得較好控制效果，可以滿足生產要求。
加氫裂化裝置第一分餾塔航煤干點軟測量。根據加氫裂化分餾塔的工藝機理和實測數據分析，合理確定輔助變量，進行數據采集和預處理。在此基礎上開發了BP-RBF-PLS的航煤干點軟測量混合模型。在工業裝置上投入運行精度較高，已通過驗收，認為該軟測量可實現航煤干點在先連續測量，滿足生產要求，為實現先進控制創造了條件。
延遲焦化裝置分餾塔粗汽油干點軟測量。經對現場采集的數據及工藝機理分析，確定了影響粗汽油干點的最主要因素，分別建立了PLS和RBFN模型，為提高模型精確度和泛化能力、將PLS模型和RBFN模型并聯建立了粗汽油干點混合模型，交叉驗證表明這一方法是有效的，所建模型精確度較高和良好的泛化能力。
PTA氧化反應質量指標軟測量。經工藝機理分析，結合實際數據的相關分析，確定輔助變量，采用基于遞推算法的PLS建立軟測量模型，該箅法已在PTA氧化反應質量指標的先進控制中應用，取得了較好經濟效益。
連續重整裝置中重整產品辛烷值、待生催化劑結焦含量、重整產品C5+液收率的軟測量，實現在保證質量合格前提下提高產品收率的優化操作指導；完成對重整再生器氧含量的軟測量。兩個系統先后投運后運行正常，取得了良好的經濟效益。
另外，還有丙烯腈收率軟測量；高壓聚乙烯生產過程中的重要參數——熔融指數（MI）的軟測量；合成醋酸乙烯的空時得率和催化劑選擇性的軟測量；乙烯裝置裂解爐出口乙烯收率、丙烯收率、裂解深度的軟測量；丁二烯裝置的DA106塔塔底的水含量、塔頂的甲基乙炔（MA）和DA107塔塔底的丁二烯（BD-13）、塔頂的丁二烯（BD-13）和總炔（主要是乙基乙炔，用EA表示）的軟測量。
（三）軟測量技術研究的方向
軟測量技術是工業計算機優化控制的有利工具，在理論研究和實際應用中已經取得了不少成果，其理論體系亦正在逐步形成。不論過于夸大軟測量的作用或忽視軟測量的重要性均是不正確的。軟測量技術研究的方向是：
1．數據處理
數據處理是一個十分重要的問題，尤其是過失誤差處理。在理論研究方面已經取得不少成果，但跟實際應用還存在相當距離，應進一步深入研究，縮小理論與實際的差距。近年來，出現了神經網絡方法，很有吸引力。
2．軟測量建模方法研究
將新興的技術用于軟測量建模。目前雖然出現了眾多軟測量建模方法，但仍不能滿足實際需要。將一些新興的技術用軟測量建模，建立基于新興技術的軟測量模型仍是目前研究的熱點。如：將微粒群優化技術、遺傳算法、混沌與分形技術等新興技術用于軟測量建模，建立性能更好的軟測量模型。
將不同的方法相互融合建立混合模型。由于實際系統的復雜多變，一種方法建立的模型難以滿足要求。如果結合實際系統的機理分析和實際情況，將不同的方法相互融合，建立混合模型，這一建模方向是值得研究的方向。
3．在線校正的研究
在線校正是軟測量應用中必不可少的部分，盡管已有不少離線校正的方法，但在線校正的方法十分有限。因此，開發更多實用方法，以適應復雜工業過程控制的需要亦應是當前研究重點。
三、結束語
今后，還要進一步開發魯棒性強，適應性寬（操作條件、原料性質等），性能價格比優的商品化先進控制與優化控制軟件，適應國內大中型企業需要。
當前先進控制與優化控制軟件的二次開發量較大，從設計，測試，仿真研究，到實際工業裝置投運周期較長，為此今后應開發一些二次開發量較少的先進控制與優化控制軟件，以適應市場需要。
隨著人工智能的迅速發展和控制理與其他學科的交叉滲透，先進控制技術將會得到更深入的發展，應用更加廣泛，產生更大的經濟效益和社會效益。
用戶要建立一支能參與設計、測試、仿真研究、到實際工業裝置投運技術隊伍，一旦先進控制與優化控制軟件廠商交付使用后，企業自已能運行、維護，保持長期運行。
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