先進(jìn)控制技術(shù)及應(yīng)用
加入技術(shù)交流群
掃碼加入
和技術(shù)大咖面對(duì)面交流
海量資料庫(kù)查詢(xún)
9．基于現(xiàn)代非線性信息處理技術(shù)的軟測(cè)量建模
基于現(xiàn)代非線性信息處理技術(shù)的軟測(cè)量是利用易測(cè)過(guò)程信息（輔助變量，它通常是一種隨機(jī)信號(hào)），采用先進(jìn)的信息處理技術(shù)，通過(guò)對(duì)所獲信息的分析處理提取信號(hào)特征量，從而實(shí)現(xiàn)某一參數(shù)的在線檢測(cè)或過(guò)程的狀態(tài)識(shí)別。這種軟測(cè)量技術(shù)的基本思想與基于相關(guān)分析的軟測(cè)量技術(shù)一致，都是通過(guò)信號(hào)處理來(lái)解決軟測(cè)量問(wèn)題，所不同的是具體信息處理方法不同。該軟測(cè)量建模方法的信息處理方法大多是各種先進(jìn)的非線性信息處理技術(shù)，例如小波分析、混沌和分形技術(shù)等，因此能適用于常規(guī)的信號(hào)處理手段難以適應(yīng)的復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)。相對(duì)而言，基于現(xiàn)代非線性信息處理技術(shù)的軟測(cè)量建模方法的發(fā)展較晚，研究也還比較分散。該技術(shù)目前一般主要應(yīng)用于系統(tǒng)的故障診斷、狀態(tài)檢測(cè)和過(guò)失誤差偵破等，并常常和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊數(shù)學(xué)等人工智能技術(shù)相結(jié)合。
軟測(cè)量建模方法雖然經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展有了很多成果，但仍有許多問(wèn)題有待于進(jìn)一步研究。
（二）工業(yè)應(yīng)用實(shí)例
軟測(cè)量技術(shù)工業(yè)應(yīng)用成功實(shí)例不少。國(guó)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(cè)量?jī)x表，例如：測(cè)量10%、50%、90%和最終的ASTM沸點(diǎn)、閃點(diǎn)、傾點(diǎn)、黏點(diǎn)和雷得蒸汽壓等，這些已廣泛應(yīng)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(wěn)定塔、脫乙烷塔等先進(jìn)
國(guó)內(nèi)引進(jìn)催化裂化、常減壓等裝置的先進(jìn)控制軟件亦有軟測(cè)量技術(shù)，但這些引進(jìn)軟件價(jià)格昂貴。國(guó)內(nèi)有關(guān)高等院校、科研院所和企業(yè)等自行開(kāi)發(fā)了不少軟測(cè)量技術(shù)工業(yè)應(yīng)用，甲醇生產(chǎn)過(guò)程中烴類(lèi)轉(zhuǎn)化反應(yīng)器出口氣中CH4含量軟測(cè)量。在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行測(cè)試獲得大量數(shù)據(jù)后通過(guò)回歸方法得到了一個(gè)線性回歸模型，并進(jìn)行適當(dāng)校正后投入運(yùn)行，與分析值十分接近，并用軟測(cè)量得到的CH4估計(jì)值成功應(yīng)用于串級(jí)控制。
氣分裝置丙烯丙烷塔塔頂丙烯成分軟測(cè)量。通過(guò)嚴(yán)格的汽液平衡模型簡(jiǎn)化和現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試，得到非線性回歸模型，并設(shè)計(jì)在線校正。該軟測(cè)量估計(jì)器投入在線運(yùn)行，精確度滿足要求，并成功應(yīng)用于丙烯成分閉環(huán)控制，取得了明顯經(jīng)濟(jì)效益。
催化裂化裝置分餾塔輕柴油凝固點(diǎn)軟測(cè)量，基于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)分析并結(jié)合工藝機(jī)理分析，建立了多層前向網(wǎng)絡(luò)柴油凝固點(diǎn)的軟測(cè)量模型，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單在線校正。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型估計(jì)值與分析值最大誤差為1.65℃，并用了閉環(huán)控制，平穩(wěn)了生產(chǎn)，減少凝固點(diǎn)波動(dòng)，合格品由94%提高到100%。
催化裂化裝置主分餾塔粗汽油干點(diǎn)軟測(cè)量。通過(guò)機(jī)理和現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)分析，建立回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模型精確度均能滿足生產(chǎn)。最后采用回歸模型，并加在線控制，現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用表明誤差小于3℃，達(dá)98%，已投入閉環(huán)控制。
常減壓裝置常壓塔柴油凝固點(diǎn)軟測(cè)量。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)采集數(shù)據(jù)經(jīng)處理后，建立了非線性回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合的混合模型，并設(shè)計(jì)了一個(gè)串級(jí)控制系統(tǒng)。投入運(yùn)行后獲得較好控制效果，可以滿足生產(chǎn)要求。
加氫裂化裝置第一分餾塔航煤干點(diǎn)軟測(cè)量。根據(jù)加氫裂化分餾塔的工藝機(jī)理和實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分析，合理確定輔助變量，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理。在此基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)了BP-RBF-PLS的航煤干點(diǎn)軟測(cè)量混合模型。在工業(yè)裝置上投入運(yùn)行精度較高，已通過(guò)驗(yàn)收，認(rèn)為該軟測(cè)量可實(shí)現(xiàn)航煤干點(diǎn)在先連續(xù)測(cè)量，滿足生產(chǎn)要求，為實(shí)現(xiàn)先進(jìn)控制創(chuàng)造了條件。
延遲焦化裝置分餾塔粗汽油干點(diǎn)軟測(cè)量。經(jīng)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)及工藝機(jī)理分析，確定了影響粗汽油干點(diǎn)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(lián)建立了粗汽油干點(diǎn)混合模型，交叉驗(yàn)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(yīng)質(zhì)量指標(biāo)軟測(cè)量。經(jīng)工藝機(jī)理分析，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)的相關(guān)分析，確定輔助變量，采用基于遞推算法的PLS建立軟測(cè)量模型，該箅法已在PTA氧化反應(yīng)質(zhì)量指標(biāo)的先進(jìn)控制中應(yīng)用，取得了較好經(jīng)濟(jì)效益。
連續(xù)重整裝置中重整產(chǎn)品辛烷值、待生催化劑結(jié)焦含量、重整產(chǎn)品C5+液收率的軟測(cè)量，實(shí)現(xiàn)在保證質(zhì)量合格前提下提高產(chǎn)品收率的優(yōu)化操作指導(dǎo)；完成對(duì)重整再生器氧含量的軟測(cè)量。兩個(gè)系統(tǒng)先后投運(yùn)后運(yùn)行正常，取得了良好的經(jīng)濟(jì)效益。
另外，還有丙烯腈收率軟測(cè)量；高壓聚乙烯生產(chǎn)過(guò)程中的重要參數(shù)——熔融指數(shù)（MI）的軟測(cè)量；合成醋酸乙烯的空時(shí)得率和催化劑選擇性的軟測(cè)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(cè)量；丁二烯裝置的DA106塔塔底的水含量、塔頂?shù)募谆胰玻∕A）和DA107塔塔底的丁二烯（BD-13）、塔頂?shù)亩《˙D-13）和總?cè)玻ㄖ饕且一胰?，用EA表示）的軟測(cè)量。
（三）軟測(cè)量技術(shù)研究的方向
軟測(cè)量技術(shù)是工業(yè)計(jì)算機(jī)優(yōu)化控制的有利工具，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)取得了不少成果，其理論體系亦正在逐步形成。不論過(guò)于夸大軟測(cè)量的作用或忽視軟測(cè)量的重要性均是不正確的。軟測(cè)量技術(shù)研究的方向是：
1．?dāng)?shù)據(jù)處理
數(shù)據(jù)處理是一個(gè)十分重要的問(wèn)題，尤其是過(guò)失誤差處理。在理論研究方面已經(jīng)取得不少成果，但跟實(shí)際應(yīng)用還存在相當(dāng)距離，應(yīng)進(jìn)一步深入研究，縮小理論與實(shí)際的差距。近年來(lái)，出現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，很有吸引力。
2．軟測(cè)量建模方法研究
將新興的技術(shù)用于軟測(cè)量建模。目前雖然出現(xiàn)了眾多軟測(cè)量建模方法，但仍不能滿足實(shí)際需要。將一些新興的技術(shù)用軟測(cè)量建模，建立基于新興技術(shù)的軟測(cè)量模型仍是目前研究的熱點(diǎn)。如：將微粒群優(yōu)化技術(shù)、遺傳算法、混沌與分形技術(shù)等新興技術(shù)用于軟測(cè)量建模，建立性能更好的軟測(cè)量模型。
將不同的方法相互融合建立混合模型。由于實(shí)際系統(tǒng)的復(fù)雜多變，一種方法建立的模型難以滿足要求。如果結(jié)合實(shí)際系統(tǒng)的機(jī)理分析和實(shí)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(cè)量應(yīng)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(kāi)發(fā)更多實(shí)用方法，以適應(yīng)復(fù)雜工業(yè)過(guò)程控制的需要亦應(yīng)是當(dāng)前研究重點(diǎn)。
三、結(jié)束語(yǔ)
今后，還要進(jìn)一步開(kāi)發(fā)魯棒性強(qiáng)，適應(yīng)性寬（操作條件、原料性質(zhì)等），性能價(jià)格比優(yōu)的商品化先進(jìn)控制與優(yōu)化控制軟件，適應(yīng)國(guó)內(nèi)大中型企業(yè)需要。
當(dāng)前先進(jìn)控制與優(yōu)化控制軟件的二次開(kāi)發(fā)量較大，從設(shè)計(jì)，測(cè)試，仿真研究，到實(shí)際工業(yè)裝置投運(yùn)周期較長(zhǎng)，為此今后應(yīng)開(kāi)發(fā)一些二次開(kāi)發(fā)量較少的先進(jìn)控制與優(yōu)化控制軟件，以適應(yīng)市場(chǎng)需要。
隨著人工智能的迅速發(fā)展和控制理與其他學(xué)科的交叉滲透，先進(jìn)控制技術(shù)將會(huì)得到更深入的發(fā)展，應(yīng)用更加廣泛，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
用戶(hù)要建立一支能參與設(shè)計(jì)、測(cè)試、仿真研究、到實(shí)際工業(yè)裝置投運(yùn)技術(shù)隊(duì)伍，一旦先進(jìn)控制與優(yōu)化控制軟件廠商交付使用后，企業(yè)自已能運(yùn)行、維護(hù)，保持長(zhǎng)期運(yùn)行。
評(píng)論