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自動煎藥機的軟測量技術

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自動煎藥機的軟測量技術

發布日期:2020-03-04 作者: 點擊:


自動煎藥機軟測量技術的基本思想是將現代工業生產和自動控制理論相結合,主導變量指那些當前技術不易快速測量或者很難直接測量的重要變量,輔助變量指選擇一些當前比較容易檢測的變量變量,建立一個關于主導變量和輔助變量的數學模型,通過這個數學模型來估計和推斷主導變量。

自動煎藥機軟測量技術從本質上可以說是一個數學建模問題,把可觀察測量的變量、被控制變量和擾動變量與產品質量聯系起來,找出它們之間的關系建立函數模型,利用這個函數模型可以通過過程操作數據信息估計產品質量值。具體地,軟測量技術的主要內容有:軟測量的輔助變量選擇、軟測量的數據選擇和處理、軟測量的模型辨識和驗證。

(1)、輔助變量選擇

軟測量的目的是利用可測信息估計被測變量的信息??蓽y控制輸入、可測干擾輸入、可測主導變量和可測輔助變量這些變量都是可以利用的信息。

可測變量類型、數量和檢測點位置選擇是輔助變量選擇的主要方面。影響輔助變量的選擇主要包括過程的自由度、測量噪聲和模型的不確定性等,按照靈敏性(能快速的對過程輸出或不可測擾動做出反應)、過程適用性(工程上易于獲取同時具有一定的測量精度)、特異性(除了過程輸出或不可測擾動其他的一些干擾不受其影響)、準確性(精度的要求能夠滿足)、獸棒性(對模型的誤差不敏感)等原則對輔助變量的類型進行選擇。由于原始輔助變量數目,類型很多,這樣建模增加模型的難度,可以通過降維處理減少輔助變量的個數但是必須按照輔助變量選擇的原則來進行。在使用軟測量技術時,模型的動態特性會受檢測位置不同而不同,因此輸入中間輔助變量各個檢測點的檢測方法、位置和儀表精確度等需要合理的選擇,要不會對模型的動態特性產生影響。

(2)、數據選擇和處理

軟測量是通過過程測量數據經過處理來實現的,通過對采集數據的選擇可以保證數據的準確性和有效性,采集數據時要注意數據的“信息”量,均勻分配采集點,增大數據的涵蓋范圍,避免數據重疊。同時,通過輸入數據的預處理可以減少儀表精度和環境噪聲等因素對數據的影響。誤差處理和數據變換是輸入數據預處理的兩種常用方法。數據變換對模型精度,非線性映射能力有重要作用,數值變換包括標度、轉換和權函數三部分。當測量數據的數值數量級太大,提高算法的精確度和穩定性時一般應用標度這個數值變換方法。為了降低對象的非線性特性時,一般應用轉換這種數值變換方法,權函數用于實現對變量動態特性的補償。為了保證輸入數據準確、有效的必須使用誤差處理方法,誤差主要包括隨機誤差和過失誤差。隨機誤差是受隨機因素(操作過程的微小擾動和測量信號的噪聲等)的影響不可避免。因為數據具有一些統計規律,可以通過數字濾波方法減少隨機誤差的影響。過失誤差會極大影響軟測量的在線進行精度,減少過失誤差的影響是非常重要的,常用方法主要有隨機搜索法、神經網絡等。

(3)、模型辨識和驗證

通過上面的了解可以知道軟測量的核心就是模型辨識。軟測量的結果就是由辨識得到的模型取得的。隨著軟測量技術的發展,因為所用的理論工具不同和所研究的對象不同形成了很多中軟件測量方法。統計回歸法是目前應用廣泛的軟測量方法之一,在生產過程較為平穩的場所人們一般應用統計回歸分析法,對于一些復雜的系統它應用很困難。為了應對一些復雜的系統,研究者們又提出了機理建模、模式識別和神經元技術等非線性測量方法,建立質量模型和優化模型可以通過上面的方法。

自動煎藥機.jpg

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