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第２７卷第２期 ２０１０年２月２８日
计算机与应用化学
Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ
Ｖｏｌ，２７，Ｎｏ．２ Ｆｅｂｒｕａｒｙ，２０１０
化工流程工业中计算机的应用技术与进展
杨榛¨，浦伟光２，隋志军２，魏永明２
（１．华东理工大学，化学工程联合国家重点实验室，上海，２００２３７；２．华东理工大学化工学院，上海，２００２３７）
摘要：计算机应用技术促进了流程工业的变革和发展，并日益渗透到流程工业的各个方面。文章以流程工业中的化 工行业为重点，论述了计算机在流程工业自动控制、故障诊断与检测、软测量等领域的应用原理与方法，阐明了计算 机是提高企业自动化和信息化水平的关键，阐述了化工流程工业中计算机的应用技术发展所面临的问题并就其发 展提出若干建议。 关键词：化工流程工业；计算机技术；进展 中图分类号：ＴＱ０２１．９；ＴＱ０１５．９；０６－３９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１－４１６０（２０１０）０２－１３９－１４４
１
引言
流程工业是指主要生产过程为连续生产的工业。其特
２计算机控制技术
随着流程工业的生产过程趋向于大型化、复杂化，流程 工业的自控系统对正确指导生产操作、保证生产安全、保证 产品产量和质量起着极其重要的作用。自动化生产可以避 免或减轻操作人员大量、繁重、危险的操作，特别是在易燃、 易爆、有毒、腐蚀性、连续生产等工艺操作条件苛刻的化工生 产过程更是如此。 所谓流程工业自动化是在工艺设备上，配备一些自动化 装置，使生产按照规定的要求自动代替或部分替代操作人员 的直接劳动，即：用自动化装置来管理设备或生产过程，使之 正常运行，从而使工艺参数保持在所需要的值或状态上，或 使生产过程按照一定的程序运行，保证生产过程的最佳状 态。工艺参数控制是流程生产自动化的重要环节，目前先进 生产工艺对自动化的要求日益迫切，过程控制系统需具备对 工艺参数的检测、显示、记录、控制、报警等功能，其过程控制 系统的发展过程如图１所示（其中ＩＰＣ（ｉｎｄｕｓｔｒｉＭ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）表示工业控制机，ＰＬＣ（ｐｒｏｇｒａｎｕｎａｂｌｅ
ｃｏｎｔｒｏｌ
点如下： （１）连续生产，工艺流程基本不变，生产过程靠调整工 艺操作的参数； （２）工艺反应过程中基本的生产装置为单元级，存在能 量、物料最佳控制策略； （３）流程的安全、稳定、长周期是节能降耗、稳产、高产 的重要保障； （４）生产环境苛刻，生产过程包含复杂的物理、化学过 程以及各种突变和不确定性因素。 流程工业包括石化、冶金、电力、轻工、制药、环保、水利 等，是国民经济中占主导的行业。目前，全球５００强行业中， 其企业超过７０家，占１５％左右，我国流程工业年产值占全国 企业年总产值的６０％以上，流程工业的发展状况直接影响 国家的经济基础，是国家的重要基础支柱产业…。 自２０世纪５、６０年代，计算机技术较早进入到化工流程 工业中，使流程工业的发展获益匪浅。进入２１世纪的信息 时代，随着流程工业生产过程的连续化、生产装置的大型化， 计算机已成为流程工业发展不可或缺的工具，企业的自动 化、信息化技术已成为现代企业生产的安全、高效、优质、低 耗的基本条件和重要保证。计算机应用技术可以实现企业 的优化运行、优化控制与优化管理，是提高企业自动化和信 息化水平的关键，已成为提高企业竞争力的核心高技术旧１。 本文以流程工业中的典型化工流程行业为主要背景，讨 论计算机技术在化工流程工业自动控制、软测量、故障诊断 等核心领域的研究现状及进展，论述化工流程工业中计算机 应用技术发展中所面临的主要问题，并就其发展提出若于建 议。
收稿日期：２００９－０４－２８；修回日期：２００９旬８－２１ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（５０６７２０２５）．
ｌｏｇｉｃａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ—
ｌｅｒ）表示可编程序控制器），如今已发展到计算机控制阶段。
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图１
流程工业控制系统的发展过程
作者简介：杨榛（１９ｒ７３～）。女，博士，主要研究方向为计算机化工应用及材料智能化设计，Ｅ？ｍａｉｌ：ｙａｎｇｚｈｅｎ＠ｅｅｕｓＬ
ｅｄｕ．ｅｎ．
万方数据
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计算机控制系统的特点是实时控制生产过程，控制过程 复杂、监控参数多、数据变化快、数据处理及存储量大。目 前，国内先进的大中型化工流程工业的过程控制，以采用集 散型控制系统ＤＣＳ（ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ 系统ＦＣＳ（ｆｉｅｌｄ
ｃｏｎｔｒｏｌ ｃｏｎｔｒｏｌ
目前，ＤＣＳ在电力、冶金、石油、化工、制药等流程工业各 种领域的应用都极广¨。Ｊ。以河南油田炼油厂丙烷脱沥青 装置的ＤＣＳ系统为例，丙烷脱沥青装置工艺流程分为抽提 和回收两部分，用丙烷作溶剂将沥青从减压渣油中分离出 来。自动控制部分采用浙江大学中控的ＪＸ－３００Ｘ ＤＣＳ，主要 控制参数有压力、温度、液位、流量等，控制方案有ＰＩＤ控制、 串级控制、分程控制等。现场模拟量和数字量输入信号经安 全栅柜，送入控制柜，直至操作站（工程师站）发出指令，经 控制站、安全栅，再送回现场的调节阀等元件从而形成闭环 控制回路。ＪＸ－３００Ｘ软件包分为实时监控软件和系统组态 软件，可完成实时监控、报表制作、事故分析、测试等功能Ｈ’。 ＤＣＳ对流程工业提高竞争能力、获取经济效益起促进作 用。但ＤＣＳ仍有如下问题：（１）基于模拟仪表，其功能单一 使过程监控站仍是集中的、半分散的；（２）现场信号的检 测、传输与控制还停留常规仪表的方式，精度低、无自诊断的 功能；（３）由于ＤＣＳ的开发商各自为政，所开发的专用平台 互不兼容。 因此，未来的ＤＣＳ其发展趋势如下所述： （１）针对上述问题１和２，随着智能变送器、远程Ｉ／Ｏ和 现场总线的发展，下移分散现场测控功能；（２）由于厂商之 间的ＤＣＳ不兼容，应向开放式系统发展。总之，ＤＣＳ采用新 技术将不断走向标准化、开放化和通用化。
ｓｙｓｔｅｍ）和总线型控制
ｓｙｓｔｅｍ）为主【…。
２．１集散型控制系统ＤＣＳ
ＤＣＳ是随着现代大型工业生产自动化的兴起和过程控 制要求的日益深化应运而生的综合控制系统。其主要特征 是集中管理和分散控制，它采取危险分散、控制分散，而操 作和管理集中的基本设想，采用多层分级、合作自治的结构 形式。ＤＣＳ功能级别通常分为：直接控制级、过程管理级、生 产管理级、经营管理级，从“上级”获取指示，从“下级”获取 信息，产生对“下级”的控制，ＤＣＳ的功能层次见图２。
２．２总线型控制系统ＦＣＳ
Ｆｉｇ．２ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｌｅｖｅｌ ０ｆ ＤＣＳ ｉｎ ｐｒｏｃｏ∞ｉｎｄｕｓｔｒｙ．
现场总线是连接智能设备和自动化系统的数字式、双向 传输、多分支结构的通信网络。现场总线控制系统的最初设 想是令全部或大部分分散的现场设备都有直接通信的能力
图２流程工业中ＤＣＳ的功能层次
常见的ＤＣＳ结构层次见图３，最低级是与生产过程直接 相连的过程控制级，在不同的ＤＣＳ中，过程控制级所采用的 装置结构形式大致相同，如过程控制单元、现场控制站、过程 监测站、基本控制器、过程接口单元等，统称现场控制单元 （或控制站），它们实现了ＤＣＳ的分散控制功能，是ＤＣＳ的核 心部分。生产过程的各种参量由传感器接受并转送给现场 控制单元作为控制和监测的依据，而各种操作通过现场控制 单元送到各执行机构，有关信号的转换、各类基本控制算法 都在现场控制单元中完成；过程管理级由工程师站、操作员 站、管理计算机和显示装置组成，直接完成对过程控制级的 集中监视和管理，通常称为操作站；ＤＣＳ的生产管理级、经营 管理级靠功能强大的计算机系统来实现ＭＪ。
和统一的通信协议，只需ｌ根通信电缆就可把它们连接起来 监控现场设备。现场总线控制系统ＦＣＳ的特点是：双向数 据通信能力不需反复Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ的转换，将控制任务下移到 现场设备，以实现测量控制一体化和全分散。它采用现场总 线作为系统的底层控制网络，沟通生产过程现场仪表、控制 设备及其与更高控制管理层次之间的联系，彼此可直接数字 通信，现场总线控制系统的结构如图４所示归１。 Ｆｉｇ．４
ＳＵ＇ｕｅｔｕｒｅ ０ｆ ｆｉｅｌｄｂｕｓ ｃｏｎｔｒｏｌ
ｓｙｓｔｅｍ．
图４现场总线控制系统的结构
ＦＣＳ是在ＤＣＳ的基础上发展起来的，ＦＣＳ在开放性、控
ｖｉｅ，３ Ｓｔｎｌｃｔｕ托ｌｅｖｅｌ ｏｆ ＤＣＳ
ｉｎ
ｐｒｏｃｅｓｓ ｉｎｄｕｓｔｒｙ
制分散等诸多方面，都优于传统ＤＣＳ，代表着自动控制系统 的发展方向与潮流。ＦＣＳ以其可靠、开放化、分散性和低成
图３流程工业中ＤＣＳ的结构层次
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本的显著优点，非常适合化工行业，应用它不仅为化工生产 建设提供先进技术，而且可以改变化工技术、设备和管理方 面的落后面貌，为化工企业带来新的效益和市场竞争能力。 具有良好的发展前景。如我国山东滨化集团公司化工厂锅 炉系统复杂控制回路和环氧丙烷装置引进了ＦＣＳ控制系 统，该系统共有控制回路２７个，其中温度控制１０个、压力控 制４个、流量控制９个、液位控制４个，其中包括变频控制３ 个、联锁控制１个及双闭环串级控制回路２套，工艺指标达 到优级，节能降耗达到良好，经济效益十分可观Ｈ引。 但目前ＦＣＳ在流程工业中的应用范围较小。影响ＦＣＳ 发展原因有三，即：技术、商务和用户。最大的局限是软硬件 技术功能的欠缺，所以实用中对于复杂、先进的控制算法还 无法在仪表中完成，需要控制设备的协助。另外作为１ 种新兴的控制技术，产品的品种还不够齐全。 从工程应用角度分析，未来ＦＣＳ的技术需要在网络性 能、智能化现场设备和系统软件等方面作进一步的发展，从 现场总线技术本身来分析，有２个明显的发展趋势：（１）寻 求统一的现场总线国际标准；（２）从Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ｅｔｈｅｒｎｅｔ走向 工业控制网络¨“。
障，并做出诊断决策，ＦＤＤ的大部分工作集中于此步骤，主要 方法有数学分析、控制理论、系统辨识、人工智能和模式识别 等。流程工业故障诊断的基本过程如图５所示。
Ｆｉｇ ５
Ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｆａｕｌｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．
图５故障诊断过程
随着电子元件及计算机技术的快速发展，使得故障诊断 技术达到了较全面、准确的程度。运用计算机系统的故障诊 断系统如图６所示：
ｆａｕｌｔ ｓｔａｔｅ ｏｕｔＤｕｔ
（ｄｉｓｐｌａｙ ｏｆｐｒｉｎｔ）
３故障检测与诊断技术
流程工业生产过程，如化工、冶金等行业，其生产环境常 处于高温高压或低温真空等极端条件，如操作不当，疏于检 测或因发生不可抗拒的自然界因素时，有生产中断、爆炸、泄 漏毒气的危险，如反应器升压爆炸、锅炉断裂、有毒气体泄漏 等事故的发生，不仅给生产带来巨大损失，而且严重威胁人 身安全，因此故障检测和诊断引起了越来越多的关注。随着 大规模生产的流程化越来越普遍，故障诊断技术也越来越多 地应用在各行各业的现代化生产中，据统计，故障检测与诊 断技术能节约设备维修成本２５％一５０％，减少事故７５％，节 约维修工时３０％，降低生产成本、节约能源和物料消耗，极 大提高产品质量和生产效率【１２１。 流程工业故障检测与诊断ＦＤＤ（ｆａｕｌｔ ｎｏｓｉｓ）系统的主要任务为¨引： （１）检测出系统或过程在某一时刻是否发生故障，并在 故障发生后立即警报； （２）在故障发生后，迅速确定故障部件或部位、故障原 因和程度以及故障对系统的影响和发展趋势； （３）提出消除故障的措施，以便隔离和替换故障部件． 抑制和排除故障，使系统或过程恢复正常。 流程工业过程故障诊断是多学科交叉的实用技术，包括 ３个主要步骤¨“： （１）检测系统状态的特征信号，与监测技术及传感器技 术相关； （２）从所检测到的特征信号中提取征兆，即信号处理与 特征变换。主要依靠相关、变换函数等数学工具，并扩展到 了小波变换、组元分析等技术； （３）由征兆和其它诊断信息来识别系统的状态，定位故
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｉａｇ－
Ｆｉｇ ６
Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ ｆｏｒ
ｃｏｍｐｕｔｅｒ
ｆａｕｌｔ ｄｉａｇｎｏｓｉｓ
ｓｙｓｔｅｍ．
图６计算机故障诊断系统流程图
故障诊断技术的方法及分类方法很多，且在不断发展 中，按照系统模型特征诊断的典型方法有以下２类【１５】： （１）基于模型的诊断方法。如基于系统模型的状态估 计和等价方程的诊断方法等，优点是能深入系统本质的动态 性质和实时诊断，缺点是当系统模型难以获得时不易实现。 （２）基于经验模型的方法。如基于故障树法、模型识别 诊断法、灰色诊断法、模糊诊断法、专家系统诊断法及神经网 络诊断法等，各有优点和局限性。 故障诊断技术可大量应用在化工生产中，如根据传感器 元件测得温度、流量、噪声等信号及无损探伤、在线化学检验 等结果的情况，判断工艺流水线甚至整个工厂的生产状况是 否正常，以便随时在线维护，将事故消灭在萌芽状态，不至造 成更大的损失。田文德等¨刮提出１种基于模型的化工管路 泄漏故障诊断法，构建的流动模型基于质量衡算和机械能衡 算，并采用递归结构模拟复杂的管网，利用动态模拟来监测 管路流动过程，并在流量异常时及时诊断，诊断过程通过动 态模型的在线参数估计完成，在实现模型校正的同时可以预 测流动过程的变化趋势并判断是否存在故障，分析了简单管 路和复杂管路应用实例，并讨论对诊断结果起重要作用的影 响因素。又如Ｗａｎｇ
Ｈ
Ｇ¨¨等将填料塔的常见故障分析归
类，建立填料塔设备的档案和维护方案以避免周期性故障， 对突发性故障则使用故障诊断专家系统判断并提出合适的 维修方案，采用专家系统和信息管理技术，减少填料塔因故 障停车带来的损失，为企业带来更大的经济效益和社会效 益。
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计算机与应用化学 在实用中，由于系统的复杂性，非线性、时变性，不确定
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决这类变量的测量问题，使软测量技术大大发展。 软测量技术包括选择辅助变量、处理输入数据、建立软 测量模型和在线校正等，其中建立软测量模型是其核心，建 模方法常见的有机理建模和实（经）验测试建模Ｂ“： （１）机理建模 机理建模从过程内在的物理和化学规律出发，通过物料 平衡、能量平衡等建立数学模型。为了获得软测量模型，简 单过程可用解析法，确定不可测主导变量和可测辅助变量的 数学关系，即可建立估计主导变量的机理模型。例如在制浆 蒸煮过程中在线测量有效碱的浓度，可根据有效碱浓度和有 效碱电导的关系得到数学模型陋】。机理模型的优点是可充 分利用已知过程知识，从事物的本质上认识外部特征，适用 范围较大，但某些难于建模的复杂过程，必须验证输入输出 数据。 （２）经验建模 理论上试验有很多设计方法，如常用的正交设计，但它 可能会在工程上遇到困难，因为工艺上可能不允许大幅度变 化操作条件，若变量选择变化区域过窄，则不仅所建模型的 适应范围小，而且测量误差大，模型精度低。因而，对于复杂 过程，特别要考虑输入变量大范围变化的场合，可用经验和
性和不完全性等，用１种方法诊断故障，往往不理想，因此目 前的流程工业已发展为多种方法的综合应用¨“”Ｊ。如模 糊一专家故障智能故障诊断法中的专家系统是１个智能计 算机程序，可求解特定领域的一切问题，而现实中诊断领域 存在的经验性专家知识往往模糊，表达知识不准确，因此可 以将模糊数学知识和专家经验并用，引入专家模糊知识表示 中。模糊专家诊断系统主要由知识库、中间数据库、模糊推 理机、人机接口、前端处理程序等部分组成，结构如图７所
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Ｆｉ昏７
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ｓｙｓｔｅｍ．
图７模糊专家诊断系统结构图
仿真法，通过实测或依据积累操作数据，用数学法如神经网 络法等测试经验模型，吸取调优操作经验，逐步向更好的操 作点移动，一些典型化工过程的仿真程序，已编制成各种现
随着流程工业生产装备不断向着大型化、高速化、连续 化方向发展，及自动化和计算机技术的迅速发展，对设备提 出了新的要求，如性能更好、功能更强，精度更高，这些要求 必然对系统或设备的故障诊断技术提出更高的要求，而先进 的智能故障检测与诊断法在流程工业特别是化学工业的应 用将普及，但任何单独或复合故障诊断法都不能解决所有问 题，有些问题智能故障诊断法不易应付，因此，要从以下几方 面做深入研究： （１）应针对具体过程，灵活运用传统和智能故障诊断 法； （２）充分发挥和运用专家系统、模糊数学、神经网络等 优势，不断丰富智能化故障诊断法的内容； （３）应以需求为导向，推动诊断法向更高层次发展，提 高诊断能力，使诊断技术在社会经济的发展中发挥重要作 用。
成软件包。 目前，无论机理分析还是实验建模的软测量技术，在国 内外都已推广，特别是在先进控制中，软测量应用好坏已成 为先进控制的关键。但软测量技术在应用中有一些问题亟 待改进，它们妨碍软测量技术的发挥，甚至导致失败。主要的 问题如下旧Ｊ： （１）原料性质变化或上游装置波动导致本装置进料成 份不稳定，会使估计偏差较大； （２）生产装置操作范围大幅度变化，导致应用软测量模 型超出原来学习时的范围，对于推广能力较差的软测量模型 会使估计偏差较大，失去可靠性； （３）动态软测量问题。 现在常用的软测量模型基本上是静态模型，由于输出变 量常常是离线化验数据，其取样频度难以满足这些软测量模 型的动态建模。而对于软测量模型学习和在线计算，都要求 输入、输出变量平稳，输入变化对产品质量存在大纯滞后和 容量滞后的过程，开发动态软测量技术是十分必要的。 对于变量数目不多，过程机理清晰，非线性不强的系统， 无论是机理模型还是经验建模都有效，但对于复杂系统，二 者局限性都较大。为了提高建模的准确性和实时性，出现了 机理模型和经验建模的结合等技术，经验建模的优缺点与机 理建模正好相反，特别是现场测试有一定难处。机理建模与 经验建模结合起来，可取长补短。结合方法有： （１）主体上按照机理建模，但其中部分参数来自实测； （２）通过机理分析，把变量适当结合，得出数学模型函
４软测量技术
在化工流程工业过程中，有许多变量无法或难以用传感 器直接检测，如精馏塔的塔顶／塔底产品质量、制浆过程中的 有效碱浓度、塔板效率、干点、倾点、闪点、反应器中反应物浓 度、转化率及催化剂活性等，这些变量对于提高产品质量、降 低产品成本、保证安全生产又起着重要的作用，在生产过程 中必须严格监控。但是可以由传感器检测出相关的辅助变 量，通过计算辅助变量和待测变量的数学模型，采用软测量 技术求得检测值，达到检测和控制的要求ｍ］。近年来，为解
万方数据
２０ｌＯ，２７（２） 数形式，减少自变量数目；
杨榛，等：化工流程工业中计算机的应用技术与进展
Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｉｎｄｕｓｕｙ ３ Ｘｕ Ｊ Ｊ
１４３
Ｐ蛔８．１９９９．
Ｍ．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｅｓ－
（３）由机理出发，通过计算或仿真，得大量输入数据，再 用回归法或神经网络法建模。 目前，机理与经验结合建模比较实用和常用。如杨红卫 等Ⅲ１介绍某聚酯过程酯化工艺的过程质量指标酯化率的软 测量模型，提出用减法聚类产生初始的Ｔ—Ｓ模糊模型，对样 本数据进行了误差剔除与归一化处理，仿真结果表明：该方 法建模速度快，模型泛化性能良好，为估计酯化率提供验方。
ａｎｄ Ｙａｎ
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ｔｉｏｎ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｒｅｓｓ，２００８．
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Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｈｏｕｓｅ，２００１．
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ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ｃｈｉｎａ Ｇｒｅａｓｅ，
２００７，３２（１７）：１７一１９．
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孙自强掣圳研究连续催化重整反应器结焦含量软测量问
题，先分析工艺机理，找出影响结焦量的主要参数，确定软测 量建模辅助变量，再用ＢＰ算法训练神经网络，建立结焦含 量软测量模型，然后用ＰＬＳ—ＢＰ算法重新训练，得到新的结焦 含量软测量模型，以改进模型结构，最后校正模型供现场使 用，测量结果令人满意。 近来，神经网络等智能建模理论和技术为软测量提供了 新的建模思路，如神经网络和ＰＬＳ相结合的非线性ＰＬＳ、神
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ａｎｔｉｂｉｏｔｉｃ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｎｊｉｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ），２００１，１（１）：ｌ一５．
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ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
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ｒｅｆｉｎｉｎｇ
Ｅｑｕｉｐｍｅｎｔ。２００３，１７（６）：４４—４７．
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ｃａｔｉｏｎ．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｐｒｅｓｓ，２００４．
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Ｃ．Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ ｆｌｅｌｄｂｕｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｒｏｌｎｅｔｗｏｒｋ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，１９９７，８
ｓｙｓｔｅｍｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ
Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ
（１）：２１—３２．
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经网络和粗集及模糊技术相结合的粗集模糊神经网络等，都 丰富和改进了软测量技术ⅢＪ。近年来出现的基于小波神经 网络模型和支持向量机等模型在软测量法上的应用研究，显 示出好的发展前景，支持向量机的软测量建模，因比其他非 线性函数逼近法具有更强的泛化能力，已成为化工软测量建
１２
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ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
１１９—１２４．
Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ。２００３，２９（２）：
模理论研究中的另一热点‘孙２９１。
软测量作为１种新型的过程参数检测技术，为解决检测 复杂化工过程的参数提供有效的途径，它将数学建模、人工 智能、先进控制理论应用到测量技术中，如将小波分析、推断 控制等许多先进控制算法和信号处理理论和方法应用到软 测量技术中，分析和处理测量信号进行，从而计算出流程化 工过程中许多无法直接测量的变量值，建立准确、复杂的流 程化工过程测量模型，可以预见，软测量技术将成为未来流 程化工测量技术和检测领域的一个重要研究发展方向。 ５
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ｉｎｇ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２００４，（７）：１０５一１０７．
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Ｘｉａｎ Ｊ Ｈ．Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｆａｕｌｔ Ｄｉａｇｎｏｓｉｓ ａｎｄ Ｅｘｐｅｒｔ Ｓｙ３－
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Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｃｈｅｍｉｃａｌ ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ ｐｒｏｃｅ
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ｅｓ
（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：２００９－０４－２８；Ｒｅｖｉｓｅｄ：２００９－０
８－２１）
万方数据
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