基于神经网络的软测量技术研究与软件开发

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3.0 牛悦 2024-11-19 4 4 3.54MB 71 页 15积分
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摘 要
随着世界科技水平的飞速发展，各个行业的生产水平也在突飞猛进。人们对
生产的控制也越来越苛刻，密切关注、控制生产中的各个相关变量，尽力通过卡
边控制来获取最大化的效益。而现今在化工、炼油、造纸等很多行业存在着这样
一些问题，一些生产变量与生产密切相关，但是却又不能或是难以直接测量，从
而直接影响了生产质量。软测量技术正是针对此类问题，它通过选择容易测量又
与主导变量密切相关的二次变量，通过构造某种数学模型进而推到出主导变量。
而虚拟仪器是伴随着计算机技术、电子技术在电子测量技术和仪器领域的广泛应
用，出现的一种新的测试概念、测试理论、测试方法。它是一种专业型的测试软
件，近年来，神经网络技术、模糊技术等新技术在仪器研究领域取得的丰硕成果，
也展现了虚拟仪器在测量领域中的巨大应用潜力。
本文针对一些与生产密切相关而又难以直接测量的过程变量，采用数据库、
动态链接库、多线程、回调函数技术结合虚拟仪器 LabWindows/CVI 作为人机交互
平台，运用 RBF 神经网络算法建立软测量模型。结果表明，该系统具有很好的精
确度和鲁棒性,在工况或是组态平台发生变化的情况下，能够实现快速移植，是自
动监测和过程优化的有利工具。
论文的主要研究内容和工作分为以下几个方面：
(1) 研究软测量技术的发展及国内外现有的相关技术和模型，比较各种技术
的优缺点。提出本系统所采用的算法及模型。
(2) 研究学习虚拟仪器技术，软件开发技术，将虚拟仪器与同传统的仪器进行
比较。设计虚拟仪器 LabWindows/CVI 与VC++联合开发的方法。
(3) 设计在工业现场或者人机交互平台发生改变的情况下，如何通过最小的代
码开发量，实现快速高效的系统移植，使该系统达到一种通用性。
(4) 设计系统各个模块的具体功能和各个模块之间的关联和调用关系。利用
动态链接库，多线程等技术，实现数据的传输和函数的调用。
关键词：虚拟仪器 软测量 RBF 神经网络 动态链接库 多线程
ABSTRACT
With the rapid development of science and technology, all walks of life production
level also advanced by leaps and bounds. Technicians have been making steadily stricter
demands on the control of production. Closely concerned about all relevant variables in
the production control process, try to get the maximization economic benefits through
card edge control become a hot research area. Today, some industries exist the problem
some production variables have deep relation to production, but cannot or difficult to be
measured directly, which will affect the production quality, such as in chemical industry,
oil refining, paper making, etc. Selecting the second variables that not only easily to be
measured but also closed related to the dominant variables, by constructing
mathematical models to derive the leading variables, soft sensor technology can
effectively solve this problem. With the widely use of computer technology, electronics
in the field of electronic measuring technology and instruments, a new kind of test
concept, test theory and test method came out--Virtual Instrument Which is a
professional test software. These recent years, in instrument research area, neural
network control, fuzzy control and other new technology have made great achievements,
which show the huge potential of virtual instrument in the measurement area.
This paper specified on some process variables which are closely related with
production but difficult to be measured directly, we adopt database, dynamic link library,
multithreading, COM technology and so on, combined with the virtual instrument
LabWindows/CVI as Human-Machine interactive interface, using RBF neural network
build soft-sensor model. The results show that this system has a good accuracy and
robustness, at the same time its strong portability can avoid secondary development.
This system is helpful to automatic monitoring and process optimization.
This thesis’s prime work as the following aspects:
(1) Research the latest measurement models and algorithms both at home and
abroad, determine my system’s algorithm and model.
(2) Research virtual instrument and software development technology, compare
virtual instrument with the traditional ones, design the development method
combine virtual instrument LabWindows/CVI with VC++.
(3) Design when changes happened to industrial field or Human-Machine
interactive interface, how to use the smallest code development, realizing fast
and efficient system transplantation so that the system can be universal.
(4) Design the specific functions, the association and call relationship of each
module. Using dynamic link library, multi-threading technology, etc, realize
the call relation between different functions and data transmission.
Key Words: Virtual instrument, Soft sensor, RBF neural network,
Dynamic link library, Multi-threading
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ......................................................... 1
§1.1 课题研究的背景和意义 ......................................... 1
§1.2 国内外研究现状 ............................................... 2
§1.3 论文的主要工作 ............................................... 3
§1.4 论文的组织结构 ............................................... 4
第二章 工业过程控制软测量技术 ........................................ 5
§2.1 过程控制软测量技术的用途 ..................................... 5
§2.2 过程控制软测量技术的工作原理 ................................. 7
§2.3 软测量技术的构成 ............................................. 8
§2.3.1 辅助变量的选择 ........................................... 8
§2.3.2 数据的采集与处理 ........................................ 10
§2.3.3 软测量模型的建立 ........................................ 11
§2.3.4 基于 RBF 神经网络的软测量模型的建立 ...................... 14
§2.3.5 软测量模型的在线校正 .................................... 23
第三章 虚拟仪器技术 ................................................. 26
§3.1 虚拟仪器概述 ................................................ 26
§3.1.1 虚拟仪器的基本概念 ...................................... 26
§3.1.2 虚拟仪器的发展与现状 .................................... 27
§3.1.3 虚拟仪器与传统仪器的比较 ................................ 28
§3.2 虚拟仪器系统 ................................................ 29
§3.2.1 虚拟仪器的组成部分 ...................................... 29
§3.2.2 虚拟仪器的开发平台 ...................................... 30
§3.3 LabWindows/CVI 的简介 ....................................... 31
第四章 系统功能的设计与实现 ......................................... 34
§4.1 系统的功能介绍 .............................................. 34
§4.1.1 系统的主要功能及特点 .................................... 34
§4.2 系统的组成部分 .............................................. 35
§4.2.1 系统功能模块的设计 ...................................... 35
§4.2.2 系统功能实现 ............................................ 36
§4.3 系统的工作流程 .............................................. 38
§4.4 系统的关键技术实现 .......................................... 39
§4.4.1 动态链接库技术 .......................................... 40
§4.4.2 多线程技术 .............................................. 43
§4.4.3 回调函数技术 ............................................ 45
§4.5 系统界面的设计与实现 ........................................ 48
第五章 系统软件的安装与功能测试 ..................................... 55
§5.1 系统软件的安装 .............................................. 55
§5.2 系统软件的功能测试 .......................................... 55
第六章 总结与展望 ................................................... 62
§6.1 本文工作总结 ................................................ 62
§6.2 后期工作展望 ................................................ 63
参考文献 ............................................................ 64
攻读硕士学位期间科研及论文完成情况 .................................. 67
致 谢 ............................................................... 68
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
随着世界科技水平的飞速发展，各个行业的生产水平也在突飞猛进。人们对
生产的控制也越来越苛刻流程工业更是如此，流程工业包括了化工、石化、炼油、
制药、造纸、冶金、采矿、电力、食品加工等是在知识经济时代的 21 世纪的国民
经济中占主导地位的行业，全球 500 强行业中，流程工业企业有 70 余家，占 15%，
其营业收入占总收入的 16.5%，我国流程企业年产值占全国企业年总产值的 66%，
流程工业的发展状况直接影响国家的经济基础，因此，流程工业是国家的重要基
础支柱产业，而软测量技术又是流程工业中最重要的技术之一。在化工，炼油，
冶金等行业，往往存在着一些与生产密切相关，但是现今又难以直接测量或是不
能测量的重要过程变量，这直接影响了生产的质量。软测量技术就应运而生。虚
拟仪器由计算机、仪器硬件和应用软件构成，它以计算机为核心硬件平台，配上
相应测试功能的硬件作为 I/O 接口，利用仪器软件开发平台在计算机的屏幕上虚拟
出仪器的面板和相应的功能，通过鼠标或键盘操作的仪器。具有强大的人机交互
界面设计能力，易于实现各种复杂的仪器面板，数据可视化分析能力强，应用它
可以完成数据采集、处理、存储和显示功能，它还具有丰富的仪器和总线接口驱
动程序。
§1.1 课题研究的背景和意义
作为一门有着广阔发展前景的新型工业技术和综合自动化关键技术之一，软
测量技术近年来取的了较大的发展，已经成为过程控制行业令人瞩目的研究领域。
目前已建立多种测量模型，但基本还都是缺乏通用性，通常一种方法难以适应不
同的工业过程；而且数据校正目前都是局限在过程稳定的状态下。实际情况是，
稳态过程通常都是很难达到的，随时都存在波动[1]。为此体现过程动态的数据校正
能更好地改善数据质量，动态数据校正还需要充分地研究。神经网络能够较为有
效地处理过程的非线性和滞后，同时不需要很多工业过程的先验知识，而是根据
输入输出数据直接建模，RBF 神经网络不但具有良好的逼近性能，而且可以在网
络训练过程中由算法确定隐含层神经元的个数，因此 RBF 神经网络不仅能够很好
地建立软测量模型，而且保证了软测量方法的通用性。通用软测量技术响应迅速，
能够连续给出主导变量信息，具有投资低、维护保养简单等优点，且具有较高的
自适应性和鲁棒性，能够适合生产过程的高柔性，根据生产条件对自身进行调节。
本文所选择的基于 RBF 神经网络的方法不需要加入人为干预，软件使用者只
摘要：

摘要随着世界科技水平的飞速发展，各个行业的生产水平也在突飞猛进。人们对生产的控制也越来越苛刻，密切关注、控制生产中的各个相关变量，尽力通过卡边控制来获取最大化的效益。而现今在化工、炼油、造纸等很多行业存在着这样一些问题，一些生产变量与生产密切相关，但是却又不能或是难以直接测量，从而直接影响了生产质量。软测量技术正是针对此类问题，它通过选择容易测量又与主导变量密切相关的二次变量，通过构造某种数学模型进而推到出主导变量。而虚拟仪器是伴随着计算机技术、电子技术在电子测量技术和仪器领域的广泛应用，出现的一种新的测试概念、测试理论、测试方法。它是一种专业型的测试软件，近年来，神经网络技术、模糊技术等新技...

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