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河南对焊弯头在相关的气相温度变量压力变量之间选择压力变量

浏览: 发表时间:2022-06-01 17:42:42 来源:文章来自网络,如有侵权,请联系删除。

  对焊弯头在相关的气相温度变量压力变量之间选择压力变量。更为的方法是主元分析法,即利用现场的历史数据作统计分析计算,将原始辅助变量与被测量变量的关联度排序,实现变量精选。检测点位置的选择。检测点位置的选择方案十分灵活。对于许多工业工程,与各辅助变量相对应的检测点位置的选择是相当重要的。采用奇异值或工业控制仿真软件等方法进行检测点的选取,在使用软测量技术时,检测位置对模型的动态特性有一定影响。因此,对输人中间辅助变量各个检侧点的检测方法位置和仪表度等需有一定要求。典型的例子就是精馏塔,因为精馏塔可供选择的检测点很多,而且每个检测点所能发挥的作用各不相同。

  一般情况下,辅助变量的数目和位置常常是同时确定的,对焊弯头用于选择变量数目的准则往往也被用于检测点位置的选择。输入数据的预处理软仪表是根据过程测量数据经过数值计算而实现软测量的,其性能很大程度上依赖于所获过程测量数据的准确性和性。为了保证这一点,一方面,在数据采集时,要注意数据的“信息”量,均匀分配采样点,尽量拓宽数据的涵盖范围,减少信息重叠,避免某一方面信息冗余,否则会影响终建模的质量。另一方面,对采集来的数据进行适当的处理,因为现场采集的数据必然会受到不同程度环境噪声的影响而存在误差,因此对软测量数据的处理是软测量技术实际应用中的一个重要方面。测量数据处理包括数据预处理和二次处理数据预处理。由于工业现场采集的数据具有一定随机性,数据预处理主要是突变噪声和周期性波动噪声的影响。为提高数据处理的度,除去随机噪声,可采用数据平滑方法如时域平滑滤波和频域滤波法等。数据二次处理。根据软测量采用的系统建模方法及其机理不同,须对预处理后的数据进行二次处理,如采用神经网络方法进行系统建模需要对预处理后的数据进行归一化处理,采用模糊逻辑方法需对预处理后的数据进行量化处理。

  数学模型的建立软测量模型是软测量技术的核心。对焊弯头不同于一般意义下的数学模型,强调的是通过辅助变量来获得对变量的佳估计。机理方法。机理模型通常由代数方程组或微分方程组组成。在对工业对象的物理化学过程获得了清晰的认识后,通过列写对象的平衡方程如物料平衡平衡动量平衡相平衡等和反映流体传热传质等基本规律的动力学方程物性参数方程和设备特性方程等,确定不可测变量和可测辅助变量的数学关系,建立估计变量的数学模型。机理建模的应用受模型准确程度的影响,而且由于要求解方程组计算量大,收敛慢,难以满足在线实时估计的要求,对模型进行简化必然会降低模型的精度。计算时间和计算精度的矛盾制约了机理建模的应用。


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