宋海榮 趙鵬翔 李思彤 樊金鵬 李 江

（國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利局專(zhuān)利審查協(xié)作河南中心，河南 鄭州 450000）

·電子信息與計(jì)算機(jī)技術(shù)·

軟測(cè)量技術(shù)研究及其專(zhuān)利分析

宋海榮 趙鵬翔 李思彤 樊金鵬 李 江

（國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利局專(zhuān)利審查協(xié)作河南中心，河南 鄭州 450000）

產(chǎn)品生產(chǎn)工藝的提高體現(xiàn)在對(duì)現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程控制的提高上，即在生產(chǎn)過(guò)程使用了更為苛刻的條件（如高溫、高壓），但是高溫、高壓和復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中很難或者無(wú)法由硬件感測(cè)器直接測(cè)量某些數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)又是實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)過(guò)程自動(dòng)化控制所必不可少的數(shù)據(jù)，因此催生了軟測(cè)量技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展。本文對(duì)軟測(cè)量技術(shù)進(jìn)行了研究，并分析了其應(yīng)用的領(lǐng)域以及相關(guān)專(zhuān)利分布，并對(duì)軟測(cè)量技術(shù)的研究和應(yīng)用進(jìn)行了分析。

軟測(cè)量；建模；工程設(shè)計(jì)；專(zhuān)利

近年來(lái)，隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展以及工業(yè)過(guò)程的更高程度的自動(dòng)化控制，使各行各業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程，如冶金、石油開(kāi)采/冶煉、化工生產(chǎn)和電力等基礎(chǔ)行業(yè)或原子能、核能等高新科技行業(yè)發(fā)生了顯著的變化。由于硬件感測(cè)器（各種儀表、傳感器）安裝維修保養(yǎng)困難，分析數(shù)據(jù)滯后，導(dǎo)致控制質(zhì)量性能下降，難以滿(mǎn)足實(shí)際生產(chǎn)需求［1］。軟測(cè)量技術(shù)正是為解決上述類(lèi)似的問(wèn)題發(fā)展起來(lái)的。軟測(cè)量技術(shù)理論起源于20世紀(jì)70年代，由Brosilow提出的推斷控制思想發(fā)展而來(lái)［2］。本文研究了目前軟測(cè)量技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合專(zhuān)利數(shù)據(jù)，分析了專(zhuān)利申請(qǐng)的特點(diǎn)以及領(lǐng)域分布，以進(jìn)一步研究軟測(cè)量技術(shù)的研究與應(yīng)用之間的關(guān)系，期望能夠通過(guò)分析促進(jìn)軟測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利技術(shù)到實(shí)際生產(chǎn)的應(yīng)用。

1　軟測(cè)量技術(shù)概述

軟測(cè)量技術(shù)把計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)融于自動(dòng)化控制理論和實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，通過(guò)選擇其他一些易于測(cè)量的變量（也稱(chēng)之輔助變量），并基于這些易于測(cè)量的變量構(gòu)成與難于測(cè)量或暫時(shí)沒(méi)有條件測(cè)量的主導(dǎo)變量之間的某種數(shù)據(jù)關(guān)系構(gòu)造一種關(guān)系模型［3-4］，最終通過(guò)關(guān)系模型的推導(dǎo)處理而得到待測(cè)的主導(dǎo)變量。具體的軟測(cè)量技術(shù)的實(shí)現(xiàn)包括以下幾個(gè)部分。

1.1輔助變量的選擇

輔助變量的選擇至關(guān)重要，它需要確定變量類(lèi)型和變量的數(shù)目，并且需要確定出獲取該輔助變量的檢測(cè)點(diǎn)位置。除此之外還有一些其他的規(guī)律可參考。如在可直接測(cè)量變量集中選擇出所有與待測(cè)主導(dǎo)變量有關(guān)的原始輔助變量集，然后根據(jù)推斷控制變量選擇方法中提出的靈敏性、特異性、工程適用性、精確性和魯棒性的原則選擇最終的輔助變量。

1.2數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理

采集的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)樣本訓(xùn)練用于軟測(cè)量建模，因此，對(duì)于訓(xùn)練樣本特性來(lái)說(shuō)，采集的數(shù)據(jù)需要具備代表性，即采集的數(shù)據(jù)在覆蓋工業(yè)過(guò)程的操作范圍的基礎(chǔ)上還需要考慮樣本均勻性，而且數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)具備精簡(jiǎn)性，即樣本數(shù)據(jù)量不需要過(guò)大。在采集到數(shù)據(jù)后第一步預(yù)處理是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行消除誤差處理。針對(duì)不同的誤差采取不同的處理手段，對(duì)于隨機(jī)誤差，通常為各種數(shù)字濾波方法以及數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)方法。對(duì)于過(guò)失誤差，通常的做法包括：人工剔除、技術(shù)辨別、多種測(cè)量和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。消除各種誤差后，最后一步是對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使數(shù)據(jù)在數(shù)量級(jí)上以及量綱上達(dá)到統(tǒng)一。

1.3主導(dǎo)變量與輔助變量之間的時(shí)間匹配

由于從輔助變量的改變到待測(cè)主導(dǎo)變量的改變需要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間，這個(gè)時(shí)間通過(guò)是因?yàn)閭鬏斝枰獣r(shí)間導(dǎo)致的，因此，在建模前壓根確定待測(cè)主導(dǎo)變量相對(duì)于每個(gè)輔助變量的滯后時(shí)間，即是對(duì)待測(cè)主導(dǎo)變量與輔助變量之間的時(shí)序匹配。這樣才能正確對(duì)應(yīng)出待測(cè)主導(dǎo)變量和輔助變量在時(shí)間上的關(guān)系。通常，在工業(yè)過(guò)程中，判斷這個(gè)時(shí)間需要對(duì)生產(chǎn)工藝的原理進(jìn)行分析研究，并根據(jù)生產(chǎn)流水的所用時(shí)間等數(shù)據(jù)來(lái)斷定。

1.4軟測(cè)量模型的建立

前期的輔助變量的選擇、數(shù)據(jù)的采集與處理以及主導(dǎo)變量與輔助變量之間的時(shí)間匹配都是為軟測(cè)量模型的建立做準(zhǔn)備的，軟測(cè)量模型才是核心，一般的模型如圖1所示：

圖1　軟測(cè)量模型

但是對(duì)于不同的工業(yè)過(guò)程，建模方法也不盡相同，它的發(fā)展經(jīng)歷了線(xiàn)性模型到非線(xiàn)性模型、無(wú)校正模型到有校正模型的轉(zhuǎn)變，比較常用的建模方法包括基于統(tǒng)計(jì)分析的方法、基于人工智能的方法、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的方法、傳統(tǒng)的軟測(cè)量建模方法以及混合建模方法。

1.5軟測(cè)量模型在線(xiàn)校正

由于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程及工藝的復(fù)雜性無(wú)法一次性建立完全精確的軟測(cè)量數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)的誤差、變量關(guān)系的偏差都會(huì)造成模型的不完善。因此，建立起的軟測(cè)量模型不是一層不變的，伴隨工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程及工藝的改進(jìn)、系統(tǒng)的消耗變化等導(dǎo)致模型誤差增大。為了使軟測(cè)量模型保持較高的準(zhǔn)確率，不斷在線(xiàn)校正建立起來(lái)的模型是必須的。

2　軟測(cè)量技術(shù)專(zhuān)利分析

軟測(cè)量技術(shù)由于其主要是建立在對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理的基礎(chǔ)上，利用各個(gè)參數(shù)變量之間的關(guān)系以及關(guān)系變化模型來(lái)估計(jì)數(shù)據(jù)值的，其數(shù)據(jù)處理和理論研究驗(yàn)證成份比較大，因此，通過(guò)對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，其申請(qǐng)人絕大部分是各個(gè)高?？蒲袉挝灰约吧俨糠制髽I(yè)單位。

2.1各個(gè)高校研究單位專(zhuān)利分布

高等院校尤其是科研人才集聚的各大院校是科學(xué)技術(shù)研究的主力軍，以浙江大學(xué)為首的高等院校（還包括東北大學(xué)、東南大學(xué)、華東理工大學(xué)、上海交通大學(xué)、清華大學(xué)、江蘇大學(xué)、北京工業(yè)大學(xué)、華南理工大學(xué)和中南大學(xué)）占據(jù)了專(zhuān)利申請(qǐng)量的前10位。專(zhuān)利申請(qǐng)涉及工業(yè)處理過(guò)程的方方面面。

浙江大學(xué)是軟測(cè)量技術(shù)申請(qǐng)量最大的專(zhuān)利申請(qǐng)人，主要涉及到軟測(cè)量技術(shù)輔助變量的選擇方法、數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理方法、軟測(cè)量模型的建立方法、軟測(cè)量模型在線(xiàn)校正方法以及軟測(cè)量技術(shù)在各個(gè)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的應(yīng)用。

浙江大學(xué)首件與軟測(cè)量技術(shù)相關(guān)的申請(qǐng)發(fā)明名稱(chēng)為“溶劑脫水塔塔頂液和塔底液組成的軟測(cè)量方法”（公開(kāi)號(hào)CN1540341A），本申請(qǐng)的技術(shù)方案應(yīng)用在化學(xué)工程和系統(tǒng)工程中，具體來(lái)說(shuō)是對(duì)精對(duì)苯二甲酸生產(chǎn)中溶劑脫水塔頂液和塔底液組成的測(cè)定。該方法從理論上分析了影響精對(duì)苯二甲酸溶劑脫水塔頂液和塔底液組成的因素，利用溫度測(cè)量?jī)x器獲取塔內(nèi)N個(gè)分布點(diǎn)的溫度值，它包括一個(gè)塔底溫度測(cè)量值、一個(gè)塔頂溫度測(cè)量值和N-2個(gè)沿塔由下而上依次分布的塔內(nèi)溫度測(cè)量值，通過(guò)精對(duì)苯二甲酸生產(chǎn)裝置的計(jì)算機(jī)集散控制系統(tǒng)獲得溫度測(cè)量點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；然后使用軟測(cè)量模型，將溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波后輸入軟測(cè)量模型，測(cè)出塔頂液和塔底液的組成。該方法在建立模型時(shí)使用了最小二乘估計(jì)器，其塔頂液組成預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果相比大絕對(duì)誤差為0.35%，平均相對(duì)誤差為6.92%，收到了良好的成效。

另一篇專(zhuān)利申請(qǐng)是涉及建模方法，發(fā)明名稱(chēng)為“基于混合多模型的復(fù)合肥養(yǎng)分含量軟測(cè)量建模方法”（公開(kāi)號(hào)CN1815225 A），本申請(qǐng)的技術(shù)方案應(yīng)用在化肥工業(yè)中，主要是研究軟測(cè)量建模方法的。由于具體的應(yīng)用場(chǎng)景不同，軟測(cè)量模型建立需要針對(duì)具體的過(guò)程進(jìn)行分析，該方法首先分析復(fù)合肥生產(chǎn)新技術(shù)，選擇出與復(fù)合肥養(yǎng)分含量相關(guān)的16個(gè)過(guò)程變量，作為建立軟測(cè)量模型的輔助變量；然后對(duì)復(fù)合肥養(yǎng)分含量中關(guān)鍵的輔助變量進(jìn)行人工分析，采用限定記憶部分最小二乘算法建立動(dòng)態(tài)軟測(cè)量模型，通過(guò)對(duì)簡(jiǎn)化機(jī)理模型中關(guān)鍵參數(shù)的處理得到模型的輸出值，即待測(cè)主導(dǎo)變量。根據(jù)對(duì)軟測(cè)量模型輸出數(shù)據(jù)的分析，可以看出使用了軟測(cè)量模型獲取的數(shù)據(jù)對(duì)于硫基氮磷鉀復(fù)合肥養(yǎng)分含量預(yù)測(cè)性很好，適用于工業(yè)在線(xiàn)計(jì)算應(yīng)用。

對(duì)于軟測(cè)量模型的校正，浙江大學(xué)也有相關(guān)的研究，發(fā)明名稱(chēng)為“基于工業(yè)軟測(cè)量模型的離線(xiàn)化驗(yàn)值雙重校正方法”（公開(kāi)號(hào)CN1570627A）的專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于工業(yè)軟測(cè)量模型的離線(xiàn)化驗(yàn)值的雙重校正方法，其建模是應(yīng)用在石化工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中。本申請(qǐng)分析了實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中具有變化性、非線(xiàn)性并且容易受到外界的干擾而導(dǎo)致所建立的軟測(cè)量模型不完整，因而研究了對(duì)軟測(cè)量模型的校正方法。該方法利用過(guò)程指標(biāo)的離線(xiàn)化驗(yàn)值，以可調(diào)節(jié)的周期分別實(shí)施軟測(cè)量模型參數(shù)的滾動(dòng)校正和軟測(cè)量計(jì)算輸出值偏差校正的雙重校正方法，使軟測(cè)量模型預(yù)測(cè)輸出具有良好的精度和趨勢(shì)。

2.2企業(yè)單位的專(zhuān)利分布

由于企業(yè)單位受其經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)的產(chǎn)品類(lèi)型以及企業(yè)單位的營(yíng)利目的限制，這類(lèi)申請(qǐng)人其專(zhuān)利申請(qǐng)的領(lǐng)域比較窄，多集中在與其生產(chǎn)相關(guān)的領(lǐng)域上，并且是以軟測(cè)量模型的應(yīng)用為主，以申請(qǐng)量較高的山東申普汽車(chē)控制技術(shù)有限公司為例，其與軟測(cè)量技術(shù)相關(guān)的申請(qǐng)都是與該技術(shù)應(yīng)用相關(guān)的。

例如，該單位的專(zhuān)利申請(qǐng)“組合脈譜對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)EGR率控制的方法”，它屬于汽車(chē)汽油發(fā)動(dòng)機(jī)控制領(lǐng)域本申請(qǐng)針對(duì)汽油發(fā)動(dòng)機(jī)的控制方式中存在的問(wèn)題，提供一種自適應(yīng)生成動(dòng)態(tài)脈譜的方法，該方法的自適應(yīng)性體現(xiàn)在對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)相關(guān)特性改變和發(fā)動(dòng)機(jī)使用條件改變的調(diào)整上。在上述操作的基礎(chǔ)上給出確定發(fā)動(dòng)機(jī)EGR率控制的方法，其中基本脈譜參數(shù)組合控制的組合脈譜對(duì)的確定過(guò)程中使用到軟測(cè)量技術(shù)。自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法的使用改進(jìn)了組合脈諳控制方式，通過(guò)動(dòng)態(tài)脈譜參數(shù)的設(shè)計(jì)和規(guī)劃修正了閉環(huán)控制目標(biāo)，最終降低了各種時(shí)滯效應(yīng)引起的控制延遲。

2.3專(zhuān)利分布情況及原因

通過(guò)對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索、統(tǒng)計(jì)、分析，軟測(cè)量技術(shù)的主要申請(qǐng)人集中在高校，以下是出現(xiàn)頻率前10位的專(zhuān)利申請(qǐng)人以及其出現(xiàn)頻率，見(jiàn)表1。

由以上數(shù)據(jù)分析可見(jiàn)，軟測(cè)量技術(shù)研究者集中于高?？蒲袉挝?，其涉及到軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)步驟：輔助變量的選擇、數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理、實(shí)際待測(cè)變量（主導(dǎo)變量）與輔助變量之間的時(shí)序匹配、軟測(cè)量模型的建立和軟測(cè)量模型的在線(xiàn)校正等，通過(guò)使用新的算法對(duì)其中的方法、步驟的進(jìn)行了改進(jìn)。而企業(yè)單位則偏重于對(duì)軟測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用，從上述分析也展示了高校科研單位的理論研究與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程的應(yīng)用在一定程度上的脫節(jié)，沒(méi)能很好的發(fā)揮其科研價(jià)值。

表1　前十名申請(qǐng)人

3　結(jié)語(yǔ)

軟測(cè)量技術(shù)在研究上已經(jīng)相當(dāng)成熟，并且各個(gè)高?，F(xiàn)在已經(jīng)擁有大量相關(guān)專(zhuān)利，但是這些專(zhuān)利處于未被合理利用的狀態(tài)。許多企業(yè)單位為了提高生產(chǎn)工藝而對(duì)生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行改進(jìn)，其需要像軟測(cè)量技術(shù)這樣的研究和技術(shù)支持，從中可以看出，高校的科研成果并未充分應(yīng)用到企業(yè)的實(shí)際生產(chǎn)中，導(dǎo)致了科學(xué)研究成果與實(shí)際生產(chǎn)應(yīng)用的脫節(jié)。因此，加強(qiáng)高校與企業(yè)之間的溝通交流很有必要，并且應(yīng)當(dāng)提高科研單位專(zhuān)利成果的可轉(zhuǎn)化程度。

［1］俞金壽.軟測(cè)量技術(shù)［J］.全國(guó)先進(jìn)控制技術(shù)與儀表裝置應(yīng)用學(xué)術(shù)研討會(huì)，2007.

［2］彭向華，馮麗輝，賴(lài)華.軟測(cè)量技術(shù)及其工業(yè)應(yīng)用.昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)［J］.2001，26（s1）：25-28.

［3］BROSILOW C.B.，TONG M..Inferential control of process：partⅡ.The structure anddynamics of inferential control system，AICHE Journal.1978，24（3）：492-500.

［4］JOSEPH B，BROSILOW C.B..Inferential control of process：partⅢ.Construction of optimal and suboptimal dynamic estimators. AICHE Journal.1978，24（3）：500-509.

Research and Patent Analysisof Soft Measurement Technology

Song Hairong Zhao Pengxiang Li Sitong Fan Jinpeng Li Jiang
（Patent Examination and Cooperation Henan Center of the Patent Office，SIPO，Zhengzhou Henan 450000）

The improvement of production process is reflected in the improvement of modern industrial process control，namely more demanding conditions（such as high temperature，high pressure）are asked in the production process，but it is difficult or impossible to directly measure some data by hardware sensors in high temperature，high pressure and complicated industrial process，but the data are necessary and indispensable for automation control of industrial process，thus leading to the emergence and development of soft measurement technology.Soft measurement technology is studied in this paper，its application field and related patents distribution are analyzed，and the research and application of soft measurement technology are analyzed.

soft measurement；modeling；engineering design；patent

TM911.4

A

1003-5168（2015）12-0001-3

2015-12-2

宋海榮（1987.12-），女，碩士研究生，研究方向：計(jì)算機(jī)方面專(zhuān)利審查工作；趙鵬翔（1987.12-），男，碩士研究生，研究方向：計(jì)算機(jī)方面專(zhuān)利審查工作（等同第一作者）。