虚拟仪表设计中建模方法的研究

摘要

随着测控领域不断提高的测试要求，传统的测控仪表越来越不能满足时代的需求，尤其是在某些工业(如石油化工)场合，某些变量与生产密切相关，但是由于技术水平、工作环境、测量成本等原因，传统的测控仪表尚不能在线测量这些变量，这无疑会影响到生产的效率和产品的质量。为解决这类变量的估计和控制问题，虚拟仪表以其独特的优势为人们所关注。微机化、自动化、柔性化的虚拟仪表已成为当今测控仪器系统的发展方向。本文主要研究虚拟仪表的建模方法及步骤，文章由下面两个部分内容组成。 文章的第一部分对虚拟仪表的设计给予总体的分析和评价。首先给出了本课题的研究背景和虚拟仪表研发的目的与意义，简要的叙述了虚拟仪表的发展历程；然后介绍了虚拟仪表的概念、特点和基本构成，总结了构建虚拟仪表的充分必要条件，并且从如何建模的角度，给出了设计虚拟仪表的详细步骤；最后，分析了虚拟仪表的发展方向和应用前景。 本文的重点在第二部分，主要研究了虚拟仪表的建模方法。首先介绍了虚拟仪表建模中常用的方法，其中，着重介绍了统计回归分析方法和BP(Back Propagation)神经网络方法，分析各自的优、缺点，提出了相应的改进方案；然后在测量聚合物黏度的背景下，对虚拟仪表的建模及设计进行进一步的研究：即基于对样本数据的分析，初步设计了多元线形回归方法、多元逐步回归方法、改进的多项式回归方法和。BP神经网络方法四种建模方案，由于在三种统计回归方法中，多项式回归方法拟合、预测的效果均为最好，所以，将这种方案作为统计回归分析方法的最终方案。最后，在VC++环境下，应用多项式回归方法和神经网络方法建立测量黏度的虚拟仪表，比较分析二者的拟合与预测效果，得出最终结论，并对下一阶段的研发工作提出建议。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章绪论

1.1论文的目的和意义

1.2虚拟仪表的发展概况

1.3虚拟仪表的概念与特点

1.3.1虚拟仪表概念

1.3.2虚拟仪表与传统仪表的比较

1.3.3虚拟仪表的特点

1.4论文的主要内容和结构

第2章虚拟仪表的设计过程

2.1虚拟仪表的组成

2.1.1虚拟仪表的硬件系统

2.1.2虚拟仪表系统的软件系统

2.2设计虚拟仪表的充分必要条件：

2.2.1.硬件条件

2.2.2软件条件

2.2.3.理论基础

2.2.4.建模相关信息

2.3虚拟仪表的开发过程与方法

2.4虚拟仪表的发展方向与应用前景展望

2.4.1虚拟仪表的发展方向

2.4.2虚拟仪表技术应用前景展望

2.5本章小结

第3章虚拟仪表设计中建模方法的研究

3.1机理建模

3.2统计建模

3.2.1状态估计

3.2.2统计回归

3.2.3神经网络

3.2.4模糊技术

3.3混合建模

3.4统计回归模型

3.4.1多元线性回归模型(MLR)

3.4.2多元逐步回归模型(MSR)

3.4.3.多项式回归模型

3.4.4多项式回归模型的改进

3.5人工神经元网络

3.5.1.人工神经网络的概念与特征

3.5.2标准BP算法(梯度下降反向传播算法)

3.5.3 BP算法的不足及改进算法

3.6本章小结

第4章测量黏度的虚拟仪表的设计

4.1虚拟仪表软硬件的选择

4.1.1仪表硬件平台的选择

4.1.2软件平台的选择

4.2数据采集及预处理

4.2.1数据处理软件的选择

4.2.2主导变量和辅助变量的确定

4.2.3数据的采集

4.2.4数据的筛选与替换

4.2.5数据的标准化处理

4.2.6数据样本的划分

4.2.7主导变量与辅助变量的相关性

4.3统计回归软测量模型的建立

4.3.1多元线形回归模型的建立

4.3.2多元逐步回归模型(MSR)的建立

4.3.3多项式回归模型的建立

4.3.4三种回归方法拟和与预测效果的综合比较

4.4 BP神经网络软测量模型的建立

4.4.1减少辅助变量的个数

4.4.2 BP网络的设计

4.4.3 BP神经网络模型的建立

4.4.4 BP神经网络的拟合及预测精度

4.4.5 BP神经网络模型与统计回归模型的比较

4.5软件的设计

4.5.1数据库的互连方式

4.5.2虚拟仪表实现的功能

4.5.3虚拟仪表的软面板

4.6本章小结

结论

参考文献

附录

致谢