专利名称：基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法
技术领域：
本发明涉及一种基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法。
背景技术：
复合(混)肥料是近代化肥工业发展的必然趋势，在化肥工业发达的国家，其产量已占总用肥量的70％～80％。在我国的“十五”规划中复合(混)肥料的生产已作为化肥产业结构调整的方向。近年来，我国复合(混)肥的生产发展较快，先后建成了数千套团粒法复合(混)肥生产装置。硫基氮磷钾(S-NPK)复合肥以其适合各类粮食作物和经济作物尤其是忌氯经济作物的优点深受广大农户的欢迎。近几年来，S-NPK复合肥在我国迅速发展，产量大幅度上升。
国内复合肥生产新技术—氯化钾低温转化和喷浆造粒干燥流程生产硫基氮磷钾复合肥，即把生产磷酸、磷铵与硫酸钾有机地结合起来，不仅取消了磷酸浓缩或料浆浓缩装置，而且降低了高温法生产硫酸钾过程的难度，可以生产出优质高效的硫基氮磷钾复合肥。
图1显示了氯化钾低温转化和喷浆造粒法生产S-NPK复合肥的基本工艺流程，氯化钾经计量后与浓硫酸按一定配比连续不断地加入1#反应槽中进行反应，进行反应的同时，物料连续地溢流至2#反应槽继续反应。反应生成物硫酸氢钾料浆连续地溢流至氢钾混酸槽中，和一定配比的含五氧化二磷19％～23％的稀磷酸制备成混酸，连续不断地送往复肥混酸槽。从复肥混酸槽中流出A、B线的混酸与氨气分别进入A、B线管式反应器进行中和反应，反应后的料浆进入闪蒸槽除去水分，满槽后溢流至喷浆槽，然后由喷浆泵将中和料浆与空压站送来的压缩空气通过造粒机机头喷枪以雾化状态喷入造粒机，与以料幕的形式下落的返料接触，在热风炉送来的热风和造粒机的转动下形成复合肥颗粒，最后从造粒机机尾送出。
该装置生产的是氮、五氧化二磷、氧化钾养分含量为13％、17％、15％(分别允许有±1.5％的误差)的硫基氮磷钾复合肥。硫基氮磷钾复合肥是一种技术含量较高的产品，如果复合肥产品中养分氮、五氧化二磷、氧化钾的含量低于上述指标，则生产的复合肥产品不合格，需返工重新加工；而如果复合肥产品中养分氮、五氧化二磷、氧化钾含量太高，则会增加成本。为了保证复合肥产品合格及节能降耗，一般工业要求复合肥成品中养分含量必须保持在一定范围以内，因此复合肥产品的养分含量实时控制非常重要。
在实际生产中，复合肥产品中的养分氮、五氧化二磷、氧化钾的含量均无法在线测量，而是采用离线实验室分析获得，但离线分析滞后数小时，且分析采样次数少(次/8小时)，远远不能满足控制的要求。有两种途径来解决这一问题，其一是研制在线分析仪；其二是使用软测量技术。由于前者开发周期长，费用昂贵，而且不易维护，因此最好的解决方案是使用第二种途径，即建立复合肥养分含量的软测量模型，在不增加硬件投资的前提下在线估计复合肥各养分含量的值。
目前，尚未见有关复合肥养分含量软测量建模方法的报道。目前工厂所采用的方法是对这些养分含量取样进行人工化验，通过离线分析方式获得，操作工根据这些滞后达数小时的化验室分析值对生产过程进行调整。这种方法的缺点是人工化验滞后大，达数小时；另外由于化验成本问题使得采样周期都较长，因此，这些化验值难以直接用于质量控制。操作工主要依靠各自的经验进行调节，从而使产品的一次合格率较低。不合格品必须进行返工再加工，大大增加了产品成本。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法。
基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法其混合多模型结构，即该模型是由基于数据驱动的A、B线中和度软测量模型、基于数据驱动的氯离子含量软测量模型和基于简化机理模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型构成，其中A、B线中和度软测量模型和氯离子含量软测量模型的输出作为复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型的输入。
所述建模方法包括如下步骤1)、选择与复合肥养分含量相关的氯化钾投料量、浓硫酸流量、氢钾1#反应槽温度、氢钾2#反应槽温度、稀磷酸流量、稀磷酸浓度、稀磷酸密度、硫酸根密度、A线混酸流量、A线气氨流量、B线混酸流量、B线气氨流量、气氨压力、A线中和度、B线中和度、氯离子含量共16个过程变量，作为软测量模型的辅助变量；2)、复合肥养分含量的关键辅助变量A线中和度和B线中和度是人工分析值，而不是实时采集值；首先使用限定记忆部分最小二乘算法建立A、B线中和度的动态软测量模型；其中，A线中和度软测量模型的辅助变量为氯化钾投料、浓硫酸流量、稀磷酸流量、稀磷酸浓度、稀磷酸密度、A线混酸流量、A线气氨流量、气氨压力。B线中和度软测量模型的辅助变量为氯化钾投料量、浓硫酸流量、稀磷酸流量、稀磷酸浓度、稀磷酸密度、B线混酸流量、B线气氨流量、气氨压力；3)、简化机理模型中的关键参数氯离子含量是人工分析值，使用限定记忆部分最小二乘算法建立氯离子含量的动态软测量模型；该模型的辅助变量为氯化钾投料量、浓硫酸流量、氢钾1#反应槽温度、氢钾2#反应槽温度；4)、A、B线中和度软测量模型及氯离子含量软测量模型的输出作为基于简化机理模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型的输入。
所述的基于简化机理模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型建立步骤为1)利用氯离子含量软测量模型的结果，根据物料平衡，计算出氯化钾与浓硫酸的反应率。生产一吨复合肥需要消耗氯化钾235公斤，假设复合肥中氯离子含量为Cl_c(氯离子含量软测量模型计算值)，则反应率的计算公式为 根据该反应率，结合化学方程式，可以计算出KCl与H2SO4反应后剩余的KCl和H2SO4的量以及生成的KHSO4的量。
2)在后面的流程中，只发生了一个中和反应，无其它副反应存在。中和反应的化学反应方程式为
根据已知的KHSO4、H2SO4、H3PO4的质量，结合前三个方程式可以计算出相应的生成物KNH4SO4、(NH4)2SO4、(NH4)H2PO4的质量以及它们结合的NH3的质量。
3)根据A、B线中和度软测量模型的计算结果以及A、B线混流流量，利用加权平均计算出整条生产线的中和度。假设A线的中和度为count_a，B线的中和度为count_b，A线混酸流量为flow_a，B线混酸流量为flow_b，则整条生产线的中和度为count_a×flow_aflow_a+flow_b+count_b×flow_bflow_a+flow_b.]]>
因为中和度反映的正是中和料浆中(NH4)2HPO4与(NH4)H2PO4的比值，因此，根据中和度的测定方法及已知的(NH4)H2PO4的质量，可以计算出最后复合肥中(NH4)2HPO4的质量，并由此计算出剩余的(NH4)H2PO4的质量以及反应中消耗的NH3的质量。(NH4)2HPO4质量的计算公式如下(NH4)2HPO4(NH4)H2PO4=0.2×V10.1×V2-0.2×V1=0.2×V1V20.1-0.2×V1V2]]>其中V1是滴定时硫酸标准溶液用量，V2是滴定时氢氧化钠标准溶液用量， 即 4)计算出最后生成物的总和，用已经计算出的氮的质量、五氧化二磷的质量及氧化钾的质量除以最后生成物的总和，即可得到氮、五氧化二磷、氧化钾的百分比含量。
本发明的优点1)基于混合多模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型结合了基于简化机理建模和基于数据驱动建模两种建模方法，集成了这两种建模方法的优点，模型简单，可靠性好；2)模型中的数据驱动建模方法采用基于限定记忆部分最小二乘算法的在线建模方法，具有自适应功能，即能适应系统的慢时变特性；3)使用限定记忆部分最小二乘算法，能克服样本的饱和性；4)复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型为动态模型，模型的估计精度高。
图1是氯化钾低温转化和喷浆造粒法生成硫基氮磷钾复合肥的基本工艺流程；图2是基于混合多模型的复合肥养分含量软测量模型结构；图3是氮含量软测量模型计算值与化验值曲线；图4是五氧化二磷软测量模型计算值与化验值曲线；图5是氧化钾软测量模型计算值与化验值曲线。
具体实施例方式
本发明的术语解释软测量在现代工业生产过程中，存在一大类反应产品质量的变量，它们出于技术或经济上的原因，不能用常规传感器直接测量，而是通过在线分析仪检测或实验室分析出来，分析周期长，滞后大(比如复合肥养分含量含量每隔数小时才分析一次，分析滞后达几小时)。但是这些变量的实时检测对于保证产品质量和生产装置的连续平稳操作以及充分发挥装置的生产能力等都具有很重要的作用。如果使用滞后的化验值势必无法正确反映实时的工况，同时操作工为了保险起见通常都留有过大的余地也会降低生产装置的经济效益。为了解决这一问题，软测量技术近年来取得了很大的进展。软测量技术就是使用易测的过程变量和对应的产品质量分析值，采用某种建模方法(机理建模，回归建模等)来组建一个质量估计模型，通过该模型在不增加硬件投资的前提下实时估计产品质量。
限定记忆在线建模过程中，随着时间的推移样本数目逐渐增多，这时如果将以前采集到的所有样本都用来建模，会导致老的样本信息淹没掉新的样本信息而导致模型的精度下降。限定记忆法是每增加一个新的样本就去掉一个老样本，用来建模的数据长度始终保持不变，兼顾考虑到系统的时变性和样本的饱和性。
部分最小二乘算法部分最小二乘算法(PLS)是一种将高维空间信息投影到由几个隐含变量组成的低维信息空间的多变量回归方法，隐含变量中包含了原始数据中的重要信息，且隐含变量间是互相独立的。PLS方法不但能消除原始数据间的共线性影响，还能处理含有噪声的数据，而且当自变量个数比观测次数大时，用PLS回归方法仍能得到较好的结果。由于大型复杂石化与化工装置中的一些很重要的反映产品质量的数据的获取很困难而且相应的检测设备十分昂贵，通常这些数据的采样值是很少的，而与这些质量数据相关的常规变量的维数却很大，常常有数十甚至上百个，因此PLS方法特别适合于这些复杂装置的软测量建模。
混合模型软测量建模方法通常可以分为纯机理建模方法和基于数据驱动的建模方法。这两种方法各有其优缺点前者能够从本质上反映过程的规律，可靠性高，外推性好，具有可解释性；缺点是建模过程比较繁琐，对于一些复杂过程而言，能得到的机理模型一般也是经过若干简化后的模型。后者直接根据过程的输入/输出数据直接建模，几乎无需过程对象的先验知识，但是缺点也是明显的，以神经网络为例，作为一种黑箱的建模方法，学习速度慢，推广性能差，并且模型不具有可解释性，难以确定合适的网络结构和学习终止指标，容易造成过拟合现象，甚至可能将噪声也拟合进来。由于纯机理建模和基于数据驱动建模这两种方法的局限性引发了混合建模思想，即对于存在简化机理模型的过程，可以将简化机理模型和基于数据驱动的模型结合起来，互为补充，简化机理模型提供的先验知识，可以为基于数据驱动的模型节省训练样本；同时基于数据驱动的模型又能补偿简化机理模型的未建模特性。
以下结合附图并通过实施例对本发明作进一步的说明采用某硫酸厂硫基氮磷钾复合肥生产装置说明本发明的具体实施步骤及所建模型的有效性。氯化钾低温转化和喷浆造粒法生成硫基氮磷钾复合肥的基本工艺流程如图1所示。
复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型的建立1、主导变量与过程变量之间的时序匹配时序匹配即确定主导变量相对于每个过程变量的滞后时间。由于各种干扰因素的存在，实际工业过程很难达到理想稳态，因此，为了使软测量模型在各种干扰因素存在的情况下仍能较准确地估计主导变量的变化趋势，在采集训练样本时必须指定各个模型输入变量对应的滞后时间。
表1所示为复合肥养分含量软测量模型中各个辅助变量及其对应的滞后时间值。
表1 辅助变量及其对应滞后时间表
2、采用限定记忆PLS算法计算氯离子百分含量及A、B线中和度因为氯离子百分含量以及A线、B线中和度的模型算法完全相同，在此以氯离子百分含量的计算为例进行介绍。限定记忆PLS算法步骤如下1)采集训练样本集(X，Y)，将样本进行标准化处理，数据窗口长度为40，即每次建模时的训练样本个数为40。标准化处理的步骤如下计算均值和方差输入变量X的个数为M，则X＝[x1x2…xM]，Y的个数为1，样本个数为N，则样本的均值和方差的计算公式如下均值计算公式X‾=1NΣi=1NXi,Y‾=1NΣi=1NYi---(1)]]>方差计算公式σx2=1N-1Σi=1N(Xi-X‾),σy2=1N-1Σi=1N(Yi-Y‾)---(2)]]>其中，X，σx均为M维的向量，Y，σy为标量。
数据标准化处理X1=X-X‾σx,Y1=Y-Y‾σy---(3)]]>公式(3)对数据进行标准化处理，其中X的标准化处理公式表示相同维数的向量除，原始数据经过公式(3)处理后，新数据X1，Y1的均值为0，方差为1。
2)调用部分最小二乘算法，得到软测量模型Y^1=X1β.]]>部分最小二乘算法可以用以下NIPALS递推公式来实现(1)E0＝X1，F0＝Y1，h＝0(2)h＝h+1，uh＝Fh-1(3)whT＝uhTEh-1/(uhTuh)(4)对wh作归一化处理wh＝wh/‖wh‖(5)th＝Eh-1wh/(whTwh)(6)qhT＝thTFh-1/(thTth)(7)对qh作归一化处理qh＝qh/‖qh‖(8)uh＝Fh-1qh/(qhTqh)(9)检查uh的收敛性，若收敛，则转(10)，否则转(3)(10)phT＝thTEh-1/(thTth)(11)bh＝thTuh/(thTth)(12)Eh＝Eh-1-thphT，Fh＝Fh-1-bh·th·qhT(13)检查h是否到达给定值a，若没有转第(2)步，否则转(14)(14)结束其中W为M×a维矩阵，W＝[w1w2…wa]；P为M×a维矩阵，P＝[p1p2…pa]；B为a×a维对角矩阵，B＝diag(b1b2…ba)；Q为1×a维矩阵；a为隐含变量的个数，可以根据经验和试验确定。以上NIPALS算法可以计算出矩阵W，P，B，Q，根据这些矩阵可以计算出线性回归模型如下Y^1=X1β,β=W‾BQT---(4)]]>
其中 为标准化数据建立的软测量模型的输出值；其中W为M×a维矩阵，w1＝w1，w‾h=Πi=1h-1(1-w‾ipiT),h=2,···a.]]>3)步骤2中得到的模型为标准化处理后得到的软测量模型，这个模型不能直接用来对原始过程变量进行预测，需要进行反标准化处理，处理后得到关于原始样本变量的软测量模型公式为，Y^=XC+b---(5)]]>其中C＝αβ (6)b＝Y-XC (7)α＝σy/diag(σx)(8)4)根据软测量模型和新采集到的过程变量值估计氯离子含量值。
5)检查是否有新的氯离子含量分析值，若有转步骤6，否则转步骤4。
6)根据表1中的滞后时间从DCS过程数据库采集到新的训练样本并与氯离子含量分析值组成一对新的训练样本。以过程变量xi为例，均值、方差的修正公式如下x‾i,N+1NN+1x‾i,N+1N+1xi,N+1---(9)]]>σi,N+12=N-1Nσi,N2+1N+1(xi,N+1-x‾i,N+1)2---(10)]]>公式(9)为均值的在线修正公式，公式(10)为方差的在线修正公式。其中xi，N和xi，N+1分别表示变量xi具有N个采样值和N+1个采样值时对应的均值；σi，N2和σi，N+12分别表示变量xi具有N个采样值和N+1个采样值时对应的方差。
7)将最老的一个样本去掉，将新的样本加入，保持新的样本数据窗口长度不变，用修正后的均值和方差对新窗口下的训练样本进行标准化处理。转步骤2。
A线中和度及B线中和度的模型及计算过程同上，其相应的辅助变量及滞后时间见表1所示。
3、采用简化机理模型计算复合肥养分氮、五氧化二磷、氧化钾含量，步骤如下1)根据KCl的投料量以及KCl中K2O的百分含量，并结合K2O换算为KCl的方程式，可以算出其中KCl的含量。
氯化钾的化学分子式是KCl，为白色立方形结晶，比重1.99，熔点768℃。纯品中含63.17％氧化钾(K2O)。0℃时每100克水中能溶解27.6克氯化钾；100℃时为56.7克。在大多数国家中，用作肥料的氯化钾其中氧化钾的含量一般是58～60％(即含92～95％氯化钾)。因为国际上钾肥的指标是以氧化钾的含量表示，氯化钾作为一种钾肥，其钾含量也是以氧化钾的含量表示的。由氧化钾的含量推算氯化钾的含量可按下面公式计算设氧化钾含量为x％，则氯化钾纯度y为y=(39×239×2+16·x%)×100%/(3939+35.5)---(11)]]>求出氯化钾的百分含量后，就可以计算出投放的氯化钾的中含有的氯化钾的质量以及其中杂质的含量。
2)根据浓硫酸的流量以及其百分比浓度，可以计算出硫酸的用量。
在复合肥生产中所用的硫酸为98％及以上的浓硫酸，其浓度98％指的是质量分数，98％的硫酸的密度是1.84g/ml，即1840Kg/L。因为质量分数的计算公式为 而密度的计算公式为 因此，当硫酸的流量为Vm3/h时，每小时流入的硫酸质量为V×1×1840×98％。
3)因为稀磷酸不纯，其中含有可溶性的硫酸盐，如硫酸镁、硫酸铁、硫酸铝等。已知稀磷酸中的硫酸根的密度，因此，根据该密度和稀磷酸的流量可以估算出稀磷酸中的可溶性硫酸盐的质量。
根据稀磷酸的流量以及其P2O5的百分比浓度和密度，可以算出其中P2O5的含量以及生成的磷酸的质量。
设稀磷酸的流量为Vm3/h，其密度为d Kg/L，硫酸根的密度为d1Kg/L，P2O5的浓度为p％，每小时流入的P2O5的质量为V×1×(d-d1)×p％。生成的纯磷酸量z为z=V·(d-d1)·p%142×196.]]>该方程是根据以下化学方程式得到
142 98*2V·(d-d1)·p％ z (14)4)KCl与硫酸的反应程度肯定在不到100％，其反应程度可以根据成品中氯离子的百分比含量计算出一个近似值。计算方程式如下假设成品中氯离子的百分含量为x％，则一吨复合肥中的氯离子质量为x％×1000。又已知生产一吨复合肥大约消耗氯化钾235公斤，所用氯化钾的纯度上面已经计算出为y％。则生产一吨复合肥消耗的氯离子总量为235×y％×35.45/(35.45+39)，其中35.45是氯的原子量，39是钾的原子量。那么，在KCl与浓硫酸反应时，未参加反应的氯离子的百分比为x%×1000y%×235×35.4535.45+39×100%---(15)]]>则反应程度为(1-x%×1000y%×235×35.4535.45+39)×100%---(16)]]>根据该反应程度，可以计算出KCl与H2SO4反应后剩余的KCl和H2SO4的量以及生成的KHSO4的量。方程如下假设反应程度为z％，氯化钾的投料量为a，则反应消耗掉的氯化钾为a×y％×z％，剩余的KCl为a-a×y％×z％。根据一下化学反应方程，消耗的硫酸b和生成的硫酸氢钾c的质量为
74.45 98 136a×y％×z％b c(17)其中b=a×y%×z%74.45×98,]]>c=a×y%×z%74.45×136.]]>因为已经算出流入的硫酸质量，所以可以算出剩余的硫酸质量为V×1×1840×98％-b。
成品中氯离子含量是人工分析值，分析频率为次/8小时，因此，首先对氯离子含量建立基于限定记忆部分最小二乘算法的软测量模型实时计算氯离子含量的值，并用该模型计算值来求去反应程度。
5)因为在后面的工序中，只发生了一个中和反应，无其它副反应存在。化学反应方程式为
因为已知KHSO4的质量，根据方程式，可以计算出KHSO4共消耗了多少氨气，并生成了多少KNH4SO4。
6)根据方程式可以计算出剩余的硫酸共消耗了多少氨气，并生成了多少(NH4)2SO4。
7)根据方程式和方程式可以计算出磷酸共消耗了多少氨气，以及生成了多少(NH4)H2PO4。因为其中有一部分磷酸一氨(NH4)H2PO4又与氨气发生反应生成了磷酸二氨(NH4)2HPO4，因此要计算出消耗的全部氨气以及最后全部生成物的质量，必须知道有多少磷酸一氨与氨气发生了反应又生成了多少磷酸二氨。因为中和度这个指标正好反映了中和料浆中磷酸一氨与磷酸二氨的比，因此，可以利用中和度这个指标来进行计算。中和度的检测方法如下对中和料浆的中和度进行检测时，用于滴定的溶液是硫酸标准溶液c(12H2SO4)=0.1mol/L;]]>氢氧化钠标准溶液c(NaOH)＝0.1mol/L。
如果滴定时硫酸标准溶液用量为V1，氢氧化钠标准溶液用量为V2，则中和度的计算公式为1+V1/V2。根据分析得到的中和度值，可以得到V1/V2的值。然后根据反应公式和标准溶液的物质的量浓度，可以计算出生成的(NH4)H2PO4与(NH4)2HPO4的比值。根据前面计算出的磷酸的质量，可以最后计算出生成的(NH4)H2PO4与(NH4)2HPO4的质量。具体过程如下
2 120.2×V10.1×V10.2×V1(18)
2 20.1×V20.1×V2(19)因此，中和料浆中所含(NH4)2HPO4与(NH4)H2PO4之比为(NH4)2HPO4(NH4)H2PO4=0.2×V10.1×V2-0.2×V1=0.2×V1V20.1-0.2×V1V2---(20)]]>
又根据化学反应方程式可以计算出由已知4质量的H3PO4生成(NH4)H2PO4的质量，则根据上面求出的中和料浆的(NH4)2HPO4与(NH4)H2PO4的比值可以计算出生成的(NH4)2HPO4的质量。
中和度是人工分析值，分析频率为次/2小时，因此，首先建立基于限定记忆部分最小二乘算法的中和度软测量模型实时计算A、B线的中和度值，用该模型计算值结合A、B线混酸流量加权平均计算出整条生产线的中和度参与上面的计算。
8)利用前面已经计算出的KNH4SO4的量、(NH4)2SO4的量、(NH4)H2PO4的量、(NH4)2HPO4的量可以计算出最后所有生成物的质量。加上前面剩余的KCl的量，以及氯化钾中所含杂质的量、稀磷酸中含有的可溶性硫酸盐的质量，可以计算出最后的总质量。根据上述三个步骤计算出的氨气的消耗量，可以计算出产品中共含有多少氮，除以最后的总质量即可以计算出产品中氮的百分比。同理，K2O的质量和P2O5的质量前面已经算出，除以最后的总质量也可以算出K2O的百分比和P2O5的百分比。
9)根据分析，上述计算得到的复合肥产品的氮、氧化钾、五氧化二磷的百分比含量与实验室分析得到的氮、氧化钾、五氧化二磷的百分比含量，应该是一致的。因此，根据上述的分析计算步骤，即可实时计算出产品中氮、氧化钾、五氧化二磷的百分比含量。
复合肥养分含量软测量建模方法应用效果根据本建模方法所建软测量模型已用于某硫酸厂硫基氮磷钾复合肥生成装置中。为了说明模型的有效性，采用2005年10月1日2点到10月25日10点的软测量模型的计算数据与化验室分析值进行分析比较，化验室分析值每天三个，共收集到57个有效数据(期间有短期停车)。氮含量、P2O5含量、K2O含量的软测量模型输出值和化验分析值的曲线比较见附图3、4、5，软测量仪表的相对精度如表2所示。
表2 复合肥养分含量软测量仪表相对精度(2005.10.1-10.25)
从表2来看，复合肥软测量模型精度较高；从附图3、4、5来看，复合肥软测量模型的计算值与化验室分析值趋势比较吻合。由此可以看出，由本建模方法所建软测量模型对于硫基氮磷钾复合肥养分含量具有很好的预测性能，完全适用于工业在线计算应用。
权利要求
1.一种基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法，其特征在于其混合多模型结构，即该模型是由基于数据驱动的A、B线中和度软测量模型、基于数据驱动的氯离子含量软测量模型和基于简化机理模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型构成，其中A、B线中和度软测量模型和氯离子含量软测量模型的输出作为复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型的输入。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法，其特征是，所述建模方法包括如下步骤1)、选择与复合肥养分含量相关的氯化钾投料量、浓硫酸流量、氢钾1#反应槽温度、氢钾2#反应槽温度、稀磷酸流量、稀磷酸浓度、稀磷酸密度、硫酸根密度、A线混酸流量、A线气氨流量、B线混酸流量、B线气氨流量、气氨压力、A线中和度、B线中和度、氯离子含量共16个过程变量，作为软测量模型的辅助变量；2)、复合肥养分含量的关键辅助变量A线中和度和B线中和度是人工分析值，而不是实时采集值；首先使用限定记忆部分最小二乘算法建立A、B线中和度的动态软测量模型；其中，A线中和度软测量模型的辅助变量为氯化钾投料、浓硫酸流量、稀磷酸流量、稀磷酸浓度、稀磷酸密度、A线混酸流量、A线气氨流量、气氨压力。B线中和度软测量模型的辅助变量为氯化钾投料量、浓硫酸流量、稀磷酸流量、稀磷酸浓度、稀磷酸密度、B线混酸流量、B线气氨流量、气氨压力；3)、简化机理模型中的关键参数氯离子含量是人工分析值，使用限定记忆部分最小二乘算法建立氯离子含量的动态软测量模型；该模型的辅助变量为氯化钾投料量、浓硫酸流量、氢钾1#反应槽温度、氢钾2#反应槽温度；4)、A、B线中和度软测量模型及氯离子含量软测量模型的输出作为基于简化机理模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型的输入。
3.根据权利要求2所述的一种基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法，其特征是，所述的基于简化机理模型的复合肥养分含量多输入/多输出软测量模型建立步骤为1)利用氯离子含量软测量模型的结果，根据物料平衡，计算出氯化钾与浓硫酸的反应率。生产一吨复合肥需要消耗氯化钾235公斤，假设复合肥中氯离子含量为Cl_c(氯离子含量软测量模型计算值)，则反应率的计算公式为 根据该反应率，结合化学方程式，可以计算出KCl与H2SO4反应后剩余的KCl和H2SO4的量以及生成的KHSO4的量；2)在后面的流程中，只发生了一个中和反应，无其它副反应存在。中和反应的化学反应方程式为根据已知的KHSO4、H2SO4、H3PO4的质量，结合前三个方程式可以计算出相应的生成物KNH4SO4、(NH4)2SO4、(NH4)H2PO4的质量以及它们结合的NH3的质量；3)根据A、B线中和度软测量模型的计算结果以及A、B线混流流量，利用加权平均计算出整条生产线的中和度。假设A线的中和度为count_a，B线的中和度为count_b，A线混酸流量为flow_a，B线混酸流量为flow_b，则整条生产线的中和度为count_a×flow_aflow_a+flow_b+count_b×flow_bflow_a+flow_b,]]>因为中和度反映的正是中和料浆中(NH4)2HPO4与(NH4)H2PO4的比值，因此，根据中和度的测定方法及已知的(NH4)H2PO4的质量，可以计算出最后复合肥中(NH4)2HPO4的质量，并由此计算出剩余的(NH4)H2PO4的质量以及反应中消耗的NH3的质量。(NH4)2HPO4质量的计算公式如下(NH4)2HPO4(NH4)H2PO4=0.2×V10.1×V2-0.2×V1=0.2×V1V20.1-0.2×V1V2]]>其中1是滴定时硫酸标准溶液用量，V2是滴定时氢氧化钠标准溶液用量， 即 4)计算出最后生成物的总和，用已经计算出的氮的质量、五氧化二磷的质量及氧化钾的质量除以最后生成物的总和，即可得到氮、五氧化二磷、氧化钾的百分比含量。
全文摘要
本发明公开了一种基于混合多模型的复合肥养分含量软测量建模方法。建模方法特征是(1)整个模型是由基于数据驱动的3个子模型和基于简化机理模型的1个子模型构成的混合模型，其中，基于数据驱动的3个子模型的输出作为基于简化机理模型的子模型的输入；(2)简化机理模型中有关模型参数的确定方法，根据成品中氯离子含量及物料平衡确定氯化钾与浓硫酸的反应程度参数；(3)中和料浆中(NH
文档编号G06F19/00GK1815225SQ20061004919
公开日2006年8月9日 申请日期2006年1月20日 优先权日2006年1月20日
发明者苏宏业, 傅永峰, 褚健, 荣冈, 古勇, 金晓明 申请人:浙江大学