一种多通道循环采样气体分析方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于在线监控技术领域，尤其涉及一种多通道循环采样气体分析方法。
【背景技术】
[0002] 在工业炉运行过程中，为保证炉体安全和满足工艺需要，经常要对炉内气氛如微 量氧气、氢气等气体含量进行在线分析。为节省投资，方便维护，常使用单套分析仪设备对 多个样气通道进行循环采样分析。
[0003] 但正是由于分析系统的循环采样过程，分析仪设备在某一时刻只能采样一个通 道，就会造成在此采样时刻里分析仪不能获知其他未被采样的通道中的样气信息。
[0004] 而且，由于样气流经分析仪表需要时间，且分析仪表也存在响应时间，所以在通道 的循环切换过程中必然会产生数据的变化和稳定的过程，而在这一过程中分析仪数据严重 失真，必须丢弃，使得此过程中分析仪提供的样气分析数据给出错误启示。上述两原因使得 多通道循环采样气体分析系统提供的数据信息不完整，难以满足生产及维护的需要。
【发明内容】
[0005] 本发明实施例的目的在于提供一种多通道循环采样气体分析方法，以解决现有技 术所以在通道的循环切换过程中必然会产生数据的变化和稳定的过程，而在这一过程中分 析仪数据严重失真，必须丢弃，使得此过程中分析仪提供的样气分析数据给出错误启示的 问题。
[0006] 本发明实施例是这样实现的，一种多通道循环采样气体分析方法，通过单套分析 仪设备对多个样气通道进行循环采样分析，在所述分析仪设备由样气通道A切换到样气通 道B时，需要经过一个切换时间t A_B，才能输出准确的采样数据，所述方法包括：
[0007] 在自学习阶段，所述分析仪设备由样气通道A切换到样气通道B时，开始切换时间 的计时；所述分析仪设备对样气通道B的输入数据和输出数据进行采样；根据采样得到的 样气通道B的输入数据，计算出理论输出值；通过比较所述理论输出值和采样得到的输出 数据，得到两者的误差值；当计算的平均误差值小于预设阈值时，停止计时，并将计时结果 定义为切换时间^3;后续在实际工作阶段，每次进行样气通道A切换到样气通道B操作时， 在完成所述切换时间t A_B的过渡后，才呈现实际数据。
[0008] 另一方面，本发明实施例还提供了一种多通道循环采样气体分析方法，包括：
[0009] 根据多通道自动循环采样分析系统的输入变量数量来判断采用最小二乘支持向 量机模型预测；分析系统对各通道分别进行最小二乘支持向量机预测模型训练，并对模型 进行误差评估；分析系统对通道切换过程中的时间特性进行自学习训练，找出各通道的切 换响应时间；训练结束后，系统执行循环采样数据处理过程，利用对切换时间特性的学习成 果对通道切换过程中的实测数据流向进行管理。
[0010] 本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析方法的有益效果包括：提高了 各通道样气分析数据的准确性，促进了循环采样分析系统在工业生产中的推广应用。
【附图说明】
[0011] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述 中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些 实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附 图获得其他的附图。
[0012] 图1是本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析系统的架构示意图；
[0013] 图2是本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析系统的流程示意图；
[0014] 图3是本发明实施例提供的一种通道切换训练方法的流程示意图；
[0015] 图4是本发明实施例提供的一种通道预测模型训练方法的流程示意图；
[0016] 图5是本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析方法的流程示意图；
[0017] 图6是本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析方法的流程示意图；
[0018] 图7是本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析方法的流程示意图；
[0019] 图8是本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析方法的流程示意图。
【具体实施方式】
[0020] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。
[0021] 为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
[0022] 实施例一
[0023] 如图1所示，是本发明实施例提供一种多通道循环采样气体分析系统架构示意 图，所示分析系统中包含有本发明中所涉及的单套分析仪设备（由于分析仪设备涉及多个 装置，包括：显示装置，传感装置，控制器，由于分布在整个系统不同部位，因此没有在图中 一一标注出来）。本实施例提供的系统架构，适用于本发明提出的各方法实施例，但并不限 定本发明提出的各方法实施例适用的范围。
[0024] 图1中SV-OA为样气通道A的三通电磁阀，SV-OB为样气通道B的三通电磁阀， SV-OOC为样气通道C (氮气）的吹扫电磁阀，SV-OOD为分析通道三通电磁阀，Ml为采样泵， M2为排放泵。
[0025] 其中，SV-OA、SV-OB和SV-OOD为两位三通电磁阀。从图中可以看到，电磁阀分为 3个方向，分别用1，2,3表示。当电磁阀得电时，1-2方向组合相通，其他方向组合不通；当 电磁阀失电时，1-3方向组合相通，其他方向组合不通。
[0026] 本实施例中相关的硬件系统构造主要通道有：样气通道A(SV-〇A之前的设备及 管路），样气通道B (SV-0B之前的设备及管路），采样通道（介于SV-OA、SV-OB、SV-OOC和 SV-OOD四个开关之间的设备及管路），分析通道（介于SV-OOD与Ml之间的设备及管路）， 排放通道（介于SV-OA、SV-OB与M2之间的设备及管路），吹扫通道（SV-00D与SV-OOC之 前用于通入高压氮气的设备及管路）。
[0027] 实施例二
[0028] 如图2所示为本发明实施例提供的一种多通道循环采样气体分析方法的流程图， 由图2可知，本发明提供的一种多通道循环采样气体分析方法的实施例包括：
[0029] 本专利的数据处理方法由数据处理软件与工业PLC控制系统构成的软件系统 实现。数据处理软件的功能是数据库管理、预测模型建立及运算；工业PLC控制系统的 功能是执行分析系统通道的硬件切换、分析数据及系统操作的人机交互（Human Machine Interface，简写：HMI)。
[0030] 由于多通道自动循环采样分析系统的数据处理基本原理与通道数无关，为叙述方 便，本实施例以连续退火炉炉内氢含量分析的双通道自动循环采样分析系统为例来进行详 细介绍。
[0031] 数据处理系统与多通道自动循环采样分析系统同时开始工作。如图2所示，在多 通道自动循环采样分析系统工作开始时，数据处理软件也开始进行初始化。
[0032] 在初始化过程中，由数据处理软件建立数据库；从工业PLC控制系统的人机界面 获知分析系统的输入变量数量、循环采样周期Ts、通道权重系数Kq和通道优先级，并利用 工业PLC控制系统与分析系统的输入变量建立连接。
[0033] 循环采样周期是各通道采样分析时间之和，即循环采样周期Ts =样气通道A的分 析时间tsl+样气通道B的分析时间ts2。
[0034] 通道权重系数是该通道采样分析时间占整个循环采样周期的比重。对于双通道采 样系统，两个通道权重系数满足如下关系：
[0035] 样气通道A的权重系数Kql+样气通道B的权重系数Kq2 = 1
[0036] 而且，以样气通道A为例，通道采样分析时间、循环采样周期和权重系数之间的关 系如下：
[0037] 样气通道A的采样分析时间tsl =系统执行周期TsX样气通道A的权重系数Kql
[0038] 通道优先级表示通道采样顺序，如果以三通道循环采样系统为例，假设通道优先 级为"132"，则系统按照1号通道、3号通道、2号通道的顺序进行采样。
[0039] 分析系统的输入变量数量用于判断是否采用模型预测。
[0040]由于分析系统的数据常常与某些变量有关，例如在连续退火炉氢含量分析的实例 中，退火炉的氢含量就与通入炉内的氢气与所有气体总和（主要是氮气和氢气的总和）的 流量比Kf、炉内温度T f和炉内压力P f等参数有关，这些变量就是分析系统的输入变量。而 分析系统模型预测的基础就是输入变量和分析仪所采集数据的样本。所以是否拥有明确的 输入变量是分析系统是否采用模型预测的依据，即在步骤201中，系统将会根据输入变量 数量是否不为〇来判断是否采用模型预测。在退火炉氢含量分析的实例中，分析系统将K f、 TjP P f作为输入变量来进行模型预测。
[0041] 由于实例中在步骤201的输入变量数量大于0,所以系统进入步骤202,预测模型 训练过程。本专利采用最小二乘向量机（Least Squares Support Vector Machine，简写： LS-SVM)方法进行模型预测。图5展示了通道预测模型训练流程。所述预