### 基于ARM嵌入式系统的软测量应用
#### 引言
软测量技术是在工业过程控制领域中的一项重要技术，在石油化工、医药制造等行业有着广泛的应用前景。它通过利用可测量的过程变量来在线估计那些难以直接测量的过程变量，从而为过程控制、质量控制、过程管理和决策提供支持。随着工业自动化水平的提高和技术的发展，软测量技术的需求也在不断增加。本文旨在介绍一种基于ARM嵌入式系统的软测量应用，并探讨其在实际工业环境中的应用效果。
#### 软测量技术概述
软测量技术的核心在于构建一个准确可靠的数学模型，用于预测难以直接测量的关键过程变量。这一技术通常包括以下几个关键步骤：
1. **辅助变量的选择**：选择与主导变量（即难以测量的变量）高度相关的易于测量的辅助变量作为输入。
2. **数学模型的构建**：构建数学模型来描述辅助变量与主导变量之间的关系。
3. **数据预处理**：对采集到的数据进行预处理，确保数据的质量。
4. **模型校正**：定期对模型进行校正，以提高预测精度。
#### ARM嵌入式系统特点及应用
ARM嵌入式系统以其灵活性高、功耗低等特点被广泛应用于各种工业场景中。本研究中采用的嵌入式系统以飞思卡尔公司的MC9328MXL ARM920 RISC芯片为核心，该芯片具有以下特点：
1. **高性能**：采用ARMV4T结构，5阶段管道化ARM920T内核，平均功耗仅为0.7mW/MHz，时钟频率高达200MHz。
2. **低功耗**：配备Thumb扩展、调试和Harvard总线，有效降低功耗。
3. **稳定性**：针对工业环境进行了优化设计，具有良好的抗干扰能力、抗震性和防尘散热性能。
基于ARM嵌入式系统的软测量应用开发环境选择了Microsoft Windows CE操作系统和Embedded Visual C++软件开发包。这些工具提供了强大的开发能力和高效的编程环境，有助于快速实现软测量系统的开发。
#### 双重RBF神经网络模型
为了提高软测量系统的预测精度和鲁棒性，本文采用了双重径向基函数（RBF）神经网络模型作为数学模型。RBF神经网络是一种前馈型神经网络，它利用径向基函数作为隐层神经元的激活函数，能够很好地逼近非线性函数。双重RBF神经网络通过两个相互独立但又相互作用的RBF网络来提高预测的准确性。
#### 软仪表软件设计
软仪表软件采用面向对象的设计方法，按照模块化原则划分为六个主要模块：
1. **系统调度模块**：负责系统的启动、任务调度等基本功能。
2. **数据预处理模块**：对采集的数据进行清洗、转换等预处理工作。
3. **系统组态模块**：允许用户配置系统参数和设置。
4. **核心算法模块**：实现双重RBF神经网络算法和其他核心计算逻辑。
5. **通讯模块**：负责与其他设备或系统的数据交换。
6. **人机界面模块**：提供友好的用户交互界面，便于操作人员监控和控制系统。
#### 实验验证
为验证软测量系统的有效性，研究人员选取了一个实际的化工厂加压甲醇精馏塔作为实验对象，对该塔顶甲醇浓度进行模拟测试。实验结果表明，采用基于ARM嵌入式系统的软测量应用能够有效地预测塔顶甲醇浓度，与实际测量值相比，预测结果具有较高的准确性。
#### 结论
本文提出了一种基于ARM嵌入式系统的软测量应用，通过采用双重RBF神经网络模型和面向对象的设计方法，成功地实现了软测量系统的开发。实验结果证明了该系统的有效性和实用性，为工业过程控制提供了有力的支持。未来的工作将集中在进一步优化模型性能和增强系统的鲁棒性方面。
