王健偉，宋執環
浙江大學工業控制研究所，浙江杭州

摘　　　要：針對石油化工等復雜過程的軟測量問題，以ＡＲＭ與浮點ＤＳＰ雙核控制器ＯＭＡＰ�玻蹋保常窞楹诵脑O計了一種嵌入式軟測量平臺，能夠完成實時數據處理和在線計算。以實時性為目標，對支持向量機的懲罰因子、徑向基函數ｇａｍｍａ參數、不敏感區域（容忍經驗風險）、訓練中止條件等因素進行優化，簡化了支持向量機算法，并成功移植到嵌入式平臺，實現軟測量模型的在線訓練。該平臺同時具有實時檢測與動態顯示、操作簡單和攜帶方便等一系列特點。通過對相關數據集的測試，結果表明系統具有高實時性、高精度等優良性能。該平臺為石油化工等復雜過程的軟測量提供了一種低成本、便攜式、高實時性的解決方案。

關　鍵　詞：嵌入式系統；軟測量；在線訓練；支持向量機

１　引　言
支持向量機與軟測量技術在復雜工業工程中得到越來越廣泛應用。但目前應用大都基于ＤＣＳ等大型系統，系統成本較高。算法的運行環境也大都基于工業計算機等平臺，難以滿足嵌入式與便攜式要求。嵌入式系統及設備具有體積小、低成本、高性能等特點，得到廣泛應用。如果將支持向量機算法移植到一個嵌入式設備上，同時配備良好的運行性能，就可以解決一部分復雜工程問題，并具有小型化與便攜式特點。但是支持向量機算法復雜、運算量大，而嵌入式系統的計算與存儲能力要明顯弱于ＰＣ機，所以在ＰＣ機運用的支持向量機算法不能直接移植到嵌入式平臺中，需要進行相關處理與簡化。雖然已有支持向量機算法的嵌入式應用，但這些應用大多采用離線訓練，只是把訓練好的結果移植到嵌入式系統，而沒有將訓練或優化的過程移植到嵌入式系統中［１］。本文首先搭建雙核嵌入式軟硬件系統平臺，將支持向量機的在線訓練成功移植到該雙核平臺中，較后對大量數據集進行測試，達到了良好的效果。

登錄網站后可下載文件