CN102141423B - 实时测定固气混合物中固体质量流量的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统和方法。其中该系统包括数个传感器、数据融合单元以及估计单元。数个传感器产生数个测量信号以获得至少两个所述固体质量流量的测量值。该数据融合单元接收所述至少两个测量值且基于所述至少两个测量值建立状态空间模型。该估计单元对建立的状态空间模型进行估计，获取所述固体质量流量的估计值。

Description

实时测定固气混合物中固体质量流量的系统及方法

技术领域

本发明涉及一种气力输送系统的测量系统，尤其涉及一种实时测定由气力输送系统输送的固气混合物中固体质量流量的系统和方法。

背景技术

气力输送系统是由流动气体作为载气将固体颗粒通过一个或者多个输送管道从一个容器中输送到另一容器中的系统。流动气体与固体颗粒形成固气混合物。气力输送系统广泛地用于多种工业场合，例如：用于发电的整体气化联合循环(Integrated Gasification Combined Cycle，IGCC)工厂以及用于生产化学品的化工厂。

在气力输送系统中，为了控制、监测的目的，测量实时的固体质量流量一般是必要的。实时的固体质量流量一般定义为：单位时间内流过输送管道横截面的固体颗粒的质量值。目前具有多种方法用来实时测定固体质量流量。一种方法是采用可以直接输出固体质量流量的固体质量流量传感器直接测量获得。还有一种方法是利用多种传感器共同确定实时的固体质量流量。在使用多种传感器实时确定固体质量流量的方法中，首先利用一部分传感器来测定固气混合物的混合流量，然后其他传感器用于测定气体流量。最后将气体流量从混合流量中减去就可以获得实时的固体质量流量。

然而，在上述两种测量方法中，只获得了一个实时的固体质量流量的测量值。也就是说，如果其中一个传感器坏掉或者不能正常工作，将很难实时获得可靠的固体质量流量。有鉴于此，需要提供一种改进的测定系统和测定方法来实时获得可靠的固体质量流量。

发明内容

本发明的一个实施例提供了一种用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统。该系统包括数个传感器、数据融合单元以及估计单元。数个传感器产生数个测量信号以获得至少两个所述固体质量流量的测量值。该数据融合单元接收所述至少两个测量值且基于所述至少两个测量值建立状态空间模型。该估计单元对建立的状态空间模型进行估计，获取所述固体质量流量的估计值。

本发明的实施例还提供了一种用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法。该方法包括通过数个传感器产生表示所述固气混合物特征的数个测量信号；基于所述数个测量信号提供至少两个固体质量流量的测量值；基于所述至少两个测量值建立状态空间模型；以及估计所述状态空间模型以输出所述固体质量流量的估计值。

附图说明

通过结合附图对于本发明的实施例进行描述，以期更好地理解本发明，在附图中：

图1为本发明用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统的一个实施例的方框示意图；

图2为本发明用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统的另一个实施例的方框示意图；

图3为本发明用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统的另一个实施例与一个气力输送系统的连接关系示意图；

图4为图3中用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统的方框示意图；

图5为应用在图4所示系统的数据融合单元中的方法流程图。

具体实施方式

本发明系统涉及一种气力输送系统中气力输送系统的测量技术，尤其是指用于实时测定采用气力输送系统输送的固气混合物中固体质量流量的方法和系统(分别称为“测定系统”和“测定方法”)。

图1示意了本发明的一个实施例：测定系统10。测定系统10包括数个传感器12、运算单元14、数据融合单元16和估计单元18。在本发明中，“传感器”包括但不限于传感元件、仪表或者其他能够测量温度、表压、重量或者可以测量对象的其他特性且产生信号用于输出这些特性的测量装置。

数个传感器12用于测量固气混合物的多种特性，且输出表示这些特性的数个测量信号20。运算单元14接收测量信号20且基于接收的测量信号20产生数个不同的实时的固体质量流量的测量值22。数据融合单元16接收这些测量值22且基于所接收的测量值22建立一个状态空间模型24。最后，该估计单元18根据预先确定的估计算法估计所建立的状态空间模型24，从而得到实时的固体质量流量的估计值26。

图2示意了本发明的另一种实施例：测定系统28。测定系统28与测定系统10具有类似的结构。不同的是在测定系统28中，数个传感器12包括至少一个固体质量流量传感器30，其可以直接输出实时的固体质量流量的其中一个测量值32。测量值32绕开运算单元14直接输入数据融合单元16。在一个实施例中，测量值32首先输入运算单元14。然而测量值32在运算单元14中并不进行实质性运算。然后，测量值32输出运算单元14成为数据融合单元16的一个输入。

虽然在上文以及下文的数个实施例中没有特别提到，但是可以理解的是传感器一般产生的是模拟信号，所以在进行运算或者信息合成之前需要转化为数字信号。

参阅图3所示，本发明另一种实施例气力输送系统36用来测定输送的固气混合物中实时的固体质量流量。该气力输送系统36包括一个输送容器38、一个接收容器40以及连接输送容器38和接收容器40的一个输送管道42。该固气混合物通过输送管道42输送。在一个实施例中，固气混合物通过多条输送管道同时输送。气力输送系统36可以应用到多种工业领域。例如，在一种应用中，该气力输送系统是IGCC工厂内的干式进料气化系统。在干式进料气化系统中，输送容器38是存储煤氮混合物的储存罐，而接收容器40是气化炉。

参阅图3所示，本实施例中的系统36包括八个传感器，且将这些传感器划分为三组。第一组传感器包括一个重量传感器(W)44、一个温度传感器(T)46以及第一表压传感器(P1)48。重量传感器44安装在输送容器38的底表面，而温度传感器46和第一表压传感器48安装在输送容器38的上表面。在一个实施例中，温度传感器46和第一表压传感器48也安装在输送容器38的底表面，如图3所示的实施例。重量传感器44产生表示位于输送容器38内的固气混合物重量的重量信号60。温度传感器46产生表示位于输送容器38内的固气混合物温度的温度信号62。第一表压传感器48产生表示位于输送容器38内的固气混合物表压的第一压力信号64。

第二组传感器包括一个基于伽玛射线技术的密度传感器(D)50、一个固体速率传感器(V)52以及一个第二表压传感器(P2)54。第二组传感器均安装在输送管道42的垂直部51上以测量同一位置的不同特性。密度传感器50产生表示在垂直部51位置上的固气混合物密度的密度信号66。固体速率传感器52产生表示在垂直部51位置上的固气混合物中固体速率的固体速率信号68。第二表压传感器54产生表示垂直部51位置上的固体混合物表压的第一表压信号51。

第三组传感器包括一个差压传感器(DP)56以及一个第三表压传感器(P3)58。差压传感器56产生表示在输送管道42的两个测量点(未标示)间的压降的差压信号72。

应当理解的是本发明可以采用大量的传感器组，相应的传感器组内包括多种形式的传感器。多个传感器的测量信号如60、62、64、72、74、66、70、68传输到一个运算系统34内来处理这些测量信号。一个实施例中，运算系统34处理固气混合物中的实时的固体质量流量。传感器的测量信号如60、62、64、72、74、66、70、68线路连接到该运算系统34或者连接到一个接收器或者一个收发器以输送传感器的信息。

根据一个实施例，运算系统34包括一个或者多个计算装置，例如可以包括或者连接到一个计算机可读存储介质的处理器或者微处理器。该计算机可读存储介质包含可执行的计算机软件。在一个实施例中，计算机可读存储介质是物理存储器，例如：驱动器、磁盘、随机存储器(RAM)、只读存储器(ROM)或者其他适合的存储装置。

图4示意了运算系统34的进一步结构。该运算系统34划分为一个运算单元75、一个数据融合单元79以及一个估计单元。传感器(未图示)产生测量信号如60、62、64、72、74、66、70、68，向运算单元75输送测量信息。

运算单元75包括三个模块，即第一模块76、第二模块78以及第三模块80。该三个模块根据从传感器(未图示)接收的测量信号如60、62、64、72、74、66、70、68产生三个实时的固体质量流量的测量值，即第一测量值82、第二测量值84以及第三测量值86。

再次参阅图4所示，第一模块76接收重量信号60、温度信号62以及第一表压信号64，然后计算根据接收的测量信号62、62、64计算在某一时刻输送容器38中的固体重量。接下来，第一模块76根据在某一时间段内固体重量的损失来计算第一测量值82。计算的具体步骤描述如下。

参阅图3和图4所示，首先，接收重量信号60、温度信号62以及第一表压信号64计算输送容器38内的固气混合物中的固体体积。设定输送容器38的内部体积、输送容器38的固体体积、输送容器38的气体体积分别为V_sending(m³)、V_{solid，sending}(m³)和V_{gas，sending}(m³)。他们之间的关系如公式(1)所示：

V_{solid，sending}+V_{gas，sending}＝V_sending (1)

设定输送容器38的当前压力和温度下固体密度和气体密度分别为ρ_coal(Kg/m³)和ρ_{gas，sending}(Kg/m³)。那么，输送容器38内固气混合物的重量(即混合重量)如公式(2)所示：

V_{solid，sending}·ρ_solid+V_{gas，sending}·ρ_{gas，sending}＝W_sending (2)

其中，W_sending(Kg)表示混合重量，可以从重量信号60中获得；ρ_coal是固体密度，其可以从固体的表面密度计算获得。对于某一确定固体种类，固体的表面密度具有固定的值。ρ_{gas，sending}可以根据理想气体公式(3)以及温度信号62和第一压力信号64包含的信息计算获得。

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas},\mathrm{sending}}(\mathrm{Kg}/m^3)=\frac{(P_1+P_1)\·{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas},0}\·T_0}{P_0\·(T_0+T_{\mathrm{sending}})}---\left(3\right)$

其中，T_sending和P₁分别表示输送容器38的温度和表压，分别从温度信号62和第一压力信号64中获得；P₀是标准条件下的大气压力，为0.101325Mpa；T₀是标准条件下温度，为273.15K(开尔文温度)；ρ_gas，0是标准条件下的气体密度，其可以通过已知的密度表或者其他方式获得。在一个实施例中，固气混合物中的气体为氮气，这样ρ_gas，0的值为1.2504Kg/m³。这样，固体体积，V_{solid，sending}，可以根据公式(2)和(3)确定。

通过固体体积，V_{solid，sending}，与固体密度相乘可以获得固体重量，W_{solid，sending}。接下来，通过计算单位时间内固体重量的损失来获得第一测量值82，如公式(4)所示：

$G_{s,\mathrm{WC}}(\mathrm{Kg}/s)=\frac{{\mathrm{\ΔW}}_{\mathrm{solid},\mathrm{sending}}}{\mathrm{\Δt}}---\left(4\right)$

其中，G_s，WC表示第一测量值82，而ΔW_{solid，sending}表示在选择的时间段，Δt(s)，固体重量的损失。

再次参阅图3和图4所示，第二模块78接收密度信号66、固体速率信号68以及第二压力信号70。由于在固气混合物输送过程中，产生的热损耗非常小，所以固气混合物在输送容器38内的温度近似等于在输送管道42内的温度。因此，第二模块78可以通过接收温度信号62获得温度信息，而不需要在垂直部51上安装其他的温度传感器。

基于接收的测量信号66、68、70、62，第二模块78按照如下所述的步骤计算第二测量值84。首先，根据理想气体公式(5)计算位于垂直部51中的固气混合物的气体密度：

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas}-1}(\mathrm{Kg}/m^3)=\frac{(P_2+P_0)\·{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas},0}\·T_0}{P_0\·(T_0+T_d)}---\left(5\right)$

其中，ρ_gas-1表示垂直部51上的气体密度；P₂表示垂直部51上的第二表压，其可以从第二压力信号70中获得；T_d表示垂直部51的温度，其近似等于温度信号，T_sending，所表示的温度。标准条件的温度T₀、大气压力P₀以及其他密度ρ_gas，0通过上述描述可知，均是已知的或者可以通过计算获得的。

然后，基于密度信号66包含的信息以及气体密度，ρ_gas-1，固气混合物中固体体积根据公式(6)计算获得，

$V_{\mathrm{solid},\mathrm{gamma}-\mathrm{ray}}(\%)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{mixing}-1}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas}-1}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{solid}}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas}-1}}---\left(6\right)$

其中，V_{solid，gamma-ray}(％)表示固体体积比率；ρ_mixing-1表示混合密度，其可以从密度信号66中获得；ρ_solid是固体密度，该值是已知的。

最后，基于获得固体体积比率，V_{solid，gamma-ray}(％)，以及从固体速率信号68获得的固体速率，根据公式(7)计算获得第二测量值84。

$G_{s,\mathrm{SM}}(\mathrm{Kg}/s)=C_{\mathrm{SM}}\·V_{\mathrm{solid},\mathrm{gamma}-\mathrm{ray}}(\%)\·{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{solid}}\frac{1}{4}\mathrm{\π}{D}_{\mathrm{SM}}\·v_{\mathrm{solid},\mathrm{EC}}---\left(7\right)$

其中，G_s，SM表示第二测量值84；C_SM表示G_s，SM的修正系数，其可以从经验数据获得；D_SM(m)表示垂直部51处的输送管道的直径，可以测量获得；v_solid，EC表示固体速率，其可以从固体速率信号68获得。

在一个实施例中，一个固体质量流量传感器(未显示)代替第二组传感器即密度传感器50、固体速率传感器52以及第二表压传感器54。相应地，由于固体质量流量传感器可以直接输出第二测量值84，所以不需要在运算单元75内进行任何对应运算，因此不需要设置第二模块78。在另一个实施例中，固体质量流量传感器绕开运算单元75而与数据融合单元79直接连接。第二测量值84直接进入数据融合单元79。固体质量流量传感器可以基于多种技术，例如基于超声波的固体质量流量传感器、基于电容的固体质量流量传感器以及伽玛射线的固体质量流量传感器。

第三模块80接收固体速率信号68、差压信号72、第三压力信号74以及温度信号62和第二压力信号70。第三模块80利用接收的测量信号68、72、74、62、70遵循如下步骤进行计算。首先，根据公式(8)计算在水平段57处的固气混合物的混合密度。

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{mixing}-2}=\frac{2\·({\mathrm{\ΔP}}_h\·1000)\·D}{C_f\·L{\·v}_{\mathrm{gas}}^2}---\left(8\right)$

其中，ρ_mixing-2(Kg/m³)表示水平段57处的固气混合物的混合密度；ΔP_h(Pa)表示输送管道42上差压传感器56两测量点之间水平方向的压降，其可以从差压信号72中获得；C_f表示固气混合物经过输送管道42的摩擦系数，其可以通过经验数据预先设定；L(m)表示差压传感器56两测量点之间的长度；D(m)表示水平段57处输送管道42的直径；v_gas(m/s)表示气体速率，其根据公式(9)计算获得。

$v_{\mathrm{gas}}=v_{\mathrm{solid},\mathrm{EC}}{\left(\frac{D_{\mathrm{SM}}}{D}\right)}^2\·\frac{P_2}{P_3}---\left(9\right)$

其中，P₂和P₃从第二、第三压力信号70和74中获得；v_solid，EC从固体速率信号68中获得。

然后，基于获得的混合物密度，ρ_mixing-2，计算获得在水平段57的固气混合物的固体体积比率，计算方法如公式(10)所示：

$V_{\mathrm{solid},\mathrm{DP}}(\%)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{mixing}-2}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas}-2}}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{solid}}-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas}-2}}---\left(10\right)$

其中，V_solid，DP表示在水平段57的固气混合物的固体体积比率；ρ_gas-2(Kg/m³)可以根据理想气体公式(11)计算获得：

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas}-2}=\frac{(P_3+P_0){\·\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{gas},0}\·T_0}{P_0\·(T_0+T_p)}---\left(11\right)$

其中，ρ_gas-2表示处于水平段57的固气混合物的气体密度；T_p表示水平段57的温度，且近似等于温度信号，T_sending，所表示的温度；其他参数即标准条件下大气压力P₀、温度T₀以及其他密度ρ_gas，0都是已知的。

最后，基于获得的固体体积比率以及从固体速率信号68获得的固体速率，根据公式(12)计算第三测量值86。

$G_{s,\mathrm{PDM}}(\mathrm{Kg}/s)=C_{\mathrm{PDM}}\·V_{\mathrm{solid},\mathrm{DP}}(\%)\·{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{solid}}\frac{1}{4}{\mathrm{\πD}}_{\mathrm{SM}}\·v_{\mathrm{solid},\mathrm{EC}}---\left(12\right)$

其中，G_s，PDM表示固体质量流量的第三测量值86；C_PDM是第三测量值86的修正系数，其根据经验数据获得。

在一个实施例中，差压传感器56以及第三表压传感器58安装在输送管道的垂直段，例如密度传感器50的安装位置，即垂直部51。但是与安装在输送管道水平段不同的是，在计算过程中需要考虑固气混合物的重力。

在下一步骤中，第一、第二、第三测量值82、84、86输入数据融合单元79内。数据融合单元79根据如下步骤建立了一个状态空间模型。建立过程如参阅图5所示的步骤。

参阅图5所示，在步骤92中，将固体质量流量的真实值与每一所接收的测量值82、84、86的偏差符号化，分别表示为：b_WC、b_SM、b_PDM。

在步骤94，基于固体质量流量的真实值与每一所接收的测量值82、84、86的偏差、测量值82、84、86以及固体质量流量的真实值定义状态向量和测量向量，如公式(13)表示：

x＝[b_WC，b_SM，b_PDM，G_s，TRUE]^T (13)

y＝[G^WC，G_SM，G_PDM]^T

其中，G_s，TRUE表示固体质量流量的真实值；[...]^T表示括号内矩阵的转置矩阵；x表示四个元素(四维列向量)组成的状态向量，这四个元素是三个偏差b_WC、b_SM、b_PDM以及真实值G_s，TRUE；y表示测量向量，在一个实施例中，该测量向量由三个元素(三维列向量)组成，即第一、第二、第三测量值82、84、86。

状态向量和测量向量中元素的数量随着接收的测量值的数目变化。因此，在一个实施例中，状态向量最少包括三个元素，而测量向量最少包括两个元素。

在步骤96中，分别建立过程噪声向量和测量噪声向量，如公式(14)所示：

w＝[P_WC-N，P_SM-N，P_PDM-N，P_s，TRUE-N]^T (14)

v＝[M_WC-N，M_SM-N，M_PDM-N]^T

其中，w表示设有四个元素的过程噪声向量，P_WC-N、P_SM-N、P_PDM-N、P_s，TRUE-N表示这四个元素，分别代表状态向量x中每一元素的过程噪声；v表示设有三个元素的测量噪声向量，M_WC-N、M_SM-N、M_PDM-N表示这三个元素，分别代表测量向量y中每一元素的测量噪声。

在步骤98中，建立随时间，t，变化的连续的状态向量模型，如公式(15)所示。该连续的状态向量模型包括状态公式，以及测量公式，Y(t)。

$\stackrel{\·}{X}\left(t\right)=\mathrm{Ax}\left(t\right)+w\left(t\right)$

Y(t)＝Cx(t)+v(t) (15)

其中，A＝O_4×4表示四维状态矩阵；C＝[I_3×3 1_3×1]_3×4是由三维单位矩阵和三维单位列向量组成。可以理解的是，状态矩阵和输出矩阵的维数由固体质量流量的测量值的数量决定。w(t)和v(t)均是白噪声分别表示根据公式(14)获得的过程噪声和测量噪声。

在步骤100中，对连续的状态空间模型进行离散化形成离散的状态空间模型88，如公式(16)所示。

$\hat{X}\left(k\right)=\mathrm{Fx}(k-1)+w\left(k\right)$

Y(k)＝Cx(k)+v(k) (16)其中，表示离散化的状态公式；F＝eA·ΔT＝I4×4表示四维单位矩阵；ΔT表示一个取样区间，在一个实施例中，ΔT＝1s；k表示取样时间。在接下来的步骤中，估计单元81对离散的状态空间模型88进行估计，从而产生固体质量流量的估计值90(参阅图4)。

尽管是根据三个测量值82、84、86对数据融合单元79中的步骤进行描述的，但是本发明并不限于此种方式。在一个实施例中，三个测量值82、84、86中的任何两个组合都可以作为数据融合单元79的输入数据。在另一实施例中，至少两个测量值是根据固体质量流量传感器、重量传感器、密度传感器、差压传感器或者其他合适的传感器确定的。在其他另一实施例中，至少两个测量值是根据安装在输送管道42(参阅图3)不同位置的相同传感器(组)确定的。在其他另一实施例中，至少两个测量值是根据大致并行(即安装在气力输送系统的同一位置上)的两组传感器确定的。

在本发明的测定系统中，至少两个测量值用来测定实时的固体质量流量。即使其中一个不能工作，其他传感器依然能够提供至少一个测量值来测定实时的固体质量流量，从而提高了测量结果的准确度和可靠性。

再次参阅图4所示，在一个实施例中，估计单元81是卡尔曼滤波器，其采用有效的递归算法对离散的状态空间模型88进行估计。该递归算法是指当前状态的估计值是通过前一状态的估计值以及当前测量值获得的。

在另外一个实施例中，估计单元81是基于马尔可夫链的扩展贝叶斯网络或者证据理论的估计器。

虽然结合特定的实施例对本发明进行了说明，但本领域的技术人员可以对本发明作出许多修改和变型。因此，要认识到，权利要求书意图覆盖在本发明真正构思范围内的所有这些修改和变型。

Claims (13)

1.一种用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统，包括：

数个传感器，其产生数个测量信号；

运算单元，其接收所述测量信号以产生至少两个固体质量流量的测量值；

数据融合单元，其接收所述至少两个测量值且基于所述至少两个测量值建立状态空间模型；其中，该状态空间模型的建立包括：定义一个状态向量和测量向量，其中所述状态向量由固体质量流量的真实值以及所述测量值与所述真实值的偏差组成，测量向量由所述测量值组成；建立过程噪声向量和测量噪声向量；根据状态向量、测量向量以及过程噪声向量和测量噪声向量形成连续的状态空间模型；及对连续的状态空间模型进行离散化以建立所述的状态空间模型；及

估计单元，其对建立的状态空间模型进行估计，获取所述固体质量流量的估计值。

2.如权利要求1所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统，其中所述传感器包括安装在用于存储固气混合物的输送容器上的重量传感器、温度传感器和表压传感器；其中所述至少两个测量值中的一个是通过基于所述重量传感器、温度传感器以及表压传感器产生的测量信号计算得到的单位时间内固体重量损失获得的。

3.如权利要求1所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统，其中所述传感器包括安装在输送固气混合物的输送管道上的差压传感器；其中至少两个测量值中的一个基于所述差压传感器产生的测量信号获得。

4.如权利要求1所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统，其中用于产生至少两个测量值的传感器是并行的。

5.如权利要求1所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统，其中所述传感器包括一个固体质量流量传感器，且至少两个测量中的一个通过所述固体质量流量传感器获得。

6.如权利要求1所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的系统，其中所述估计单元是卡尔曼滤波器。

7.一种用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其包括：

通过数个传感器产生表示所述固气混合物特征的数个测量信号；

基于所述数个测量信号提供至少两个固体质量流量的测量值；

基于所述至少两个测量值建立状态空间模型；以及

估计所述状态空间模型以输出所述固体质量流量的估计值；

其中，建立状态空间模型的步骤包括：

定义一个状态向量和测量向量；其中所述状态向量由固体质量流量的真实值以及所述测量值与所述真实值的偏差组成；测量向量由所述测量值组成；

建立过程噪声向量和测量噪声向量；

根据状态向量、测量向量以及过程噪声向量和测量噪声向量形成连续的状态空间模型；及

对连续的状态空间模型进行离散化以建立所述的状态空间模型。。

8.如权利要求7所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其中通过数个传感器产生表示所述固气混合物特征的数个信号的步骤包括以下子步骤：

产生表示存储在输送容器中固气混合物特征的一部分测量信号；以及

产生表示输送管道中固气混合物特征的另一部分测量信号。

9.如权利要求8所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其中所述传感器包括安装在输送容器上的重量传感器、温度传感器和表压传感器，基于所述数个测量信号提供至少两个固体质量流量的测量值的步骤包括以下子步骤：

基于所述重量传感器、温度传感器和表压传感器生成的测量信号计算输送容器内的固体体积；

计算输送容器中的固体重量；以及

基于输送容器中的固体体积和固体重量计算单位时间内的固体重量损失以获得至少一个测量值。

10.如权利要求8所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其中所述传感器包括安装输送管道同一位置的密度传感器、表压传感器、固体速率传感器，基于所述数个测量信号提供至少两个固体质量流量的测量值的步骤包括以下子步骤：

基于密度传感器和表压传感器产生的测量信号计算在输送管道内的固气混合物中固体体积比率；

基于所述固体体积比率以及固体速率传感器来计算至少一个测量值。

11.如权利要求7所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其中所述传感器包括安装在输送管道上同一位置的差压传感器和表压传感器，基于所述数个测量信号提供至少两个固体质量流量的测量值的步骤包括以下子步骤：

基于所述差压传感器和表压传感器产生的测量信号计算固气混合物的混合密度；

基于所述混合密度计算固气混合物中的固体体积比率；

基于所述固体体积比率计算至少一个测量值。

12.如权利要求7所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其中基于所述数个测量信号提供固体质量流量的至少两个测量值的步骤包括使用固体质量流量传感器直接测量获得至少一个测量值。

13.如权利要求7所述的用于实时测定固气混合物中固体质量流量的方法，其中估计所述状态空间模型以输出所述固体质量流量的估计值的步骤由卡尔曼滤波器实现。