在明胶生产过程中提胶工序是关键的一道生产工序,在提胶过程中对稀胶液浓度的控制是提胶过程中的一项重要工作,其稀胶液的浓度也是决定最终明胶产品的一种重要工艺参数。因此,在提胶生产过程中如何快速准确的获取胶液浓度是一项非常重要的工作。但到目前为止还没有成熟的在线传感设备应用于稀胶液浓度的测量中,国外明胶企业对稀胶液浓度的测量有成熟的测量手段,测量精度很高,所以他们的产品质量高,产品的性能稳定,但相关技术严格保密。目前在国内明胶所有生产企业中,受生产线自动化程度的制约,受检测设备的制约,均没有对稀胶液可靠有效的检测方法。传统采用离线的糖度仪对稀胶液的糖度进行离线估测,经过简单的工艺换算后得到稀胶液浓度,采用此种测量方法得到的胶液浓度误差非常大,导致最终明胶产品质量极不稳定。为解决企业所面临的实际问题,借此在国内某明胶企业提胶工序实施自动控制系统的契机,受工业软测量方法的启发,本文提出建立一种基于软测量技术的胶液浓度测量模型,实现对明胶胶液浓度在线测量。利用软测量技术建立测量模型,解决明胶生产过程胶液浓度无法实时测量的问题。通过已有的提胶生产自动控制系统获取测量浓度所需的辅助变量,通过构建胶液浓度测量的“软仪表”实现对胶液浓度的在线测量,保证提胶过程的持续性,以保证最终明胶产品质量的稳定。本文从提胶工序的机理分析入手,通过测量易获得的辅助变量(时间,温度,糖度值等)推导出难测量的主导变量,实现明胶浓度的在线测量,并对现场采集的数据进行了预处理,主要围绕基于最小二乘支持向量机LS-SVM的明胶浓度软测量模型进行研究,通过与基于径向基函数的软测量模型进行仿真结果的比较,得到基于LS-SVM的软测量方法具有更好的预测精度和泛化能力。同时,针对LS-SVM参数难于选择的问题,采用了粒子群算法(PSO)的优化算法,对模型参数进行优化。该算法弥补了PSO算法容易早熟和容易陷入局部极值的问题,取得了良好的效果。计算机仿真结果表明,改进的LS-SVM软测量方法适用于小样本情况,有利于在线校正和软测量建模,可作为软测量技术在实际生产中的实现基础。