1、熔融指數(shù)是聚丙烯生產(chǎn)過程中最重要的質(zhì)量變量之一,研究其軟測量技術(shù)對丙烯聚合反應(yīng)過程的優(yōu)化和控制具有重要理論意義和實(shí)用價(jià)值。本文針對聚丙烯熔融指數(shù)的軟測量問題,從機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型兩方面入手,研究并提出了多種軟測量模型的建立方法,并對工業(yè)聚丙烯裝置實(shí)施軟測量技術(shù)的過程和結(jié)果進(jìn)行了討論分析。
　　 論文針對Spheripol-Ⅱ液相本體雙環(huán)管反應(yīng)裝置,分析了該類工藝裝置的反應(yīng)原理,建立了環(huán)管反應(yīng)器的機(jī)理模型,并分析了操作條件變化對裝

2、置變量的影響情況。在反應(yīng)機(jī)理分析的基礎(chǔ)上,本文建立了雙環(huán)管反應(yīng)器的兩種熔融指數(shù)預(yù)報(bào)模型:對數(shù)模型和冪數(shù)模型,分別采用帶遺忘因子的最小二乘法(FFRLS)和粒子群算法(PSO)對模型參數(shù)進(jìn)行辨識,工業(yè)數(shù)據(jù)建模的結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
　　 考慮到單一機(jī)理軟測量模型往往難以適應(yīng)牌號切換工況下的熔融指數(shù)預(yù)報(bào)要求,本文提出兩種基于機(jī)理模型和模糊技術(shù)的混合軟測量建模方法:FP—EFCM和FP-FIS方法。FP-EFCM將機(jī)理模型與加強(qiáng)型

3、模糊C均值聚類算法(EFCM)相結(jié)合,FP—FIS將機(jī)理模型與自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)相結(jié)合,對工業(yè)數(shù)據(jù)的應(yīng)用結(jié)果表明了方法能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)熔融指數(shù)的變化。
　　 針對支持向量機(jī)應(yīng)用于聚丙烯軟測量建模時(shí)工業(yè)過程數(shù)據(jù)中特異點(diǎn)影響建模精度的問題,提出一種聚類加權(quán)支持向量機(jī)方法。該方法首先對建模數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析,根據(jù)聚類結(jié)果,再對各類數(shù)據(jù)的懲罰系數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的加權(quán),這樣既能減小特異點(diǎn)對模型的影響程度,又能將其包含的生產(chǎn)過程信息引入到軟測

4、量模型中。在工業(yè)數(shù)據(jù)上的應(yīng)用結(jié)果說明聚類加權(quán)支持向量機(jī)比標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)建模更準(zhǔn)確。
　　 針對聚丙烯裝置熔融指數(shù)軟測量中的非線性和多牌號切換問題,本文提出一種基于自適應(yīng)核偏最小二乘(AKPLS)的軟測量方法。該方法采用非線性PLS—KPLS方法來擬合輔助變量和熔融指數(shù)之間的函數(shù)關(guān)系,以軟測量模型的泛化誤差作為優(yōu)化目標(biāo),對KPLS模型系數(shù)進(jìn)行在線更新。工業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用結(jié)果表明,AKPLS方法能夠比PLS、KPLS方法更準(zhǔn)確地預(yù)報(bào)聚丙烯

5、熔融指數(shù)的變化。
　　 為建立適應(yīng)聚丙烯多工況生產(chǎn)現(xiàn)狀并具有良好泛化能力的非線性軟測量模型,本文以稀疏核模型作為軟測量模型框架,提出一種基于改進(jìn)正交最小二乘(IOLS)的聚丙烯熔融指數(shù)軟測量建模方法。為了消減模型中與輸出變量無關(guān)的噪聲信息,提出使用正交信號校正(OSC)方法對OLS模型進(jìn)行預(yù)處理。基于留一法均方誤差(LOOMSE)和模型參數(shù)局部正則化建立OLS模型目標(biāo)函數(shù),以提高模型的稀疏性和泛化能力。最后使用Kalman濾波器