基于动态过程划分的熔融指数软测量建模

牌号切换过程是聚合反应过程节能降耗的关键环节,已有的模型往往因为质量样本较少而弱化甚至避开这一过程。因此,在之前专门针对牌号切换过程提出的三阶段分解方法的基础上,进一步面向整个生产过程,针对聚丙烯反应过程存在的同一牌号的稳定生产过程以及不同牌号间的切换过程具有不同动态过程的特性,按照不同的生产模式和生产牌号划分不同动态过程的样本,采用多模型的方法在各自的样本集上建立子模型,有针对性地把握相应的动态变化规律。为了实现多个子模型之间的切换,进一步基于反应条件和反应结果估计值构建了综合判断模型。最后,通过实际数据验证,三阶段多模型相对Kim多模型、单一模型来说,具有更好的预测结果。     

迭代动态规划在树脂牌号切换最优化模型中的应用

本文运用迭代动态规划求解牌号切换模型的最优化问题,有效地避免了运用一般方法求解系统最优化问题时的Ｈａｍｉｌｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ－Ｂｅｌｌｍａｎ方程以及高维系统可能出现的计算量激增的问题,成功地解得树脂牌号切换过程产生的过渡料数量最少时聚合温度、氯气和共聚单体的浓度、催化剂流率和料位高度等５个操作变量的最优轨迹。     

基于D-FNN的聚合过程转化速率软测量建模及重构

引言以氯乙烯单体(VCM)为原料,采用悬浮法聚合工艺生产聚氯乙烯(PVC)树脂是一种典型的间歇式化工生产过程。VCM的转化率对PVC树脂产品质量有很大影响,不同转化率时对PVC     

基于在线动态高斯过程回归抽油井动液面软测量建模

实践中, 抽油井动液面都是使用回声仪测试的, 无法实时在线检测。而基于示功图分析的动液面实时在线检测方法存在计算精度不高的缺陷。考虑到数据驱动软测量建模方法存在随时间推移出现的模型老化现象, 采用一种增量学习动态高斯过程回归(IDGPR)软测量建模方法, 实现对抽油井动液面深度的实时在线检测。首先建立基本动态高斯过程回归软测量模型, 在模型投入现场运行后, 通过一种增量学习算法对模型进行在线更新, 使其不断适应油井工况变化, 自适应获得更加准确的软测量模型。现场应用表明, 该软测量模型具有较高的预测精度和较好的泛化能力, 可以满足工程应用要求。     

化工过程软测量建模方法研究进展

软测量仪表是解决化工过程中质量变量难以实时测量的重要手段。软测量仪表的核心问题是软测量建模。阐述了软测量建模与辨识和非线性建模的关系:质量变量和易测变量的动态关系存在于增量之间,辨识模型依赖于增量数据,软测量建模则是依赖于实测变量数据来获取这个动态关系;非线性建模建立了变量间的静态关系,忽略了对象动态特性,而软测量建模要兼顾对动态特性的表征。随着人们对过程特性的认识加深,软测量建模方法不断发展,经历了从机理建模到数据驱动建模,从线性建模到非线性建模,从静态建模到动态建模的过程。详细讨论了软测量建模的发展过程,众多建模方法的优缺点及适用情况和现在建模的热点,最后对软测量建模方法进行了总体展望。     

基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的动态软测量建模方法

利用软测量技术实时预测化工过程中的关键参数对生产过程的在线监测、自动控制、实时优化具有十分重要的意义。为此,提出了一种基于隐马尔可夫模型的动态软测量建模方法。首先,针对数据规模大导致模型计算效率低和数据缺失导致数据无法充分利用的问题,提出了一种基于分布式贝叶斯隐马尔可夫回归的预测模型;其次,针对该模型进一步提出了一种能够获得精确后验分布的分布式训练方法。最后,利用蜡油加氢过程对所提方法的有效性进行了验证。     

连续聚合过程中多牌号产品过渡的生产调度最优化

应用连续聚合过程中牌号切换的最优化模型，提出了以目标函数值为判别依据的多牌号切换的最优化调度策赂。对多牌号树脂的生产系统进行了调度最优化的仿真研究，并在安全生产的前提下，以动态规划的方法考察了6个聚乙烯树脂牌号的生产调度，计算了树脂牌号的最优生产序列以及相应的过渡料数量和过渡时间，并分析了计算结果的合理性。     

丙烯聚合动态模型在牌号切换过程中的应用

分析聚丙烯牌号切换过程中的过渡策略 ,并在Hypol工艺上 ,利用丙烯聚合动态模型和熔融指数的软测量 ,结合工业实际生产数据 ,对聚丙烯的牌号切换过程进行了模拟 ,结果显示 ,利用丙烯聚合动态模型可以如实地反应聚丙烯的牌号切换过程 ,通过模拟的结果 ,可以找出最佳牌号切换策略 ,制定出最佳的生产过渡方案     

基于联立法的乙烯淤浆聚合牌号切换过程动态模拟

以乙烯淤浆聚合流程为研究对象,建立了包含动力学和热力学的动态机理模型,采用有限元正交配置法对控制变量和状态变量同步离散化,实现了全联立动态模拟。热力学物性计算采用Kriging函数估计,可适用于多个工况,最大误差不超过2%。利用Aspen Plus 5个牌号工况的数据,进行了模型稳态验证,并实现了牌号切换动态模拟,计算了平均分子量等质量指标,与Aspen Dynamic曲线吻合较好,为牌号切换的优化奠定了基础。     

选择性集成LTDGPR模型的自适应软测量建模方法

随着时间的增加,传统时间差（TD）模型会出现性能显著下降的问题。为了提高TD模型的可靠性和预测精度,同时考虑过程的时滞特征,基于一种选择性集成策略,提出一种局部时间差高斯过程回归（LTDGPR）模型的自适应软测量建模方法。首先,提取出数据库中的时滞动态信息,对建模数据进行重构;然后,采取局部化策略对差分后的重构样本进行统计划分,得到LTDGPR模型集。对于新来的输入样本,选择部分泛化能力强的LTDGPR模型进行集成,估计出含一定时间差的主导变量动态偏移值;最后,基于TD模型思想对当前时刻主导变量值进行在线预测。通过脱丁烷塔过程的数据建模仿真研究,验证了所提方法的有效性和精度。     

苯乙烯工业预聚过程牌号切换策略研究

对苯乙烯热引发工业预聚动态过程进行了模拟，反应器出口固含量以及聚合物重均分子量的模拟结果与工业装置采集数据的误差在5％以内。考察了反应温度、进料流量、进料配比对单体转化率和聚合物重均分子量的影响规律，其中反应温度对单体转化率和聚合物重均分子量的影响最大，进料流量次之。据此提出了多个牌号切换过程的策略，并与工业切换方案及温度阶跃变化方案进行比较。结果表明温度过调策略可以使过渡时间缩短和减少过渡料。最优切换策略的过渡时间和过渡料较工业切换方案减少了81．3％而较温度阶跃变化方案减少了47．5％。     

软测量在橡胶混炼过程建模中的应用

介绍软测量技术在橡胶混炼过程中的应用。软测量技术的关键是建模，橡胶混炼过程建模主要有基于机理和基于数据驱动两种方法。由于混炼过程的复杂性，基于机理的建模方法在实际应用中受到限制，仅用于估算或定性分析；而基于数据驱动的建模方法对过程知识要求较低且具有自学习功能，因而得到快速发展。混炼过程模型还受辅助变量、数据预处理的影响，且模型建立后还需进行校正，目前对数据预处理和模型校正的研究还较少。     

具有不确定性的聚烯烃牌号切换过程动态优化

聚烯烃生产经常需要进行牌号切换操作,最优牌号切换策略能在保证生产安全的前提下减少切换过程中的经济损失.由于实际生产中存在不确定性,基于理论模型的最优解无法保证最优的切换结果,甚至使牌号切换失败.对此,有学者将最优性条件校正策略引入牌号切换问题中,在克服不确定性方面体现出较好效果.从最优输入轨迹中提取合理的解模型是校正策...     

基于操作域划分的聚丙烯熔融指数软测量

讨论了如何建立聚丙烯熔融指数软测量模型及模型更新问题.首先根据聚丙烯反应器中的氢气浓度划分操作域,对于每个操作域,用一种新的非线性部分最小二乘方法建立熔融指数软测量子模型,然后将各个子模型进行组合,建立全局模型.为了使模型适应过程的变化,提出一种递推非线性部分最小二乘算法,利用新获得的数据对原模型进行更新.同时基于滑动窗方法,提出模型在线估计和更新策略.实际应用结果表明,模型取得了很好的估计性能,计算精度满足工业生产的实际要求.     

动态软测量建模方法初探

经过十几年的发展,软测量技术无论是在理论研究还是在实际应用中均取得了较大成功,然而至今为止的大部分研究都是针对静态软测量模型.分析了静态软测量模型与动态软测量模型之间的区别和联系,利用冲激响应模型给出了一个基于最小二乘方法的动态软测量建模方法,并在该方法的基础上给出了一种改进.仿真例子验证了该方法及其改进的有效性.     

基于泄漏积分型回声状态网络的软测量动态建模方法及应用

提出一种基于泄漏积分型回声状态网络（LiESN）的软测量动态建模方法,给出LiESN的岭回归离线学习算法与递推最小二乘（RLS）在线学习算法。通过引入正则化系数,岭回归离线学习算法可有效地控制输出权值的幅值,改善ESN的预测性能。RLS在线学习算法能适应大数据集的处理,满足过程建模实时性的需求。将基于LiESN的软测量方法分别用于预测脱丁烷塔底部丁烷组分的含量及计算硫回收装置中尾气的组成,实现对精炼厂相关产品质量的实时监控,并采用模型残差的四图分析对建模性能进行评价。在同等条件下,与基本的ESN网络以及支持向量机（SVM）等软测量建模方法进行了比较,结果表明,所提出的LiESN方法取得了很好的预测性能,计算精度满足工业生产的实际要求。     

氧化铝蒸发的动态过程建模与仿真

基于物料平衡原理和热量平衡原理,分析蒸发器出口料液浓度与进口料液和蒸汽之间的动态变化,建立了四效逆流降膜蒸发加三级闪蒸的氧化铝蒸发过程时滞动态数学模型和蒸发单元状态空间模型.通过模型计算和仿真验证了模型的有效性,与氧化铝蒸发过程实际测量值相比较,证明了模型能够很好地反映氧化铝蒸发的动态生产过程,为优化控制系统设计奠定了...     

基于动态优化和反馈控制的聚合反应过程牌号切换策略

针对单反应器多牌号聚合物生产过程, 提出一种结合动态优化和反馈控制的牌号切换策略。以实验室规模的连续搅拌釜式反应器中苯乙烯聚合牌号切换为对象, 以原料消耗最少为优化目标, 利用迭代动态规划求得切换过程中反应条件和产品性能指标的优化轨迹。引入针对反应温度的路径约束, 使优化后的切换轨迹更易跟踪实现, 防止过渡过程中变量的剧烈波动。仿真结果表明, 这一切换策略可以显著减少牌号切换过渡时间及过渡过程中原料的消耗量, 并能够有效克服进料温度变化的干扰。     

注塑过程熔体充填长度的动态神经网络软测量模型

提出用喷嘴压力，注射速度和螺杆位移等在线可测二次变量来预测充填长度的方法，并建立了基于动态神经网络的充填长度模型，验证结果表明，此模型可准确地在线预测各种不同形状模具中的充填长度曲线。     

连续聚合过程中产品牌号过渡的优化

以流化床乙烯气相聚合工艺为例建立了产品牌号切换模型 ,通过同时优化聚合温度、氢气和共聚单体的浓度、催化剂流率和料位高度等 5个操作变量的变化轨迹 ,使产品牌号的切换时间最短 ,过渡料数量最少 .研究表明 ,聚合温度、氢气和共聚单体的浓度对树脂性能指标的控制起主要作用 .为了减少过渡料的数量 ,一般均需降低催化剂流率和料位高度 .通过在目标函数中增加熔流比控制项可以抑制操作变量的剧烈调节 ,达到控制分子量分布的目的 .同时发现 ,产品牌号的正向和反向切换所得到的操作变量的最优轨迹很不相同 ,反映了系统的非线性