軟測量技術(shù)在化工PTA生產(chǎn)過程中的應(yīng)用.pdf

1、在工業(yè)生產(chǎn)和制造過程中，有些工藝參數(shù)出于技術(shù)或經(jīng)濟(jì)的原因，無法直接測量，但是這些參數(shù)對于保證產(chǎn)品的質(zhì)量和保證生產(chǎn)裝置的平穩(wěn)運(yùn)行都十分重要。為解決這個(gè)問題，軟測量技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，已發(fā)展為當(dāng)前過程控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一?；TA生產(chǎn)氧化反應(yīng)過程對TA產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)4-CBA濃度需要進(jìn)行嚴(yán)格控制，以穩(wěn)定氧化反應(yīng)器的操作條件，從而穩(wěn)定TA產(chǎn)品質(zhì)量。實(shí)際生產(chǎn)中，4-CBA含量無法在線測量，只能通過離線化驗(yàn)室分析，得到的4-CBA化驗(yàn)值不能用作指導(dǎo)實(shí)

2、時(shí)控制。因此，論文以實(shí)際PTA生產(chǎn)過程為例，在某廠生產(chǎn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，建立了幾種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動軟測量模型并討論了各模型的優(yōu)劣，認(rèn)為選擇較優(yōu)的最小二乘支持向量機(jī)模型能夠?qū)崿F(xiàn)對產(chǎn)品的高精度、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的測量，從而指導(dǎo)生產(chǎn)優(yōu)化。論文的主要研究工作包括以下幾個(gè)方面：
　　 1.對當(dāng)前軟測量技術(shù)的發(fā)展、現(xiàn)狀和特點(diǎn)等作了簡要概述，并介紹了軟測量技術(shù)的概念、工程實(shí)現(xiàn)以及一些常用的軟測量建模方法，其中重點(diǎn)討論了幾種論文應(yīng)用的軟測量模型：經(jīng)典方法中

3、的部分最小二乘法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法和RBF算法，混合建模的PLS-BP算法，支持向量機(jī)和最小二乘支持向量機(jī)算法。
　　 2.簡單介紹了化工生產(chǎn)PTA生產(chǎn)及氧化過程，剖析了氧化過程的特點(diǎn)，指出了控制質(zhì)量指標(biāo)4-CBA面臨的問題和改進(jìn)的意義。針對面臨的問題，提出用軟測量的解決方法。
　　 3.建立了4-CBA濃度的五個(gè)4-CBA軟測量模型并進(jìn)行模型校正：基于PLS的4-CBA濃度模型；基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的4-CBA濃度模型

4、；基于PLS-BP算法的4-CBA濃度模型；基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的4-CBA濃度模型；基于LS-SVM的4-CBA濃度模型；對以上建立的軟測量模型，經(jīng)過比較，結(jié)果表明用多元線性回歸經(jīng)典方法PLS具有良好的信息壓縮和提取能力，適合于處理相關(guān)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)，但處理非線性問題能力不強(qiáng)。而RBFNN具有良好的非線性逼近能力，適用于非線性建模，但其存在隱含層節(jié)點(diǎn)等難以確定的問題。最小二乘支持向量機(jī)方法建立的模型求解速度快，精度高，由此獲得的非線性模型具