雙酚A生產過程軟測量混合建模的研究.pdf

1、過程模型化是工業(yè)過程優(yōu)化控制的基礎?；旌辖７ńY合了機理建模與經驗建模的優(yōu)點，既利用了先驗信息，反映了實際系統(tǒng)的主要規(guī)律，又體現了未知擾動和不確定性對實際系統(tǒng)的影響，有比單一機理模型更高的精度，和比單一經驗模型更高的可靠性。本文以雙酚A(BPA)縮合反應過程為對象，以建立生產過程質量指標在線估計的軟測量模型為目標，對化工過程混合建模的理論和應用作了如下研究:
　　 從研究雙酚A縮合反應的機理著手，建立了機理模型和支持向量機相結合

2、的混合模型，用縮合反應機理模型構建混合模型的框架，描述整個反應的變化趨勢。再用支持向量機根據工況條件實時估計機理模型中不可測的模型過程參數，實現縮合反應器出口BPA含量的在線軟測量。仿真實驗的結果證實了該反應器模型的準確性。
　　 雙酚A生產采用陽離子交換樹脂作為催化劑，催化劑活性對BPA生產有著重要影響。在研究催化劑失活機理的基礎上，建立催化劑失活的半經驗方程式，描述催化劑活性變化趨勢，再使用支持向量機根據工況條件實時估計催化

3、劑活性波動情況，實現催化劑活性的在線軟測量。仿真實驗的結果證實了該模型的準確性。
　　 數據預處理是軟測量建模的重要環(huán)節(jié)，預處理的效果直接影響模型的性能。針對實際生產中現場數據含噪以致影響軟測量模型性能的問題，將經驗模態(tài)分解(EMD)和主元分析(PCA)算法相結合，用于去除模型輸入樣本數據所含的噪聲，提高軟測量模型的性能和估計精度。仿真實驗的結果證實了該數據預處理方法的可行性和有效性。
　　 本文研究成果已應用于實際生產