聚合物分子量分布的多變量建模與閉環(huán)控制研究.pdf

1、本文主要研究利用復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立聚合反應(yīng)分子量分布模型的方法和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，并探索基于模型預(yù)估的控制分子量分布的新方法。 分子量分布曲線是分析聚合物性能最有效的指標(biāo)，但是目前缺乏有效的在線測(cè)量手段，在線控制困難重重。需要建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以它的輸出代替對(duì)象的輸出分子量分布曲線，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)象的在線控制。聚合過(guò)程是具有高度非線性的多變量復(fù)雜系統(tǒng)，所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要在逼近分布曲線的同時(shí)表達(dá)出系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性，因而，本文采用由動(dòng)態(tài)遞歸神

2、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和B樣條神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合而成的復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立分子量分布模型。 在復(fù)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立中，本文對(duì)分子量分布進(jìn)行建模的同時(shí)，對(duì)釜內(nèi)溫度也建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這樣可以彌補(bǔ)分子量分布模型無(wú)法感知未知擾動(dòng)的缺陷。對(duì)模型中可測(cè)的擾動(dòng)變量采用主元分析的方法，降低了多變量建模引起的過(guò)高的輸入維數(shù)，提高了訓(xùn)練速度。 在控制中，本文提出了新的控制指標(biāo)和控制策略，目標(biāo)函數(shù)在分子量分布的誤差平方和的基礎(chǔ)上，加入了系統(tǒng)實(shí)測(cè)溫度與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出溫度