当前位置: 首页 > 专利查询>浙江大学专利>正文

一种智能聚丙烯熔融指数软测量系统和方法技术方案

技术编号:10106633 阅读:215 留言:0更新日期:2014-06-01 21:19
本发明专利技术公开了一种智能聚丙烯熔融指数软测量系统和方法,系统包括标准化模块、模型训练模块、智能优化模块、软测量模块、显示模块;该方法首先从数据库中采集系统正常时的关键变量作为训练样本,建立软测量模型,然后对软测量模型核参数进行智能优化,由经过标准化处理的新样本得到对应的熔融指数预测值;本发明专利技术建立了熔融指数的软测量模型,可以在线预测熔融指数值;计算速度快,精度高。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了,系统包括标准化模块、模型训练模块、智能优化模块、软测量模块、显示模块;该方法首先从数据库中采集系统正常时的关键变量作为训练样本,建立软测量模型,然后对软测量模型核参数进行智能优化,由经过标准化处理的新样本得到对应的熔融指数预测值;本专利技术建立了熔融指数的软测量模型,可以在线预测熔融指数值;计算速度快,精度高。【专利说明】
本专利技术涉及软测量领域,特别地,涉及一种聚丙烯熔融指数软测量系统和方法。
技术介绍
聚丙烯是由丙烯聚合而制得的一种热塑性树脂,丙烯最重要的下游产品,世界丙烯的50%,我国丙烯的65%都是用来制聚丙烯,是五大通用塑料之一,与我们日常生活密切相关。熔融指数是聚丙烯产品确定产品牌号的重要质量指标之一,它决定了产品的不同用途,对熔融指数的测量是聚丙烯生产中产品质量控制的一个重要环节,对生产和科研,都有非常重要的作用和指导意义。然而,熔融指数的在线分析测量目前很难做到,一方面是在线熔融指数分析仪的缺乏,另一方面是现有的在线分析仪由于经常会堵塞而测量不准甚至无法正常使用所导致的使用上的困难。因此,目前工业生产中MI的测量,主要通过人工取样、离线化验分析获得,而且一般每2-4小时只能分析一次,时间滞后大,给丙烯聚合生产的质量控制带来了困难,成为生产中急需解决的一个瓶颈问题。聚丙烯熔融指数的在线软测量仪表及方法研究,从而成为学术界和工业界的一个前沿和热点。
技术实现思路
为了克服已有的丙烯聚合生产过程的测量精度不高、易受人为因素的影响的不足,本专利技术提供一种能用智能算法对软测量模型进行优化的聚丙烯熔融指数软测量的系统及方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:`一种智能聚丙烯熔融指数软测量系统,包括与丙烯聚合生产过程连接的现场智能仪表、数据库、标准化模块、模型训练模块、智能优化模块、软测量模块、显示模块,其特征在于:标准化模块,用于从数据库中采集系统正常时的关键变量作为训练样本,对训练样本JT进行标准化处理,得到输入矩阵X,采用以下过程来完成:【权利要求】1.一种智能聚丙烯熔融指数软测量系统,包括标准化模块、模型训练模块、智能优化模块、软测量模块、显示模块,其特征在于: 标准化模块,用于从数据库中采集系统正常时的关键变量作为训练样本,所述的关键变量包括三股丙烯进料流量、主催化剂流量、辅催化剂流量、釜内温度、压强、液位,氢气体积浓度,对训练样本I进行标准化处理,得到输入矩阵X,采用以下过程来完成: 2.一种智能聚丙烯熔融指数软测量方法,其特征在于:所述的方法包括以下步骤: 1)从数据库中采集系统正常时的关键变量作为训练样本,所述的关键变量包括三股丙烯进料流量、主催化剂流量、辅催化剂流量、釜内温度、压强、液位,氢气体积浓度,对训练样本X进行标准化处理,得到输入矩阵X,采用以下过程来完成: 【文档编号】G06F19/00GK103823965SQ201310659270【公开日】2014年5月28日 申请日期:2013年12月9日 优先权日:2013年12月9日 【专利技术者】刘兴高, 闫正兵 申请人:浙江大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种智能聚丙烯熔融指数软测量系统,包括标准化模块、模型训练模块、智能优化模块、软测量模块、显示模块,其特征在于:标准化模块,用于从数据库中采集系统正常时的关键变量作为训练样本,所述的关键变量包括三股丙烯进料流量、主催化剂流量、辅催化剂流量、釜内温度、压强、液位,氢气体积浓度,对训练样本进行标准化处理,得到输入矩阵X,采用以下过程来完成:X‾=1NΣi=1NX~---(1)]]>σ2=1N-1Σi=1N(X~-X‾)---(2)]]>X=X~-X‾σ---(3)]]>其中,X为标准化后的训练样本,为训练样本,对应的聚丙烯熔融指数数据为Y,N为训练样本数,为训练样本的均值,σ为训练样本的标准差;模型训练模块,用于建立软测量模型,其具体实现步骤如下maxw,β{(2πβ2)-N/2exp(-12β2||Y-Φw||2)}---(4)]]>求解上式可得软测量模型:其中,w是回归系数,是核函数列,Φ是核矩阵,噪声ε服从均值为零、方差为β2的高斯分布,上标T表示矩阵转置;‖·‖为范数表达式。智能优化模块,用于对软测量模型核参数θ进行智能优化,其具体实现步骤如下:(1)初始化n个随机粒子,每个粒子表示为每个粒子对应的速度表示为令其中,n是群体规模,pk表示第k个粒子自己搜索到的历史最优值,上标0表示初始值,下标k=1,…,n,令迭代步数I=0;(2)将每个粒子代入模型训练模块,计算训练误差作为其适应度,并将其与的适应度进行比较,将适应度较小的粒子作为新的比较当前迭代步所有n个粒子的适应度,将适应度最小的粒子记为gI;(3)计算进化因子f和惯性权重ω,f=||Σj=1n(gI-θjI)||Σj=1n||gI-θjI||---(6)]]>ω=[1+2exp(?1.4f)]?1????(7)(4)根据下式更新每个粒子的速度和位置:νkI+1=ωνkI+c1ξ(pkI-θkI)+c2η(gI-θkI)---(8)]]>θkI+1=θkI+γνkI+1---(9)]]>其中,ω是惯性权重,c1是“认知”系数,c2是“社会”系数,ξ和η是[0,1]区间内的均匀分布的随机数,γ是约束因子;(5)判断是否满足终止条件,如果达到最大迭代次数或gI对应的适应度小于预定阈值,则终止迭代,否则,令迭代步数I增加1,返回(2)继续迭代;迭代终止时的gI即为最佳的核参数值;软测量模块,用于实现聚丙烯熔融指数的软测量,将经过标准化处理的新样本代入式(5),得到对应的熔融指数预测值显示模块,用于软测量结果的显示。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:刘兴高闫正兵
申请(专利权)人:浙江大学
类型:发明
国别省市:

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1