一种基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表，包括与聚丙烯生产过程对象连接的现场智能仪表、用于存放历史数据的数据存储装置及上位机，智能仪表、数据存储装置及上位机依次相连，所述的上位机为软测量智能处理器，所述的软测量智能处理器包括标准化处理模块、盲源信号分析模块、支持向量机建模模块、信号采集模块以及软测量模块。以及提出了一种软测量方法。本发明专利技术提供一种能够在线测量、计算速度快、并能够实时检测生产过程的基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表及方法。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业过程软测量领域，特别地，涉及一种基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表及方法。
技术介绍
聚丙稀是以丙烯单体为主聚合而成的一种合成树脂，是塑料工业中的重要产品。在目前我国的聚烯烃树脂中，成为仅次于聚乙烯和聚氯乙烯的第三大塑料。在聚丙烯生产过程中，熔融指数(MI)是反映产品质量的一个重要指标。但MI只能离线检测，耗资而且耗时，无法及时了解聚丙烯生产过程的状态。因此，选取与熔融指数密切相关的易测变量作为二次变量，从中分析熔融指数，检测生产过程是否正常，成为当前丙烯聚合生产过程的一个难点和关键。
技术实现思路
为了克服已有的聚丙稀熔融指数测量仪表的只能离线测量、计算速度慢、不能实时检测生产过程是否正常的不足，本专利技术提供一种能够在线测量、计算速度快、并能够实时检测生产过程的基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表及方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是一种基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表，包括与聚丙烯生产过程对象连接的现场智能仪表、用于存放历史数据的数据存储装置及上位机，智能仪表、数据存储装置及上位机依次相连，所述的上位机为软测量智能处理器，所述的软测量智能处理器包括标准化处理模块，用于对数据进行标准化处理，使得各变量的均值为0，方差为1，得到输入矩阵X，采用以下过程来完成，其算式为(1)、(2)、(3)1)计算均值TX‾=1NΣi=1NTXi---(1)]]>2)计算方差σx2=1N-1Σi=1N(TXi-TX‾)---(2)]]>3)标准化X=TX-TX‾σx---(3)]]>其中，TX为训练样本，N为训练样本数， 为训练样本的均值；盲源信号分析模块，用于依照提取的盲源信号个数，从输入变量中提取互相独立的盲源信号，具体步骤如下1)选取范数为1的初始权重向量(随机)wi，若i≥2，则wi=wi-Wi-1Wi-1Twi,]]>其中Wi-1＝，i＝1，...，m；2)对wi进行迭代更新wi+=E{xg(wiTx)}-E{g'(wiTx)}wi,]]>其中wi+表示更新后的权重向量，E是数学期望，g(u)＝uexp(-u2/2)；3)标准化处理wi=wi+/||wi+||,]]>其中‖wi+‖表示wi+的范数；4)若不收敛，返回2；否则一直迭代至i＝m；其中收敛条件为更新的wi与原wi点积为1，从而盲源信号可由S＝WX计算得到；支持向量机建模模块，用于依照支持向量机核参数，计算核函数，具体步骤如下求解如下二次规划问题，其算式为(4)maxα,α*{LD=-12Σi=1MΣj=1M(αi-αi*)(αj-αj*)K(xi,xj)-ϵΣi=1M(αi+αi*)+Σi=1Myi(αi-αi*)}---(4)]]>s.t.Σi=1M(αi-αi*)=0]]>0≤αi≤γ0≤αi*≤γ由此计算w和待估计函数f(x)，其算式为(5) 其中，αi(i＝1，...，N)是拉各朗日乘子，xi(i＝1，...，N)是输入向量，y是输出变量，ω是支持向量机超平面的法向量，决定超平面的方向，b决定超平面的位置；信号采集模块，用于设定每次采样的时间间隔，从数据库中采集数据；软测量模块，用于对待检测数据VX用训练时得到的 和δx2进行标准化处理，并将标准化处理后的数据经过训练得到的盲源信号分析模块处理后作为支持向量机建模模块的输入，将输入代入训练得到的支持向量机模型，得到软测量函数值。作为优选的一种方案所述的软测量智能处理器还包括模型更新模块，用于定期将离线检测的实际数据加到训练集中，更新支持向量机模型。作为优选的另一种方案所述的软测量仪表还包括DCS系统，所述的DCS系统由数据接口、控制站和历史数据库构成，所述的数据存储装置为DCS系统的历史数据库，所述的软测量智能处理器还包括结果显示模块，用于将软测量结果传给DCS系统，在DCS的控制站显示，并通过DCS系统和现场总线传递到现场操作站进行显示。作为优选的再一种方案所述的现场智能仪表、DCS系统、软测量智能处理器通过现场总线依次连接。一种用所述的基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表实现的软测量方法，所述的软测量方法包括以下步骤(1)、确定软测量所用的关键变量，从历史数据库中采集系统正常时所述变量的数据作为训练样本TX；(2)、设置盲源信号分析模块的提取盲源信号个数、支持向量机建模模块的核参数，并设定采样周期；(3)、训练样本TX在软测量智能处理器中，对数据进行标准化处理，使得各变量的均值为0，方差为1，得到输入矩阵X，采用以下过程来完成，其算式为(1)、(2)、(3)3.1) 计算均值TX‾=1NΣi=1NTXi,---(1)]]>3.2)计算方差σx2=1N-1Σi=1N(TXi-TX‾),---(2)]]>3.3)标准化X=TX-TX‾σx,---(3)]]>其中，TX为训练样本，N为训练样本数， 为训练样本的均值；(4)、再对数据进行盲源信号分析，具体步骤为4.1)选取范数为1的初始权重向量(随机)wi，若i≥2，则wi=wi-Wi-1Wi-1Twi,]]>其中Wi-1＝，i＝1，...，m；4.2)对wi进行迭代更新wi+=E{xg(wiTx)}-E{g'(wiTx)}wi;]]>4.3)标准化处理wi=wi+/||wi+||;]]>4.4)若不收敛，返回2。否则一直迭代至i＝m；其中收敛条件为更新的wi与原wi点积为1，盲源信号由S＝WX计算得到；(5)、用盲源信号作为所建模型的输入，建立支持向量机模型，即求解如下二次规划问题，其算式为(4)maxα,α*{LD=-12Σi=1MΣj=1M(αi-αi*)(αj-αj*)K(xi,xj)-ϵΣi=1M(αi+αi*)+Σi=1Myi(αi-αi*)}---(4)]]>s.t.Σi=1M(αi-αi*)=0]]>0≤αi≤γ0≤αi*≤γ由此可得w和待估计函数f(x)，其算式为(本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于盲源信号分析的聚丙稀熔融指数软测量仪表，包括与聚丙烯生产过程对象连接的现场智能仪表、用于存放历史数据的数据存储装置及上位机，智能仪表、数据存储装置及上位机依次相连，其特征在于：所述的上位机为软测量智能处理器，所述的软测量智能处理器包括：标准化处理模块，用于对数据进行标准化处理，使得各变量的均值为０，方差为１，得到输入矩阵Ｘ，采用以下过程来完成，其算式为（１）、（２）、（３）：１）计算均值：＊＊＊（１）２）计算方差：＊＊＊（２）３ ）标准化：＊＊＊（３）其中，ＴＸ为训练样本，Ｎ为训练样本数，＊为训练样本的均值；盲源信号分析模块，用于依照提取的盲源信号个数，从输入变量中提取互相独立的盲源信号，具体步骤如下：１）选取范数为１的初始权重向量（随机 ）ｗ↓［ｉ］，若ｉ≥２，则ｗ↓［ｉ］＝ｗ↓［ｉ］－Ｗ↓［ｉ－１］Ｗ↓［ｉ－１］↑［Ｔ］ｗ↓［ｉ］，其中Ｗ↓［ｉ－１］＝［ｗ↓［１］ｗ↓［２］Ｌｗ↓［ｉ－１］］，ｉ＝１，…，ｍ；２）对ｗ↓［ｉ］进行迭代更新：ｗ↓［ｉ］↑［＋］＝Ｅ｛ｘ ｇ（ｗ↓［ｉ］↑［Ｔ］ｘ）｝－Ｅ｛ｇ′（ｗ↓［ｉ］↑［Ｔ］ｘ）｝ｗ↓［ｉ］，其中ｗ↓［ｉ］↑［＋］表示更新后的权重向量，Ｅ是数学期望，ｇ（ｕ）＝ｕｅｘｐ（－ｕ↑［２］／２）；３）标准化处理ｗ↓［ｉ］＝ｗ↓［ｉ］↑［＋］／‖ｗ↓［ｉ］ ↑［＋］‖，其中‖ｗ↓［ｉ］↑［＋］‖表示ｗ↓［ｉ］↑［＋］的范数；４）若不收敛，返回２，否则一直迭代至ｉ＝ｍ；其中收敛条件为更新的ｗ↓［ｉ］与原ｗ↓［ｉ］点积为１，从而盲源信号可由Ｓ＝ＷＸ计算得到；支持向量机建模模 块，用于依照支持向量机核参数，计算核函数，具体步骤如下：求解如下二次规划问题，其算式为（４）：＊｛Ｌ↓［Ｄ］＝－１／２＊（α↓［ｉ］－α↓［ｉ］↑［＊］）（α↓［ｊ］－α↓［ｊ］↑［＊］）Ｋ（ｘ↓［ｉ］，ｘ↓［ｊ］）－ε＊（ α↓［ｉ］＋α↓［ｉ］↑［＊］）＋＊ｙ↓［ｉ］（α↓［ｉ］－α↓［ｉ］↑［＊］）｝（４）ｓ．ｔ．＊（α↓［ｉ］－α↓［ｉ］↑［＊］）＝００≤α↓［ｉ］≤γ０≤α↓［ｉ］↑［＊］≤γ由此计算ｗ和待估计函 数ｆ（ｘ），其算式为（５）：＊＊＊（５）其中，α↓［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）是拉各朗日乘子，ｘ↓［ｉ］（ｉ＝１，…，Ｎ）是输入向...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴高，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
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