基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量技術(shù)研究.pdf

1、熔融指數(shù)是聚丙烯生產(chǎn)過程中最重要的質(zhì)量指標(biāo)。由于工藝設(shè)備以及技術(shù)上的原因，熔融指數(shù)難以在線測量，從現(xiàn)場采集聚丙烯產(chǎn)品樣品進(jìn)行化驗則會造成測量滯后的存在，導(dǎo)致無法對熔融指數(shù)進(jìn)行有效在線控制。針對聚丙烯生產(chǎn)過程熔融指數(shù)測量存在的難題，提出一種組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測量建模方法，并用于建立熔融指數(shù)的軟測量模型。
　　 本文的主要研究內(nèi)容如下：
　　 （1）首先簡單介紹了聚合過程的特點，以及聚合反應(yīng)過程研究存在的問題。探討了軟測量技術(shù)在

2、聚合反應(yīng)過程應(yīng)用的可行性和意義。介紹了軟測量技術(shù)的基本思想和實現(xiàn)步驟，并對各種軟測量建模方法及其在工業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述，并指出軟測量技術(shù)在處理強非線性和不確定性對象時還有待完善。
　　 （2）具體分析了常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，包括BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和BP訓(xùn)練過程及算法。針對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建立非線性對象模型時的缺點，引入組合預(yù)測方法。對組合預(yù)測的研究現(xiàn)狀、分類、組合系數(shù)的確定進(jìn)行了詳細(xì)的介紹。最后將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與組合預(yù)測方法相結(jié)合

3、提出了組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將最小化最大絕對誤差作為求解組合權(quán)重的準(zhǔn)則，提出了基于最小化最大絕對誤差的組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法。
　　 （3）綜合分析Spheripol工藝的催化劑體系、均聚反應(yīng)機理和生產(chǎn)工藝流程，確定影響熔融指數(shù)的輔助變量。其次，對選取的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括異常數(shù)據(jù)剔除、隨機誤差處理和數(shù)據(jù)歸一化。隨后采用經(jīng)驗法和湊試法相結(jié)合，確定了BP網(wǎng)絡(luò)隱含層的數(shù)目和節(jié)點數(shù)。最后采用組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，并將組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同單-BP神經(jīng)