多模型軟測量理論研究及其在甲醇生產中的應用.pdf

1、本論文依托于內蒙古博源聯(lián)合化工集團天然氣制甲醇軟測量項目，將粒子群(PSO)算法引入多模型軟測量過程中，采用改進的基于加權策略的多模型算法對甲醇生產中質量參數(shù)的測量問題進行了研究,并著重分析了其在轉化工藝中的應用。 本文以甲醇生產工藝為研究平臺，針對系統(tǒng)軟測量問題進行了深入的研究，探索行之有效的方法來解決實際中的質量參數(shù)的軟測量問題。首先，總體介紹了軟測量系統(tǒng)結構及相關建模方法，通過對幾種典型建模方法的研究，提出了改進的多模型算

2、法，并將其應用于軟測量建模過程中。該算法先采用FCM對訓練樣本進行聚類，并對每一類分別采用改進的RBF網絡進行訓練建立子模型以提高模型的預測精度。為了避免在求解過程中陷入局部最優(yōu)，并提高全局尋優(yōu)能力和收斂速度，提出了基于粒子群加權算法的多模型算法，以解決傳統(tǒng)算法收斂速度慢，系統(tǒng)資源開銷較大等問題。其次，將所提出的軟測量方法用于對甲醇生產過程中轉化工藝中天然氣蒸汽轉化率的預測，并通過同單模型及基于概率加權的多模型建模方法的比較，表明本文所