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基于SVM的软测量建模方法研究及其在聚丙烯熔融指数中的应用

池占胜  
【摘要】: 软测量是一门有着广阔发展前景的新兴工业技术。本文以中石油华北石化分公司聚丙烯装置为研究对象,对聚丙烯的主要质量指标——熔融指数进行了软测量研究。 首先通过分析丙烯聚合机理,并结合现场操作人员的经验选择软测量的辅助变量;采集现场数据,并应用数理统计方法对离群点和含有随即误差的数据进行预处理。在聚丙烯生产过程中,由于产品牌号切换较为频繁,且牌号之间某些过程变量变化幅度较大,所以在对软测量建模数据的时序匹配中,提出利用多次牌号切换过程来确定过程数据与化验数据之间的滞后时间。 通过分析和研究现场采集的熔融指数数据,发现数据中存在部分特异点。这些特异点在建模数据中占的比例较小,不能代表生产过程的大多数情况,同时由于这类点中包含着生产过程的重要信息,所以不能简单地将其从建模数据中剔除出去。针对这种情况,本文在软测量建模方面提出聚类加权支持向量机方法,该方法能够更加合理地处理现场数据中存在的特异点。通过对建模数据进行聚类分析和加权处理,既能使软测量模型中包含更多的生产过程信息,同时又能减小特异点对模型的影响程度,从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。非线性函数和CSTR软测量的仿真和催化裂化粗汽油干点的软测量实例都表明聚类加权支持向量机在建模方面的有效性。另外,针对支持向量机在在线辨识等领域中应用时存在训练时间长,求解速度慢的问题,结合支持向量机结构和应用领域的特点,提出基于正定二次规划起作用约束集的可行解构造法。该方法根据新引入样本和样本集合的特点来构造支持向量机问题的初始可行解,通过构造初始可行解,能够提高支持向量机的求解速度,在一定程度上解决了支持向量机学习时求解速度慢的问题。同时,对于聚类加权支持向量机的在线学习问题,结合可行解构造法,给出两种不同的聚类加权方法,并对两种方法进行分析和比较。在CSTR中的应用结果表明,可行解构造法在一定程度上能加快支持向量机的训练速度。 最后,针对Spheripol双环管聚合工艺,将聚类加权支持向量机方法应用于熔融指数的软测量建模中。结果表明:在建模的精度和模型鲁棒性方面,聚类加权支持向量机要明显优于标准支持向量机。


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