聚合高分子材料已经广泛的应用到各行各业之中,与人民群众的生活息息相关。伴随着国民经济与人民生活水平的不断提高,人们对于高分子材料的生产效率与产品质量提出了更高的要求。但是由于在聚合高分子材料的生产过程中,存在着一大类变量,由于技术或经济的原因,目前尚难以或无法通过传感器进行检测,但同时又是需要加以严格控制的、与产品质量密切相关的重要过程参数。这将影响到产品质量及系统的稳定性,会给企业带来不可低估的经济损失。本项目对聚醋酸乙烯的聚合度实时在线检测进行研究,通过分析和比较各种软测量建模方法,最终通过聚合物的性质和聚合物流动特性,建立相应的软测量数学模型,实现对产品聚合度进行实时在线连续检测的目标。并运用建立的模型对现场数据进行预测,得到了较好的效果。本文主要研究内容如下:1.介绍了软测量技术的基本概念及其发展,分析了软测量的建模思想以及软测量建模的四个要素,软测量模型的工业实施。对工业聚醋酸乙烯的生产过程做了简要的介绍。2.分别对机理建模,主元分析(PCA),偏最小二乘(PLS),神经网络等在软测量建模中要用到的一些方法做了理论介绍。为后面的应用打下理论基础。3.介绍了聚醋酸乙烯的聚合反应机理与流动特性,分析了影响聚醋酸乙烯的聚合度的多种因素,分别选择了水平差压,流量,流体温度,浓度这四个变量作为辅助变量,建立聚醋酸乙烯聚合度与上述变量间的软测量模型,并运用建立的模型对现场数据进行软测量预测,得到了较好的效果。4.介绍了主导变量与辅助变量之间的时间匹配的方法与模型的在线校正方法。最后,对全文做出总结,并对软测量的发展进行了展望