【摘 要】
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聚合反应过程控制对于提高聚合生产物质量具有重要的理论意义和实用价值,是当前研究的热点,并已逐步发展成为跨领域、跨专业的综合学科.该文以非纤聚酯生产中关键环节--酯化
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聚合反应过程控制对于提高聚合生产物质量具有重要的理论意义和实用价值,是当前研究的热点,并已逐步发展成为跨领域、跨专业的综合学科.该文以非纤聚酯生产中关键环节--酯化过程为研究对象,分析了数据预处理方法和多神经网络建模技术,并对酯化过程关键指标的软测量建模问题进行了研究.在系统分析稳态和动态数据校正方法的基础上,该文将自适应平滑法和扩展卡尔曼滤波方法用于数据预处理,并提出基于小波包分析的混合滤波方法,结合现场数据进行仿真,证明了该方法的有效性.然后,该文在对模糊C均值聚类算法进行深入研究的基础上,通过遗传算法对其加以改进,继而引入到多模型建模过程中,并提出了基于改进型模糊聚类的多神经网络的建模方法.在分析酯化反应机理的基础上,结合现场实测数据,将上述数据处理方法及多神经网络模型用于酯化釜软测量,并与传统方法比较,表明该方法具有拟合精度高和泛化能力强的特点,验证了上述软测量方法的有效性.
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