论文部分内容阅读
针对丙烯聚合生产控制中聚丙烯熔融指数在线测量的控制要求,以及过程变量间相关性高的特点,提出一种实用高精度的软测量方法,以弥补传统的实验室分析严重滞后所导致的生产控制瓶颈问题。采用主元分析,提取少量主元反映多个变量的综合信息,以降低预报模型的复杂度。并在此基础上建立基于径向基函数神经网络的统计预报模型,提出利用粒子群优化算法优化神经网络的结构与参数,以减少人为因素对建模的影响,得到最优预报结果。通过对工厂实际生产过程进行详细的预报检测,并进一步与国内外相关研究报道进行比较,结果表明,所提出的预报方法具