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PTA生产过程物耗指标和质量指标实时准确的监控,是PTA生产企业降低生产成本、提高市场竞争力的重要途径。现存的PTA工艺机理模型无法实时有效地对PTA生产过程进行监控,本文提出了1种基于数据驱动技术和工艺机理模型的软测量建模方法,通过采用主元分析和模糊C均值聚类(PCA-FCM)算法将PTA历史工况进行分类,建立BP神经网络和偏最小二乘(PLS)的组合多工况模型,对PTA生产过程的物耗指标和质量指标进行预测。以某化工厂的投运效果分析,该方案有效地对PTA重要指标作了实时准确的预测,其中质量指标4CB