Rbf网络的工业熔融指数软测量仪表及方法
【专利摘要】本发明公开了一种RBF网络的工业熔融指数软测量仪表及方法。该方法使用多个RBF神经网络对训练样本进行训练，然后对每个RBF神经网络的输出结果进行模糊化处理，提高了系统的预报精度。在本发明中，用于测量易测变量的现场智能仪表、控制站与DCS数据库连接，DCS数据库与所述软测量模型的输入端连接，所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型的输出端与熔融指数软测量值显示仪连接；本发明具有在线测量、计算速度快、输入数据集自动更新、抗噪声能力强的特点。
【专利说明】RBF网络的工业熔融指数软测量仪表及方法
【技术领域】
[0001]本发明设计软测量仪表及方法，尤其涉及一种RBF网络的工业熔融指数软测量仪表和方法。
【背景技术】
[0002]聚丙烯是一种由丙烯聚合而成的半结晶的热塑性塑料，具有较高的耐冲击性，机械性质强韧，抗多种有机溶剂和酸碱腐蚀，在工业界有广泛的应用，是平常最常见的高分子材料之一。熔融指数(MI)是聚丙烯生产中确定最终产品牌号的重要质量指标之一，它决定了产品的不同用途。熔融指数的精确、及时的测量，对生产和科研，都有非常重要的作用和指导意义。然而，熔融指数的在线分析测量目前仍然很难做到，缺乏熔融指数的在线分析仪是制约聚丙烯产品质量的一个主要问题。MI只能通过人工取样、离线化验分析获得，而且一般每2-4小时分析一次，时间滞后大，难以满足生产实时控制的要求。
[0003]近年来人工神经网络，尤其是RBF神经网络，在系统优化方面取得了不错的效果。神经网络具有很强的自适应、自组织、自学习的能力以及大规模并行运算的能力。但在实际应用中，神经网络也暴露了一些自身固有的缺陷:权值的初始化是随机的，易陷入局部极小；学习过程中隐含层的节点数目和其他参数的选择只能根据经验和实验来选择；收敛时间过长、鲁棒性差等。其次，工业现场采集到的DCS数据也因为噪音、人工操作误差等带有一定的不确定误差，所以使用确定性强的人工神经网络的预报模型一般推广能力不强。
[0004]1965年美国数学家L.Zadeh首先提出了模糊集合的概念。随后模糊逻辑以其更接近于日常人们的问题和语意陈述的方式，开始代替坚持所有事物都可以用二元项表示的经典逻辑。模糊逻辑迄今已经成功应用在了工业的多个领域之中，例如家电、工业控制等领域。2003年，Demirci提出了模糊方程的概念，通过使用模糊隶属度矩阵和和其变形构建一个新的输入矩阵，接着在局部方程中以反模糊方法中的重心法得出解析值作为最后的输出。对于丙烯聚合生产过程中熔融指数的软测量，考虑到工业生产过程中的噪音影响以及操作误差，可以使用模糊逻辑的模糊性能降低误差对整个预报精度的影响。
【发明内容】
[0005]为了克服已有的丙烯聚合生产过程的测量精度不高、对噪声敏感度低、参数选取难度大的不足，本发明提供一种在线测量、计算速度快、模型自动更新、抗噪声能力强的RBF网络的工业熔融指数软测量仪表和方法。
[0006]一种RBF网络的工业熔融指数软测量仪表，包括用于测量易测变量的现场智能仪表、用于测量操作变量的控制站、存放数据的DCS数据库以及熔融指数软测量值显示仪，所述现场智能仪表、控制站与DCS数据库连接，所述软测量仪表还包括RBF网络的工业熔融指数软测量模型，所述DCS数据库与所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型的输入端连接，所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型的输出端与熔融指数软测量值显示仪连接，所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型包括:[0007]数据预处理模块，用于将从DCS数据库输入的模型训练样本进行预处理，对训练样本中心化，即减去样本的平均值，然后对其进行标准化:
[0008]计算均值:
【权利要求】
1.一种RBF网络的工业熔融指数软测量仪表，包括用于测量易测变量的现场智能仪表、用于测量操作变量的控制站、存放数据的DCS数据库以及熔融指数软测量值显示仪，所述现场智能仪表、控制站与DCS数据库连接，其特征在于:所述软测量仪表还包括RBF网络的软测量模型，所述DCS数据库与所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型的输入端连接，所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型的输出端与熔融指数软测量值显示仪连接，所述RBF网络的工业熔融指数软测量模型包括:数据预处理模块，用于将从DCS数据库输入的模型训练样本进行预处理，对训练样本中心化，即减去样本的平均值，然后对其进行标准化:计算均值:
2.一种用如权利要求1所述的RBF网络的工业熔融指数工业聚丙烯生产熔融指数软测量仪表实现的软测量方法，其特征在于:所述软测量方法主要包括以下步骤: 1 )、对丙烯聚合生产过程对象，根据工艺分析和操作分析，选择操作变量和易测变量作为模型的输入，操作变量和易测变量由DCS数据库获得； 2)、将从DCS数据库输入的模型训练样本进行预处理，对训练样本中心化，即减去样本的平均值，然后对其进行标准化，使得其均值为O，方差为I。该处理采用以下算式过程来完成:
2.1)计算均值:
【文档编号】G01N25/04GK103675007SQ201310433060
【公开日】2014年3月26日 申请日期:2013年9月22日 优先权日:2013年9月22日
【发明者】刘兴高, 张明明, 李见会 申请人:浙江大学