支持向量机的工业熔融指数软测量仪表及方法
【专利摘要】本发明公开了一种支持向量机的工业熔融指数软测量仪表及方法。通过支持向量机对模糊神经网络的参数进行最佳寻优，解决了原有模糊神经网络参数设置的问题，同时本方法对整个模糊神经网络的结构进行自适应更新以适应输入数据的变化。在本发明中，现场智能仪表、控制站与DCS数据库连接，软测量值显示仪包括支持向量机的工业熔融指数软测量模型，DCS数据库与软测量模型的输入端连接，所述支持向量机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；本发明具有自适应优化模型结构、抗噪声能力强、推广性能好的特点。
【专利说明】支持向量机的工业熔融指数软测量仪表及方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及软测量仪表及方法，具体是一种支持向量机的工业熔融指数软测量仪表及方法。
【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]近年来关于MI的在线预报的研究工作大部分都集中在人工神经网络上面，取得了不错的效果。但是人工神经网络也有其自身的缺点，例如过拟合、隐含层的节点数目和参数不好确定。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 Fuzzy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。1987年，Bart Kosko率先将模糊理论与神经网络有机结合进行了较为系统的研究。在这之后的时间里，模糊神经网络的理论及其应用获得了飞速的发展，各种新的模糊神经网络模型的提出及其相适应的学习算法的研究不仅加速了模糊神经理论的完善，而且在实践中也得到了非常广泛的应用。但同时模糊神经网络结构的确定也遇到了和神经网络一样的问题，结构参数需要操作工依赖自己的操作经验人工确定。
[0005]支持向量机，由Vapnik在1998年引入,通过使用统计理论学习中结构风险最小化而非一般的经验结构最小化方法，把原有的最优分类面问题转化为其对偶的优化问题，因而具有良好的推广能力，被广泛应用在模式识别、拟合和分类问题中。本方案中，支持向量机被用来优化模糊神经网络模型中的参数。
【发明内容】
[0006]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、推广性能差的不足，本发明提供一种在线测量、计算速度快、模型结构自动更新和优化、抗噪声能力强、推广性能好的支持向量机的工业熔融指数软测量仪表及方法。
[0007]—种支持向量机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支持向量机的工业熔融指数软测量模型，所述DCS数据库与所述支持向量机的工业熔融指数软测量模型的输入端连接，所述支持向量机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，所述支持向量机的工业熔融指数软测量模型包括:
[0008]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，使得训练样本的均值为0，方差为1，该处理采用以下算式过程来完成:
[0009]计算均值:反=⑴
【权利要求】
1.一种支持向量机的工业熔融指数软测量仪表，包括丙烯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支持向量机的工业熔融指数软测量模型，所述DCS数据库与所述支持向量机的工业熔融指数软测量模型的输入端连接，所述自适应模糊神经网络和支持向量机的软测量模型的输出端与熔融指数软测量值显示仪连接，所述支持向量机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，使得训练样本的均值为O，方差为I，该处理采用以下算式过程来完成:计算均值:
2.一种用如权利要求1所述的支持向量机的工业熔融指数软测量方法，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)、用于将从DCS数据库输入的模型训练样本进行预处理，使得训练样本的均值为0，方差为1，该处理采用以下算式过程来完成:计算均值:
【文档编号】G05B13/04GK103675010SQ201310435218
【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