[发明专利]一种基于小波分析的工业聚丙烯生产熔融指数软测量方法

摘要

本发明公开了一种基于小波分析的工业聚丙烯生产熔融指数软测量方法，通过选取影响熔融指数变化的九个关键变量作为软测量模型的输入变量，将偏最小二乘法的解相关性能力、小波分析对信息在不同尺度下的强分解与重构能力以及神经网络的多变量非线性映射能力结合起来，建立聚丙烯熔融指数软测量模型。该模型用于指导生产，提高了熔融指数预测精度，能使产品质量进一步提高。

主权项

1、一种基于小波分析的工业聚丙烯生产熔融指数软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)从丙稀聚合生产过程的DCS系统中采集数据，并进行标准化处理，使得各变量的均值为0，方差为1，得到输入矩阵X，输出矩阵Y。(2)偏最小二乘法提取主成分：偏最小二乘法对输入矩阵X和输出矩阵Y逐步迭代交换分解，通过输入矩阵X与输出矩阵Y之间相互交换分解信息，从X中提取主成分T。(3)小波分解：采用Mallat塔式分解算法将原始信号T和Y分解为一系列近似信息和细节信息，得到T和Y在不同尺度下的信号分量。(4)分别在各个尺度建立径向基函数神经网络模型：以T和Y在各个尺度下的信号分量数据为输入，建立径向基函数RBF神经网络模型，采用正交最小二乘学习算法确定RBF中心，通过正交优选后得到最佳隐含层数目、网络输出权值。(5)小波重构：根据小波分析理论，将各尺度上建立的RBF模型的输出相加即得到总输出。