[发明专利]基于多重先验知识混合模型的聚丙烯熔融指数预报方法

摘要

本发明公开了一种基于多重先验知识混合模型的聚丙烯熔融指数预报方法。本发明充分发掘利用聚丙烯工业现场先验知识，将各种先验知识有机融合，并以非线性等式约束的形式嵌入到多层感知器神经网络中，同时基于增广拉格朗日乘子法约束处理机制，用粒子群优化算法优化网络权值。在多重先验知识神经网络模型的基础上，将其与聚丙烯熔融指数简化机理模型有机结合为调和平均混合软测量模型。本发明提出的多重先验知识混合软测量建模方法，不仅有很好的拟合预测能力，而且增强了模型外推能力，可以实现模型外推性和对聚丙烯熔融指数预测精度的良好统一。同时能避免零增益和增益反转，确保在实际聚丙烯熔融指数质量闭环控制应用中的安全性。

主权项

基于多重先验知识混合模型的聚丙烯熔融指数预报方法，其特征在于包括以下步骤：1）从现场DCS站和实验室化验台中采集聚丙烯生产过程关键辅助变量和主导变量的数据作为训练样本；2）应用数据预处理模块，包括小波阈值去噪、鲁棒尺度离值点检测和剔除以及最大最小归一化方法对训练样本进行预处理，从而获得平滑可靠的建模数据；3）建立归一化互信息时延辨识模块，利用该辨识模块得到时延，对聚丙烯熔融指数预报模型的辅助变量和主导变量进行时序匹配； 4）充分发掘和利用聚丙烯工业现场先验知识，将各种先验知识有机融合，并以非线性不等式约束的形式嵌入到多层感知器神经网络中，构建多重先验知识神经网络模型模块； 5）基于增广拉格朗日乘子法约束处理机制，构建有约束粒子群优化模块对先验知识神经网络权值进行在线优化；6）在构建多重先验知识神经网络模型的基础上，将该模型与聚丙烯熔融指数简化机理模型模块有机结合为调和平均混合软测量预报模型对聚丙烯熔融指数进行预报。