多模型軟測(cè)量理論研究及其在甲醇生產(chǎn)中的應(yīng)用.pdf

1、本論文依托于內(nèi)蒙古博源聯(lián)合化工集團(tuán)天然氣制甲醇軟測(cè)量項(xiàng)目，將粒子群(PSO)算法引入多模型軟測(cè)量過程中，采用改進(jìn)的基于加權(quán)策略的多模型算法對(duì)甲醇生產(chǎn)中質(zhì)量參數(shù)的測(cè)量問題進(jìn)行了研究,并著重分析了其在轉(zhuǎn)化工藝中的應(yīng)用。 本文以甲醇生產(chǎn)工藝為研究平臺(tái)，針對(duì)系統(tǒng)軟測(cè)量問題進(jìn)行了深入的研究，探索行之有效的方法來解決實(shí)際中的質(zhì)量參數(shù)的軟測(cè)量問題。首先，總體介紹了軟測(cè)量系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及相關(guān)建模方法，通過對(duì)幾種典型建模方法的研究，提出了改進(jìn)的多模型算

2、法，并將其應(yīng)用于軟測(cè)量建模過程中。該算法先采用FCM對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行聚類，并對(duì)每一類分別采用改進(jìn)的RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練建立子模型以提高模型的預(yù)測(cè)精度。為了避免在求解過程中陷入局部最優(yōu)，并提高全局尋優(yōu)能力和收斂速度，提出了基于粒子群加權(quán)算法的多模型算法，以解決傳統(tǒng)算法收斂速度慢，系統(tǒng)資源開銷較大等問題。其次，將所提出的軟測(cè)量方法用于對(duì)甲醇生產(chǎn)過程中轉(zhuǎn)化工藝中天然氣蒸汽轉(zhuǎn)化率的預(yù)測(cè)，并通過同單模型及基于概率加權(quán)的多模型建模方法的比較，表明本文所