高校化学工程学报
高校化學工程學報
고교화학공정학보
JOURNAL OF CHEMICAL ENGINEERING OF CHINESE UNIVERSITIES
2014年
2期
384-389
,共6页
朱鹏飞%夏陆岳%周猛飞%潘海天
硃鵬飛%夏陸嶽%週猛飛%潘海天
주붕비%하륙악%주맹비%반해천
聚氯乙烯%粒径分布%混合建模%神经网络%机理模型
聚氯乙烯%粒徑分佈%混閤建模%神經網絡%機理模型
취록을희%립경분포%혼합건모%신경망락%궤리모형
polyvinyl chloride%particle size distribution%hybrid model%artificial neural network%mechanism model
针对聚氯乙烯粒径分布在线软测量问题,提出了一种基于机理分析和神经网络的混合建模方法,并将该建模方法应用于聚氯乙烯粒径分布建模研究中.混合模型由机理模型和误差补偿模型所组成.通过机理分析建立氯乙烯悬浮聚合过程的单体液滴群体平衡(Population Balance Equation,简称PBE)模型,由于聚氯乙烯成粒过程的复杂性和强非线性,单纯的机理模型预测与实际分析值相比仍存在一定偏差,因此利用人工神经网络建模方法建立了基于BP神经网络的单体液滴群体平衡模型修正模型,对单体液滴群体平衡模型的输出进行修正,由此建立起聚氯乙烯粒径分布混合模型.由于混合模型既能按照液滴分散与聚并机理对聚氯乙烯颗粒的成长过程进行描述,同时又充分利用了生产现场数据对模型误差进行修正,应用到聚氯乙烯生产过程的测试结果表明,与单纯机理模型相比,聚氯乙烯粒径分布混合模型具有更佳的预测效果.
針對聚氯乙烯粒徑分佈在線軟測量問題,提齣瞭一種基于機理分析和神經網絡的混閤建模方法,併將該建模方法應用于聚氯乙烯粒徑分佈建模研究中.混閤模型由機理模型和誤差補償模型所組成.通過機理分析建立氯乙烯懸浮聚閤過程的單體液滴群體平衡(Population Balance Equation,簡稱PBE)模型,由于聚氯乙烯成粒過程的複雜性和彊非線性,單純的機理模型預測與實際分析值相比仍存在一定偏差,因此利用人工神經網絡建模方法建立瞭基于BP神經網絡的單體液滴群體平衡模型脩正模型,對單體液滴群體平衡模型的輸齣進行脩正,由此建立起聚氯乙烯粒徑分佈混閤模型.由于混閤模型既能按照液滴分散與聚併機理對聚氯乙烯顆粒的成長過程進行描述,同時又充分利用瞭生產現場數據對模型誤差進行脩正,應用到聚氯乙烯生產過程的測試結果錶明,與單純機理模型相比,聚氯乙烯粒徑分佈混閤模型具有更佳的預測效果.
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