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1、上海交通大学硕士学位论文 I基于软测量技术的 C基于软测量技术的 C5 5石油树脂粘度的在线检测研究 石油树脂粘度的在线检测研究 摘摘 要要 在 C5石油树脂的生产过程中，粘度是一个重要的控制参数，如果能实现粘度的在线连续检测，就可以根据它与分子量的模型关系，清楚地了解反应的进程，从而较好地控制产品质量。但目前的检测手段多为离线分析，这是现阶段制约生产效率和产品质量的重要原因。 本文以 C5石油树脂粘度的在线实时检测为研究对象，系统深入地研究了软测量技术的若干重要方面， 重点介绍了软测量建模方法中的多元线性回归法、偏最小二乘法、RBF 神经网络以及混合建模方法，并分别建立了软测量模型。 通过详
2、细地对比分析了各种软测量模型的实际性能，最终选择了基于机理模型和数据驱动结合的混合建模方法，数据驱动部分则使用固定样本数目的加权最小二乘回归法来实现， 在建立模型的同时也实现了模型参数的在线校正。 研究结果表明， 此方案所建立的软测量模型具有良好的拟合能力和预测能力，并具有响应速度快、跟踪性能好的优点，可以用于指导实际生产；同时由于软测量模型的一般性，此方案还有良好通用性，可以向树脂装置其他单元或胶乳装置等其它装置推广， 同样能够达到提高产品质量，增加经济效益，减小能耗的目的。 关键字关键字：C5石油树脂，粘度，软测量，混合建模，在线校正 上海交通大学硕士学位论文 IIRESEARCH ON
3、THE ON-LINE MEASUREMENT OF VISCOSITY FOR C5 PETROLEUM RESIN BASED ON SOFT-SENSING ABSTRACT Viscosity was an important property in the production process of C5 petroleum resin, if we could realize its continuous on-line detection, we could make a better understanding of the process of reaction accord
4、ing to the relationship between the viscosity and the molecular weight, thus make a better control of the product quality. However, most of the current detection means were off-line, which constrained the production efficiency and quality at this stage. Based on the study of on-line measurement of t
5、he viscosity of C5 petroleum resin, this paper introduced some important aspects of the soft-sensing technique in detail, focused on the soft-sensor modeling method such as multiple linear regression method, PLS, RBF neural networks, and hybrid modeling methods. Through a detailed comparative analys
6、is of the actual performance of several soft-sensor models, chose a hybrid model made up of a simple mechanistic model and a data-driven model, the data-driven model was base on a weighted least squares regression in which the capacity of samples was fixed, and updated the model parameters with a on
7、-line correction method. The results show that the hybrid model, which was fast response, had good fitting ability and prediction capability, could be used to guide the 上海交通大学硕士学位论文 IIIpractical production. Besides, as a result of the universality of the soft-sensing model, this program could be ext
8、ended to some other resin producing units, and could also improve product quality, enhance economic efficiency, and reduce energy consumption. Keywords: C5 petroleum resin, Viscosity, soft-sensing, hybrid modeling, on-line correction method. 上海交通大学上海交通大学 学位论文原创性声明学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下
9、，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：陈雷 日期：2009 年 2 月 28 日 上海交通大学上海交通大学 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等
10、复制手段保存和汇编本学位论文。 保密保密，在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密不保密。 （请在以上方框内打“” ） 学位论文作者签名：陈雷 指导教师签名：王豪 日期：2009 年 2 月 28 日 日期：2009 年 2 月 28 日 上海交通大学硕士学位论文 1第一章第一章 绪论绪论 1.1 引言引言 工业过程大致可分为连续工业过程、离散工业过程和间歇工业过程三大类，其中连续工业过程通常简称为过程工业，它涉及的工业部门十分广泛，在国民经济中占有重要地位。过程控制指的就是连续过程工业的自动控制问题。 过程控制的发展是与控制理论、仪表、计算机、计算机通讯与网络以及其它相关学科的发展
11、紧密相关的，其中，控制理论是其应用的理论基础。目前，在经历了经典控制和现代控制两个重要的发展阶段以后，控制理论已经进入了以智能控制、预测控制、鲁棒控制和自适应控制等控制策略为代表的先进控制阶段。然而将各种先进控制策略成功应用于过程控制却并不容易，究其原因就是过程工业本身的特点造成的。过程工业常常伴随着物理化学反应、生化反应、相变过程及物质和能量的转移和传递，往往是一个十分复杂的工业大系统，其本身就存在大量的不确定性和非线性因素；通常伴随着十分苛刻的生产条件或环境，如高温、高压、低温、真空、高粉尘和高湿度，有时甚至存在易燃、易爆或有毒物质，生产的安全性要求较高；强调生产过程的实时性、整体性，各生
12、产装置间存在复杂的耦合、制约关系，要求从全局协调，以求整个生产装置运行平稳、高效。这种种复杂特性使得在工业过程中很难建立起准确的数学模型。 近年来，随着科学技术的迅猛发展和市场竞争的日益激烈，为了保证产品的质量和经济效益，先进控制和优化控制纷纷被应用于工业过程中。然而，不管是在先进控制策略的应用过程中还是对产品质量的直接控制过程中，一个最棘手的问题就是难以对产品的质量变量进行在线实时测量。受工艺、技术或者经济的限制，一些重要的过程参数和质量指标难以甚至无法通过硬件传感器在线检测。目前，生产过上海交通大学硕士学位论文 2程中通常采用定时离线分析的方法， 即每几小时采样一次， 送化验室进行人工分析
13、，然后根据分析值来指导生产。由于时间滞后大，因此远远不能满足在线控制的要求1234。 为了解决这类变量的控制问题，工业上往往采用以下两种方法： （1） 间接质量指标控制 （2） 在线分析仪表 所谓间接质量指标控制是指通过对与质量变量相关的其它变量进行控制从而达到间接控制质量变量的目的，如精馏塔的灵敏板温度控制、温差控制等。但这种方法往往存在较大的局限性，而且精度不高，因为即使把某些间接质量指标控制的非常好，也不能保证直接质量指标的控制和生产效益最好；而在线分析仪表价格昂贵，原理复杂，维护困难，通用性差，其分析数据的可靠性也有待于进一步的提高，而且仍然有较大的分析滞后， 因此除少数特殊情况外，
14、未被工业界广泛接受和采纳。 软测量技术正是为了解决这类变量的实时测量和控制问题而逐渐发展起来的5678。软测量技术，也称软仪表技术，根源于推理控制中的推理估计器，即采集某些容易测量的变量（也称二次变量或辅助变量） ，并构造一个以这些易测变量为输入的数学模型来估计难测的主要变量（也称主导变量） 。从而为过程控制、质量控制、 过程管理与决策等提供支持， 也为进一步实现质量控制和过程优化奠定基础。 软测量技术已是现代流程工业和过程控制领域关键技术之一，它的成功应用将极大地推动在线质量控制和各种先进控制策略的实施，使生产过程控制得更加理想。 1.2 软测量基本原理软测量基本原理 软测量的基本思想是根据
15、某种最优原则，选择一组既与主导变量有密切关系又容易测量的辅助变量，然后通过构造某种数学关系（即软测量模型）来估计主导变量，以软件计算代替硬件传感器的作用，其基本结构示意图如图 1-1 所示。 上海交通大学硕士学位论文 3工业对象软测量 模型d1d2uYY*Y图 1-1 软测量模型的基本结构 Fig 1-1 Basic construction of the soft-measurement model 图中，Y：主导变量；Y：软测量输出（主导变量估计值） ；*Y：基准值（离线分析值） ；1d：不可测扰动；2d：可测扰动；：辅助变量；u：控制输入。 在此示意图中，软测量模型可以表示为数学关系()
16、F * 2(, , , )YF d uYt= （1-1） 1.3 软测量建模方法软测量建模方法 软测量技术的关键就是建立软测量模型。目前，建立软测量模型的方法有很多种，但总的来说可以分为纯机理建模、状态空间建模、回归分析建模、智能方法建模以及混合建模方法五类。下面将对这几种建模方法作逐一介绍。 1.3.1 纯机理建模纯机理建模 纯机理模型本质上是白箱模型，它是建立在对工艺机理深刻认识的基础上，通过列写宏观或微观的质量平衡、能量平衡、动量平衡方程、相平衡方程以及反应动力学方程等来确定主导变量和辅助变量之间的数学关系910。与其它方法建立的软测量模型相比，机理模型的可解释性强、工程背景清晰、便于实际应用，是最理想的软测量模型。但是，建立机理模型有着严重的不足之处。第一个不足就是模型的上海交通大学硕士学位论文 4专用性造成了适用性极差，基本上不具备可移植性。第二个不足是建立机理模型必须对工业过程的工艺机理认识得非常清楚，由于工业过程
