[發(fā)明專利]一種PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610816204.1
• 申請日: 2016-09-12
• 公開（公告）號: CN106326677B
• 公開（公告）日: 2018-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 耿志強(qiáng);陳杰;韓永明;朱群雄;徐圓;崔蕓菲
• 申請（專利權(quán)）人: 北京化工大學(xué)
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G06N99/00;G06N3/08
• 代理公司: 北京太兆天元知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11108
• 代理人: 張洪年

本發(fā)明涉及一種精對苯二甲酸(PTA)裝置醋酸消耗的軟測量方法，包括數(shù)據(jù)選取；數(shù)據(jù)歸一化；根據(jù)神經(jīng)元?膠質(zhì)細(xì)胞鏈接原則從訓(xùn)練樣本信息中得到隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)；根據(jù)Hebb規(guī)則得到輸入層與隱藏層之間的鏈接權(quán)重；根據(jù)極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法得到隱藏層與輸出層之間的權(quán)重；對PTA關(guān)鍵過程變量醋酸消耗指標(biāo)進(jìn)行軟測量。本發(fā)明運(yùn)用自組織ELM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的優(yōu)越的、穩(wěn)定的泛化性能對PTA生產(chǎn)裝置中醋酸消耗的軟測量，可準(zhǔn)確可靠地估計(jì)工業(yè)生產(chǎn)中關(guān)鍵過程變量，從而有助于提高復(fù)雜工業(yè)過程的生產(chǎn)效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及軟測量技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種精對苯二甲酸(PTA)裝置醋酸消耗的軟測量方法。

背景技術(shù)

PTA作為聚酯化工生產(chǎn)中的重要原材料之一，涉及國民經(jīng)濟(jì)的各個方面，有著非常廣泛的應(yīng)用，有效地控制PTA生產(chǎn)裝置能耗將會極大地提高國民經(jīng)濟(jì)，因此對PTA的研究有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。PTA溶劑系統(tǒng)作為PTA生產(chǎn)的重要系統(tǒng)，其分為PTA溶劑脫水塔、再蒸餾器及回流槽三個部分。因?yàn)榇姿岬南氖秋@示一個PTA生產(chǎn)技術(shù)是否有效的重要指標(biāo)，因此為了能夠減少醋酸的消耗，需要優(yōu)化PTA溶劑系統(tǒng)。對工業(yè)生產(chǎn)中的醋酸消耗很難直接通過儀器進(jìn)行測量，需要通過軟測量方法間接的獲得醋酸消耗的估計(jì)值，因此，進(jìn)行軟測量的模型的泛化性能及穩(wěn)定性對PTA生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展就顯得尤為重要。通過可靠地對醋酸消耗進(jìn)行軟測量，就可以改進(jìn)PTA生產(chǎn)裝置，通過較少的醋酸消耗獲得更多的產(chǎn)出，從而能夠提高PTA生產(chǎn)技術(shù)，降低生產(chǎn)成本，提高經(jīng)濟(jì)效益。

對工業(yè)生產(chǎn)中關(guān)鍵過程變量的軟測量常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模，其中比較常用的有的基于誤差反傳(BP)算法的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基對稱網(wǎng)絡(luò)(RBF)及最近的基于極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。基于BP算法的單層網(wǎng)絡(luò)由于BP算法容易陷于局部最優(yōu)解，雖然通過對BP算法進(jìn)行改進(jìn)，比如加入動量因子可以緩解BP算法局部最優(yōu)的問題，但是也無法保證不會陷入局部最優(yōu)，因此存在著很大的穩(wěn)定性問題。對于RBF網(wǎng)絡(luò)，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行高維映射，從而較基于BP算法的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)在泛化性能上有著很大的提升，但是在迭代求解隱層與輸出層之間的權(quán)重時(shí)需要消耗大量的訓(xùn)練時(shí)間，同時(shí)由于RBF網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果對初始聚類中心的選取比較敏感，所以也導(dǎo)致因初始聚類選取不佳而引起的泛化性能下降的問題。

最近基于ELM算法的單層網(wǎng)絡(luò)由于其結(jié)構(gòu)的簡單性及較快的訓(xùn)練速度引起了人們的注意，但是，傳統(tǒng)的ELM算法仍存在一些不足，比如隱藏層節(jié)點(diǎn)需要人為設(shè)定，這使得傳統(tǒng)ELM算法很難應(yīng)用在復(fù)雜的實(shí)時(shí)工業(yè)生產(chǎn)中。ELM算法是黃廣斌在2004年提出來的一種針對單隱層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的快速訓(xùn)練算法。ELM算法不需要對網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行迭代的學(xué)習(xí)，而是通過摩爾-彭若斯廣義逆直接獲得，其廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別及模式識別等領(lǐng)域。雖然ELM算法有著很好的泛化性能及快速的訓(xùn)練速度等優(yōu)點(diǎn)，但是它仍存在一些不足，例如：隱藏層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)需要人為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定，而不是根據(jù)樣本信息自動確定，因此就會因隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)的錯誤設(shè)定而導(dǎo)致性能下降等問題。

發(fā)明內(nèi)容

為了能夠解決現(xiàn)有方法在PTA工業(yè)過程對醋酸消耗軟測量中存在的問題，本發(fā)明提出了一種用于PTA裝置醋酸消耗的自組織ELM網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型軟測量方法。

一種PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法，其特征在于，包括：數(shù)據(jù)選取；數(shù)據(jù)歸一化；根據(jù)神經(jīng)元-膠質(zhì)細(xì)胞鏈接原則從訓(xùn)練樣本信息中得到隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)；根據(jù)Hebb規(guī)則得到輸入層與隱藏層之間的鏈接權(quán)重；根據(jù)ELM算法得到隱藏層與輸出層之間的權(quán)重；對PTA關(guān)鍵過程變量醋酸消耗進(jìn)行軟測量。

優(yōu)選的，上述PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法，其特征在于，PTA生產(chǎn)中進(jìn)料醋酸含量、進(jìn)料流量、水回流量、NBA主回流量、NBA側(cè)線回流量、蒸汽流量、塔頂采出量、進(jìn)料溫度、回流溫度、塔頂溫度、塔板溫度、塔板溫度、塔板溫度、塔內(nèi)壓力、塔板之間可控溫度點(diǎn)、回流罐液位、溶劑脫水塔的操作壓力作為輸入；溶劑脫水塔塔頂電導(dǎo)率作為輸出。

優(yōu)選的，上述PTA裝置醋酸消耗的軟測量方法，其特征在于，給定n個樣本以及對應(yīng)輸出p是每個樣本的輸入屬性數(shù)，m是每個樣本的輸出屬性數(shù)。