[發明專利]一種混沌高精度的丙烯聚合生產過程最優軟測量儀表

在審

• 申請號: 201810691879.7
• 申請日: 2018-06-28
• 公開（公告）號: CN108982576A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 劉興高;張淼
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N25/02
• 分類號: G01N25/02;G06N7/08;G06K9/62
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種混沌高精度的丙烯聚合生產過程最優軟測量儀表，用于對丙烯聚合生產過程中的熔融指數進行軟測量，其特征在于，包括現場智能儀表、控制站、DCS數據庫、軟測量單元、顯示儀；現場智能儀表和控制站分別測量丙烯聚合生產過程中的易測變量和操作變量后，存放在DCS數據庫中，軟測量單元對DCS數據庫中的數據進行軟測量處理后，輸出到顯示儀；所述軟測量單元包括依次相連的數據預處理模塊、混沌分析模塊和支持向量機模塊，DCS數據庫輸入的模型輸入變量由數據預處理模塊進行預處理后，在混沌分析模塊中進行混沌分析，然后在支持向量機模塊進行建模預報。

2.根據權利要求1所述混沌高精度的丙烯聚合生產過程最優軟測量儀表，其特征在于，所述數據預處理模塊將從DCS數據庫輸入的模型輸入變量進行預處理，具體根據下式進行標準化處理：

其中，mean表示各變量的算術平均值，std表示各變量的標準差，表示輸入變量的值，下標i表示第i次檢測、j分別表示第j維變量，x_ij表示標準化后的輸入變量，S表示模型輸入變量。

3.根據權利要求1所述混沌高精度的丙烯聚合生產過程最優軟測量儀表，其特征在于，所述混沌分析模塊根據混沌理論對樣本X＝{x_ij}進行混沌特性分析。首先要確定相空間重構的兩個重要參數，即延遲時間和嵌入維數。如果系統的最大Lyapunov指數大于0，則該系統一定是混沌的，所以可以根據最大Lyapunov指數判斷系統的混沌特性。

(1)互信息法確定重構的延遲時間τ，是在非線性情形下，對某個時刻t與另一時刻t+τ的信息量之間的關系進行分析。設A、B兩個系統，a_r、b_k是某一物理量的測量結果，P_A(a_r)、P_B(b_k)分別是a_r與b_k的概率，P_AB(a_r,b_k)表示為A與B的聯合概率。則互信息量定義為

平均互信息量定義如下：

如果A和B不相關，則I_AB(a_r,b_k)＝0。設A代表時間序列y(t)，B代表時間序列y(t+τ)，則平均互信息量為：

繪制τ～I(τ)曲線，取曲線的第一個極小值點對應的時間作為相空間重構的延遲時間τ。

(2)Cao方法確定重構的嵌入維數，在m維相空間中，第i個相點矢量記為

X_m(i)＝[x(i),x(i+τ),…,x(i+(m-1)τ)]^T (5)

首先定義

其中，為X_m(i)的最近鄰點，X_m+1(i)和是相點X_m(i)和在m+1維相空間的延拓。距離公式采用最大范數，即

記a₂(i,m)關于i的均值為

為研究E(m)的變換情況，定義

如果時間序列是由吸引子產生的，那么當m大于某個m₀時，E₁(m)不再發生變化，則m₀就是重構相空間的最小嵌入維數。

(3)采用小數據量法計算最大Lyapunov指數，過程如下：

①對時間序列{x(t)|t＝1,2,…,n}進行快速傅里葉變換，計算其平均周期P；

②確定時間序列的延遲時間τ和嵌入維數m，設重構以后的相空間為{X_i|i＝1,2,…,K}，其中K＝n-(m-1)τ代表相空間中相點的個數；

③找到相點X_i在相空間中對應的最近鄰點同時限制其在相空間中短時分離：

④針對相空間中的任一相點X_i，求得其對應鄰點對的j個離散時間后的距離d_i(j)為：

⑤對每個j，求出所有的ln(d_i(j))的平均y(j)，即：

其中，q是記錄d_i(j)≠0的個數。用最小二乘法擬合，則回歸直線的斜率就是該時間序列的最大Lyapunov指數λ₁。

(4)對樣本進行相空間重構：

其中，N＝n-(m-1)τ為相點總數。

4.根據權利要求1所述混沌高精度的丙烯聚合生產過程最優軟測量儀表，其特征在于，所述支持向量機模塊用于建立軟測量模型。

在支持向量機中，考慮如下函數的回歸問題：

給定M個樣本數據其中x_i為模型樣本輸入，y_i為樣本輸出。通過非線性映射將輸入數據投影到高維特征空間，從而將非線性回歸問題轉化為高維特征空間中的線性回歸問題。w的維數為特征空間維數(可能為無窮維),b為偏置量。定義ε不敏感損失函數為

其中，ε>0為與函數估計精度直接相關的設計參數，求解目的是構造f(x)，使與目標值之間的距離小于ε。尋找上式中的參數等價于求解如下優化問題：

其中，ξ,ξ*為松弛因子，γ為懲罰系數。采用拉格朗日乘子法求解這個具有線性不等式約束的二次規劃問題，即

其中，為拉格朗日乘子。由此可得對偶優化問題：

0≤α_i≤γ

其中，稱為核函數。由此可得w和待估計函數：

其中，偏置量b可以通過KTT(Karush-Kuhn-Tucker)條件計算。核函數的選擇必須滿足Mercer條件，采用徑向基函數K(x_i,x)＝exp(-||x-x_i||/σ²)。

所述混沌高精度的丙烯聚合生產過程最優軟測量儀表還包括模型更新模塊，用于模型的在線更新，定期將離線化驗數據輸入到訓練集中，更新支持向量機模型。