[發(fā)明專利]一種在線校正的丙烯聚合生產(chǎn)過(guò)程自適應(yīng)多尺度預(yù)報(bào)系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811628007.2
• 申請(qǐng)日: 2018-12-28
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109711628B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張澤銀;王之宇;劉興高
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/04
• 分類號(hào): G06Q10/04;G06Q50/04
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種在線校正的丙烯聚合生產(chǎn)過(guò)程自適應(yīng)多尺度預(yù)報(bào)系統(tǒng)，用于對(duì)丙烯聚合生產(chǎn)過(guò)程進(jìn)行熔融指數(shù)預(yù)報(bào)，其特征在于：包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、多尺度分析模塊、預(yù)報(bào)模型模塊以及在線校正模塊；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊的輸入為丙烯聚合生產(chǎn)過(guò)程的9個(gè)變量由于每個(gè)變量都有不同的單位，為了防止不同的量綱引起數(shù)據(jù)量級(jí)之間的誤差，先對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

其中，mean為各變量的算術(shù)平均值，std為各變量的標(biāo)準(zhǔn)差，為輸入變量的值，下標(biāo)r為第r次檢測(cè)、s為第s維變量，x_rs為標(biāo)準(zhǔn)化后輸入變量的值作為輸入數(shù)據(jù)；標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)為S＝{x_r1,x_r2,...,x_r9}；

所述自適應(yīng)多尺度分析模塊，用于將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行自適應(yīng)多尺度分析處理，不需要預(yù)先分析和研究，自適應(yīng)地以將輸入數(shù)據(jù)序列分解為內(nèi)涵模態(tài)分量，以獲取高頻和低頻多尺度下的數(shù)據(jù)信息：

(1)從i＝1開(kāi)始，進(jìn)行第i個(gè)內(nèi)涵模態(tài)h_i的篩選，識(shí)別熔融指數(shù)數(shù)據(jù)序列MI(t)中的所有局部極值，將所有局部最大值通過(guò)三次樣條插值作為上包絡(luò)線m_Ui，再將所有局部最小值通過(guò)三次樣條插值作為下包絡(luò)線m_Li；

(2)提取第i個(gè)分量hi如下：

m_i＝m_Ui-m_Li (2)

h_i＝MI(t)-m_i (3)

其中，m_i為上下包絡(luò)線的均值，MI(t)為時(shí)刻t的熔融指數(shù)值；

(3)如果h_i滿足：局部對(duì)稱、所有局部最大值均為正、所有局部最小值均為負(fù)，以上三個(gè)條件，則繼續(xù)下一步驟；否則，將h_i視為第i個(gè)內(nèi)涵模態(tài)的原型h_i1，然后繼續(xù)運(yùn)算直到得到符合條件的h_in:

m_i1＝m_i (4)

h_i1＝h_i (5)

m_ik＝m_Uik-m_Lik,k＝2,3,…n (6)

h_i(k-1)-m_ik＝h_ik,k＝2,3,...n (7)

c_i＝h_ik,k＝2,3,...n (8)

其中，m_i1為h_i1的上下包絡(luò)線包絡(luò)線均值，k為第k次迭代，h_ik為第i個(gè)內(nèi)涵模態(tài)第k次迭代時(shí)的函數(shù)，m_Uik為h_ik的上包絡(luò)線，m_Lik為h_ik的下包絡(luò)線，m_ik為上下包絡(luò)線的均值，h_i(k-1)為第i個(gè)內(nèi)涵模態(tài)第k-1次迭代時(shí)的函數(shù)，c_i為第i個(gè)內(nèi)涵模態(tài)；

(4)令i＝i+1，MI_i+1(t)＝MI_i(t)-c_i，其中MI_i(t)為找到第i個(gè)內(nèi)涵模態(tài)后的余項(xiàng)，MI_i+1(t)為找到第i+1個(gè)內(nèi)涵模態(tài)后的余項(xiàng)，回到步驟(2)，直到剩余的MI_i+1(t)無(wú)法繼續(xù)分解，得到余差MI_i+1(t)；

所述預(yù)報(bào)模型模塊使用統(tǒng)計(jì)建模方法，通過(guò)誤差函數(shù)最小化來(lái)完成輸入?yún)?shù)到輸出熔融指數(shù)預(yù)報(bào)值的高度非線性映射，映射中保持拓?fù)洳蛔冃裕?/p>

其中Γ表示目標(biāo)函數(shù)、w表示慣性權(quán)重、ξ表示誤差、C表示懲罰因子、u表示權(quán)重系數(shù)、β表示核函數(shù)映射、b表示偏置、x為輸入數(shù)據(jù)、y為輸出數(shù)據(jù)，下標(biāo)i表示第i個(gè)數(shù)據(jù)，n為輸出變量總數(shù)，上標(biāo)T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；

所述在線校正模塊采用在線校正策略對(duì)預(yù)報(bào)模型模塊的參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)校正，通過(guò)將預(yù)報(bào)誤差較大的預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù)加入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，來(lái)實(shí)時(shí)修正模型誤差：

(1)在線校正模塊獲取測(cè)量數(shù)據(jù)的校正值，使其既滿足整個(gè)裝置和單元設(shè)備的物料、能量平衡關(guān)系，同時(shí)又使其與測(cè)量值之差的加權(quán)平方和最小；

MI_p＝MI_a+ε (10)

其中，MI為熔融指數(shù)，MI_p為熔融指數(shù)測(cè)量值，MI_a為熔融指數(shù)真實(shí)值，ε為誤差向量，為校正值，U為預(yù)報(bào)模型參數(shù)向量，為待估計(jì)參數(shù)向量，F(xiàn)為預(yù)報(bào)模型函數(shù)向量，表示丙烯聚合過(guò)程物料平衡、能量平衡和化學(xué)反應(yīng)計(jì)量關(guān)系；Q為MI的(n×n)階方差-協(xié)方差矩陣，可由儀表精度或測(cè)量樣本估計(jì)；

(2)在線校正模塊工作時(shí)，實(shí)時(shí)獲取t時(shí)刻的分析值MI_a(t)和預(yù)報(bào)值MI_p(t)，計(jì)算分析值MI_a和預(yù)報(bào)值MI_p的偏差e_o(t)：

e_o(t)＝|MI_a(t)－MI_p(t)| (12)

如果e_o(t)大于一正的誤差容限ε_o：

e_o(t)＞ε_o (13)

則將t時(shí)刻的分析值MI_a(t)和參數(shù)值x(t)作為新的訓(xùn)練數(shù)據(jù){x(t),MI_a(t)}加入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中，并重新訓(xùn)練預(yù)報(bào)模型參數(shù)，進(jìn)行預(yù)報(bào)模型的在線校正；否則，認(rèn)為模型參數(shù)是準(zhǔn)確的，無(wú)需進(jìn)行在線校正；

(3)重新訓(xùn)練預(yù)報(bào)模型參數(shù)，對(duì)于訓(xùn)練過(guò)程模型

其中，E為預(yù)報(bào)結(jié)果的平方誤差，U_L為待估計(jì)參數(shù)向量下界，U_U為待估計(jì)參數(shù)向量上界；該模型根據(jù)以下公式求解：

其中，為E的雅可比矩陣，為F關(guān)于的雅可比矩陣，λ為L(zhǎng)agrange乘子，z_L為由束下界U_L決定的對(duì)偶變量，z_U為由束上界U_U決定的對(duì)偶變量，該方程等價(jià)于：

(U-U_L)z_L-μe_L＝0 (17)

(U_U-U)z_U-μe_U＝0 (18)

其中，μ是障礙參數(shù)，e_L為由z_L決定的約束下界U_L指示器，e_U為由z_U決定的約束上界U_U指示器；μ的更新方式為：

其中，下標(biāo)q表示循環(huán)迭代計(jì)數(shù)，ε_tol為給定的誤差容限，參數(shù)κ_μ∈(0,1)、θ_μ∈(1,2)。