基于稀疏贝叶斯学习的丙烯聚合过程熔融指数建模与优化研究
发布时间：2022-10-20 12:11
熔融指数是决定聚丙烯产品牌号的重要质量指标,丙烯聚合过程熔融指数指标的精确预报能够缩短牌号切换时间、节省物料损耗、节约能源消耗、提高生产效率、增加产品利润。在工业生产流程中,熔融指数采用定时采样,离线化验分析获得,难以满足聚丙烯产品在线质量监测与控制的要求。面对复杂的聚合反应机理以及工业生产中伴随的扰动与噪声,传统的熔融指数机理模型难以取得良好的预报精度与鲁棒性。稀疏贝叶斯学习方法根据贝叶斯定理由采样样本推导未知变量的后验分布,通过稀疏性约束降低模型复杂度,在工业过程质量预报特别是小样本问题中具有良好的应用潜力。本文在已有的研究工作基础上,基于稀疏贝叶斯学习框架,针对变量耦合性、样本标签稀缺性、复杂过程非线性、混沌性、时变性等挑战,提出多种有效的熔融指数建模与优化方法,成功应用于30万吨/年聚丙烯生产装置,实现丙烯聚合过程熔融指数在线智能最优预报。主要工作及创新点如下:（1）考虑到丙烯聚合过程变量耦合问题,提出一种基于t分布随机邻域嵌入的稀疏贝叶斯独立成分回归模型（tSNE-IC-SBR）,通过样本邻域内采样点的分布信息降低模型特征变量维度,构造低维度特征矩阵从而剔除由过程操作变量相关...
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
缩写表
符号表
第一章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 聚丙烯及丙烯聚合过程
1.2.1 聚丙烯及产业概况
1.2.2 聚丙烯的生产工艺
1.2.3 熔融指数介绍
1.3 稀疏贝叶斯学习方法
1.3.1 贝叶斯推理
1.3.2 稀疏贝叶斯学习方法
1.3.3 SBL方法有待研究的问题
1.4 熔融指数预报
1.4.1 基本概念
1.4.2 熔融指数预报的研究现状
1.4.3 熔融指数预报研究的挑战与趋势
1.5 本文研究内容与创新点
1.5.1 本文的体系架构
1.5.2 本文的研究内容与创新点
1.6 本章小结
第二章 基于tSNE-IC-SBR的高维数据下MI预报研究
2.1 引言
2.2 t分布随机邻域嵌入算法
2.3 tSNE-IC-SBR熔融指数预报模型
2.4 实例验证
2.4.1 聚合工业过程介绍
2.4.2 过程变量筛选
2.4.3 模型性能评价指标
2.4.4 tSNE-IC-SBR与SBR、IC-SBR、tSNE-SBR性能对比
2.4.5 tSNE-IC-SBR与其它降维算法性能对比
2.5 本章小结
第三章 基于KDSBSR的少量样本标签下MI预报研究
3.1 引言
3.2 基于核密度估计的稀疏贝叶斯半监督回归
3.3 基于KDSBSR的熔融指数预报模型
3.4 实例验证
3.4.1 不同熔融指数标签采样率下KDSBSR模型预报效果考察
3.4.2 不同半监督模型预报性能对比研究
3.5 本章小结
第四章 基于CABC-SBR的丙烯聚合过程智能优化模型研究
4.1 引言
4.2 混沌人工蜂群优化算法
4.3 CABC-SBR熔融指数预报模型
4.4 实例验证
4.4.1 SBR、ABC-SBR与CABC-SBR预报模型的比较研究
4.4.2 混沌映射比较研究
4.4.3 CABC优化模型比较研究
4.5 本章小结
第五章 基于Co-PSR-HDEBC-SBR的混沌半监督模型研究
5.1 引言
5.2 混沌相空间重构
5.2.1 熔融指数自相关性
5.2.2 熔融指数序列相空间重构
5.3 Co-PSR-HDEBC-SBR模型
5.3.1 Co-PSR-SBR模型
5.3.2 HDEBC-SBR模型
5.3.4 Co-PSR-HDEBC-SBR熔融指数预报模型
5.4 实例验证
5.4.1 丙烯聚合过程混沌特性分析结果
5.4.2 HDEBC-SBR与其它优化算法性能比较
5.4.3 Co-PSR-HDEBC-SBR模型预报效果分析
5.5 本章小结
第六章 基于OCS-PFSBR的丙烯聚合过程在线预报研究
6.1 引言
6.2 基础方法
6.3 OCS-PFSBR熔融指数预报模型
6.4 实例验证
6.4.1 PFSBR预报模型性能研究
6.4.2 OCS-PFSBR预报模型性能研究
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 研究工作总结
7.2 研究工作展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间取得的成果
本文编号：3694480
【文章页数】：135 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
Abstract
缩写表
符号表
第一章 绪论
1.1 课题背景与研究意义
1.2 聚丙烯及丙烯聚合过程
1.2.1 聚丙烯及产业概况
1.2.2 聚丙烯的生产工艺
1.2.3 熔融指数介绍
1.3 稀疏贝叶斯学习方法
1.3.1 贝叶斯推理
1.3.2 稀疏贝叶斯学习方法
1.3.3 SBL方法有待研究的问题
1.4 熔融指数预报
1.4.1 基本概念
1.4.2 熔融指数预报的研究现状
1.4.3 熔融指数预报研究的挑战与趋势
1.5 本文研究内容与创新点
1.5.1 本文的体系架构
1.5.2 本文的研究内容与创新点
1.6 本章小结
第二章 基于tSNE-IC-SBR的高维数据下MI预报研究
2.1 引言
2.2 t分布随机邻域嵌入算法
2.3 tSNE-IC-SBR熔融指数预报模型
2.4 实例验证
2.4.1 聚合工业过程介绍
2.4.2 过程变量筛选
2.4.3 模型性能评价指标
2.4.4 tSNE-IC-SBR与SBR、IC-SBR、tSNE-SBR性能对比
2.4.5 tSNE-IC-SBR与其它降维算法性能对比
2.5 本章小结
第三章 基于KDSBSR的少量样本标签下MI预报研究
3.1 引言
3.2 基于核密度估计的稀疏贝叶斯半监督回归
3.3 基于KDSBSR的熔融指数预报模型
3.4 实例验证
3.4.1 不同熔融指数标签采样率下KDSBSR模型预报效果考察
3.4.2 不同半监督模型预报性能对比研究
3.5 本章小结
第四章 基于CABC-SBR的丙烯聚合过程智能优化模型研究
4.1 引言
4.2 混沌人工蜂群优化算法
4.3 CABC-SBR熔融指数预报模型
4.4 实例验证
4.4.1 SBR、ABC-SBR与CABC-SBR预报模型的比较研究
4.4.2 混沌映射比较研究
4.4.3 CABC优化模型比较研究
4.5 本章小结
第五章 基于Co-PSR-HDEBC-SBR的混沌半监督模型研究
5.1 引言
5.2 混沌相空间重构
5.2.1 熔融指数自相关性
5.2.2 熔融指数序列相空间重构
5.3 Co-PSR-HDEBC-SBR模型
5.3.1 Co-PSR-SBR模型
5.3.2 HDEBC-SBR模型
5.3.4 Co-PSR-HDEBC-SBR熔融指数预报模型
5.4 实例验证
5.4.1 丙烯聚合过程混沌特性分析结果
5.4.2 HDEBC-SBR与其它优化算法性能比较
5.4.3 Co-PSR-HDEBC-SBR模型预报效果分析
5.5 本章小结
第六章 基于OCS-PFSBR的丙烯聚合过程在线预报研究
6.1 引言
6.2 基础方法
6.3 OCS-PFSBR熔融指数预报模型
6.4 实例验证
6.4.1 PFSBR预报模型性能研究
6.4.2 OCS-PFSBR预报模型性能研究
6.5 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 研究工作总结
7.2 研究工作展望
参考文献
致谢
攻读博士学位期间取得的成果
本文编号：3694480
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3694480.html
