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基于神经网络的丁二烯精馏系统软测量模型开发文献综述

 2020-06-27 07:06  

一、选题目的与背景 一个企业在竞争激烈的市场经济中赖以生存和发展的关键是生产产品的质量。

在丁二烯精馏塔工业过程中,为了保证产品的质量和生产操作的连续平稳,需要对与品质密切相关的过程变量进行实时监视和控制。

然而在实际过程中存在一些主导变量因为技术或是经济的原因无法或难以用传感器直接检测,只能通过采样离线人工化验的方法得到,如精馏塔的产品组分浓度,这些参数直接或间接地反映了生产过程的状态和产品质量,是工业生产过程中必须加以严格监视和控制的参数。

为了解决这类变量的测量和控制问题,传统解决有两种: ① 间接质量指标控制方法。

利用这种方法必须熟悉工业对象机理,精度不高,而且存在较大的局限性。

② 直接测量法。

利用在线分析仪直接测量所需参数。

目前在线分析仪由于设备投资大、维护困难以及分析周期长、测量滞后大、准确性不高等原因,使用率低,也难以提供实时质量信息作为质量控制的反馈信号。

针对以上矛盾,提出了软测量技术,这是一门有着广阔发展前景的新兴工业技术。

软测量技术也称为软仪表技术,就是利用易测过程变量(称为辅助变量或二次变量),依据这些易测过程变量与难以直接测量的待测过程变量(称为主导变量)之间的数学关系(软测量模型),通过各种数学计算和估计方法,从而实现对待易测过程变量的测量。

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