大型线性低密度聚乙烯工业装置质量指标及操作约束的在线估计的研究与应用

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1、攒要大型线性低密度聚乙烯工业装置质量指标及操作约束的在线估计摘要质量指标是线性低密度聚乙烯(LinearLowDensityPolyethlene，LLDPE)生产中评价的重要参数，但是在生产过程中没有实时的数值，所以操作员只能依据自己的经验以及2小时或者4小时的实验室分析数据来调整自己的操作，这种操作模式不但不利于保证产品的质量，而且使得物耗、能耗都很高。所以质量指标的在线估计能辅助操作员更好的对反应进行操控，得到质量指标更加稳定的产品，降低成本，提高产品竞争力；操作约束影响着生产的安全性，聚乙烯工业生产对操作的精度要求高，尤其是对温度的控制。所以露点温度及产率的在线估计，对生产的安全

2、稳定运行有着重要的意义。论文的主要工作包括：(1)对工业聚乙烯中的质量指标建模需要大量的历史数据，但是要辨识出一个能解释正常工况时的模型，需要对获得的工业数据进行合理预处理，在获得数据后，我们依据机理建立模型，并用PSO算法获得模型的参数。(2)将得到的质量指标模型应用到在线实时的估计时，估计方法是十分重要的一部分。聚合工业的工况复杂，使得模型不能很好的解释对性，而且由于对象是非线性的，所以选择使用次优强跟踪滤波北京化工大学硕士学位论文作为校正的方法，它不但保留了强跟踪滤波器的优点，而且更容易应于与实际情况当中。进一步的研究，由于测量变送的噪声是非高斯噪声，所以使用粒子滤波的方法对作为在

3、线滤波估计的方法，在有大量数据获得滤波密度分布的基础上，粒子滤波的方法能得到较好的滤波效果。(3)由于各个生产LLDPE的工厂装置设备、仪器仪表状况不同，使用不同的催化剂虽然不改变模型的形式，但是参数却有很大变化，所以一个能获得通过历史数据获得模型参数的软件制作意义重大，它即方便了当装置自身变化导致模型参数变化，需要重新整定参数工作，又可以在不同的LLDPE装置上应用。软件中包括数据处理，辨识参数，结果仿真，直至最后通过OPC将所得的质量指标估计送至DCS。仿真结果与实例应用结果验证了上述所提方法的有效性和适应性。关键词：聚乙烯；逼进误差上限；PSO算法；强跟踪滤波；粒子滤波本论文受国家

4、自然科学基金资助项目编号：60774080AbstractOn-lineestimationofpropertyandoperationalconstrainforlarge-scalelinearlowdensitypolyethyleneindustrialplantResinpropertyisanimportantevaluationinthepolyethyleneindustry．Butintheproductionprocess，thereisnoreal—timemeasurementofresinproperty．Thepropertycontrolisonlydepe

5、ndentonoperator’Sexperience，andadjustedbytwo—hoursorfour-hoursanalysisvalueofresinproperty．Materialandenergywouldbewastedunderthismodeofoperation．Ifareal—timeresinpropertymeasurementcanbeestablishedtosupervisetheoperator，abettercontrolwouldbepossible，SOthatresinpropertywouldbemorestable，furthermo

6、reitwillimprovethecompetitivenessofourproduct．Andthereal-timeresinpropertiesisthebaseoftheadvancedprocesscontr01．Themoreaccurateestimationofresinpropertyweget，thebettercontrolwecanachieve．Thepaperincludingfollowingaspectsofwork：(1)Theresinpropertymodelingneedsamassofhistorydata，butifwewantamodelw

7、hichcanexplainthecommonstateofthereactor,wehavetopretreatthehistorydata．Afteracquiringthefightdata，wegetthemodelwithmechanism，andtheparametersareIII北京化工大学硕上学位论文regressedbythePSOalgorithm．(2)Thatthemodelcanbeuseintoonli