试论基于drnn的聚酯粘度软仪表的研究

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1、北京化工大学硕士学位论文基于DRNN的聚酯粘度软仪表的研究姓名：陶斌军申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：曹柳林2001.5.20摘要f基于神经网络的软测量技术近年来在过程控制中得到了广泛的’研究和应用。而以前的软仪表大多以静态前向网络为建模工具。因此，在解决动态过一捍．的软测量时，基于静态网络的软仪表往往不能1’取得预期效果。!本文研究了一种新型的动态神经网络一对角递归神经网络DRNN(DiagonalRecurrentNeuralNetwork)。研究表明DRNN前馈和反馈同时具有的双向运行机制更能体现⋯个非线性动力系统，在动态建模方向具有更强的优势

2、。本论文实际工作是针对天津涤纶厂聚酯(PET)生产过程的聚酯粘度测量进行的。经过仿真检验，表明基于DRNN的聚酯粘度软仪表，具有良好的估计精度和动态跟踪能力，显示出一定的实际应用前景。为了提高DRNN的动念映射能力，论文对DRNN结构进行了一些改进研究。仿真表明，改进的思路有一定的积极意义。但是，研究工作在理论基础和算法推导方面有待于继续完善。关键词：软测量，软仪表，神经元删络，对角递归神经网络，聚酯第i页ABSTRACTS0ftSensingTechn0109Ybased0nNeuralNetworks(NNs)hasbeenwidelyinvestigatedand

3、utilizedinprocesscontrolinrecentyears．Prevenientsoftsensor，however，mostlytakingstaticfeedforwardNNSasmodelingt001S，iSnotabletoacquireexpectantperformanceconstantly．InthiSpaper．researchonanewdynamiCNN—DiagonalRecurrentNeuralNetwork(DRNN)iSmade，whichShowsthatDRNN，Withfeedforwardandfeedback

4、simultaneously，iSprovidedwithmuchcloserbehaviortononlineardynamicSystemsandofgreatadvantageinthemodeling0fdynamiCsyStems．ThepracticalworkofthiSpaperiscarriedoutaccordingtothep01yesterproductioninTianjinPolyesterFactory，inwhichtheonlinesensing0fployester’SviSCOsityremainsaheadache．Simulat

5、ionshowsthattheSOftsensorforpolyesterviscosityiSwithsoundestimationprecisionanddynamiCtracingabiIity，whichpresentsapromiSingprospectinpracticaluse．In0rdertoimprovetheCompetenceofDRNNindynamiCmapping，somemeasurestomodifythearchitecture0fDRNNareputforwardinthispaper．Simulationshowsthoseste

6、psareadvisable．Furtherstudyintheoryandalgorithm0fthemodification，however，issupposedtobecarriedon．KeywordS：SOftsensing，softsensor，NeuralNetworks，DRNN，polyester第ii页，IB』_化I：人’学学化论文门J纸第一章前言1．1引言随着过程工艺越来越复杂，市场竞争越来越激烈，剥生产条件和产品质量的控制要求越来越高。过程操作和控制人员往往不满足于对温度、压力等常规变量的检测和控制，而更多地希望对成分、物性、产黼分柿等与过程操作

7、和J“’-锗质量密切棚关的变量进行更直观的检测和控制。具体划化J：牛产过程而高，这些重要的过程变量包括聚合物溶液的粘度、聚合物平均分子量、精馏塔的塔顶和塔底产品的某些组分、发酵过利的转化率等。这个问题的解决可以有两种方式：一方面可以通过开发使用新型的检测仪表或传感器(如各种在线分析仪、物性传感器等)；另⋯方面，刈‘以应朋软测量技术，构造软仪表。相对于硬件检测设备，软仪表丌发成本较低，配置比较灵活，维护相对容易，各种变量检测可以集中于一台：L业控制计算机上，无需为每个待测变量配置新的硬件。因此，刑1：某些复杂过程变量的检测问题，采用软测量仪