[发明专利]一种聚丙烯熔融指数在线动态预报方法

权利要求书

1.一种聚丙烯熔融指数在线动态预报方法，所述预报方法包括如下步骤：

1)、建立聚丙烯熔融指数Q阶离散形式的参数模型结构，参见式(1)：

其中，正整数(Q是模型式(1)的阶次；b₀(k)为未知参数，由本步骤第3)步辨识计算得到；y(k)为第k时刻聚丙烯熔融指数；u₁(k-d)和u₂(k-d)分别表示第k-d时刻聚合装置1#管的氢气输入量与丙烯输入量之比和聚合反应温度；u₃(k-d)和u₄(k-d)分别表示第k-d时刻聚合装置2#管的氢气输入量与丙烯输入量之比和聚合反应温度；d为聚合物平均反应停留时间；e(k)表示第k时刻均值为0的不相关随机噪声；系数A(q^-1)和B_ij...jt(q^-1)是m阶多项式，标号i＝1，...，4；j＝1，...，i；...；t＝1，...，s；系数C(q^-1)是n阶多项式。多项式A(q^-1)、B_ij...t(q^-1)和C(q^-1)参见式(2)：

A(q^-1)＝a₁(k)q^-1+…+a_m(k)q^-m

B_ij...t(q^-1)＝b_ij...t，1(k)q^-1+…+b_ij...t，m(k)q^-m    (2)

C(q^-1)＝1+c₁(k)q^-1+…+c_n(k)q^-n

式中，q^-1表示时延算子符号；系数a₁(k)，...a_m(k)，c₁(k)，...，c_n(k)，b_ij...t，1(k)，...，b_ij...t，m(k)，(i＝1，...，4；j＝1，...，i；...；t＝1，...，s)为模型式(1)在第k时刻的未知参数，由本步骤第3)步在线辨识计算得到。

2)、对操作参数的数据作归一化处理，参见式(3)：

u′=u-uluh-ul---(3)]]>

其中，u′为归一化后的值；u_h和u_l分别表示该操作参数的变化上限和下限，是通过对操作数据统计分析得到。

3)、运用渐消记忆增广最小二乘算法递推辨识熔融指数模型式(1)在第k时刻的参数b₀(k)，a₁(k)，...a_m(k)，c₁(k)，...，c_n(k)，b_ij...t，1(k)，...，b_ij...t，m(k)，(i＝1，...，4；j＝1，...，i；..；t＝1，...，s)，其算法参见式(4)：

θ(k)＝θ(k-1)+K(k)[y(k)-h(k)^Tθ(k-1)]，

K(k)=P(k-1)h(k)h(k)TP(k-1)h(k)+λ,---(4)]]>

P(k)=1λ[I-K(k)h(k)T]P(k-1).]]>

其中，λ∈(0，1]为遗忘因子；θ(k)为第k时刻模型式(1)的辨识参数向量；K(k)表示第k时刻校正系数矩阵；P(k)表示第k时刻记忆系数矩阵；h(k)表示第k时刻过程参量的历史数据向量。θ(k)和h(k)表达式分别如下：

θ(k)^T＝[b₀(k)，b_1，1(k)，…，b_1，m(k)，…，b_ij...t，1(k)，…，b_ij...t，m(k)，

a₁(k)，…，a_m(k)，c₁(k)，…，c_n(k)]，

h(k)T=[1,u1(k-d-1),···,u1(k-d-m),···,]]>

uij...t(k-d-1),···,uij...t(k-d-m),]]>

y(k-1),···,y(k-m),e^(k-1),···,e^(k-n)],]]>

e^(k)=y(k)-h(k)Tθ(k)]]>

其中，符号“T”表示向量的转置；表示第s时刻的随机噪声的估计，s＝k，k-1，...，k-n；变量u_ij...t(k-d-l)＝u_i(k-d-l)u_j(k-d-l)…u_t(k-d-l)，l＝1，..，m。

4)、在线测量丙烯输入量、氢气输入量和聚合反应温度，并计算氢气输入量和丙烯输入量之比，再根据在线辨识的参数θ和熔融指数预报模型式(1)，在线动态预报聚丙烯生产装置中产品的熔融指数值。

熔融指数在线预报器在每次实验室化验结束后自动启动模型式(1)参数更新程序，继而根据最新的模型参数，在每个采样时刻在线测量计算氢气输入量和丙烯输入量之比和聚合反应温度，利用模型式(1)在线预报聚丙烯产品中的熔融指数。周而复始，实现聚丙烯生产过程中熔融指数的在线动态预报。