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摘要:介紹了某聚醋生產過程酣化工藝建立的過程質量指標醋化率的軟測量模型。提出一種利用減法聚類產生初始的T-S模糊模型，通過粗調與細調聚類半徑優化模糊模型的方法。建模前選擇或計算出輔助變量，對樣本數據進行了誤差剔除與歸一化處理。
仿真結果表明，該方法建模速度快，模型泛化性能良好，為醋化率的估計提供了一種有效方法。
關健詞 醋化率 軟測量T-S 模糊模型 減法 聚類泛化性能
聚醋 是 一 類高分子縮聚物的統稱，以對苯二甲酸(PTA)和乙二醇(EG)為基本原料合成的聚對苯二甲酸乙二醋(PET)具有優良的成纖性能和使用性能，有多種用途。在整個PET生產流程中，醋化反應是“龍頭”環節，是穩定聚醋生產的關鍵工序，其第一醋化釜出口的主要質量指標醋化率的高低直接影響后續反應的進行，影響聚醋產品的結晶性能，因此對醋化率進行準確測量進而實施控制是非常重要的川。但由于該指標無法用傳感器直接檢測，以前僅能通過采樣分析得到，存在很大滯后，對保證產品質量十分不利。軟測量技術的出現，為解決此變量的測量問題提供了方便。軟測量技術主要包括機理分析與輔助變量的選擇、數據采集和處理、軟測量建模、模型的在線校正等部分[21。文獻川采用機理方法對醋化率進行軟測量建模，并未給出估計結果。本文在此基礎上進一步用基于T一S類型的模糊神經網絡方法建立醋化率的軟測量模型。
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