模式識別在炭黑生產(chǎn)過程優(yōu)化及建模中的應(yīng)用.pdf

1、炭黑是由許多烴類物質(zhì)(固態(tài)、液態(tài)或氣態(tài))經(jīng)不完全燃燒或裂解生成的.炭黑是橡膠制品(主要是輪胎)的重要補強劑和填充劑,橡膠工業(yè)沒有炭黑工業(yè)輔助配合是不可能發(fā)展的.針對目前炭黑工業(yè)生產(chǎn)主要以經(jīng)驗為主的不利境況,本文嘗試將模式識別用于炭黑生產(chǎn)過程優(yōu)化,構(gòu)建生產(chǎn)工藝參數(shù)與炭黑質(zhì)量指標(biāo)之間的模型,另外開發(fā)了炭黑工藝參數(shù)優(yōu)化系統(tǒng).首先,本文采用模式識別中的聚類分析法、非線性映照法、主成分分析法、白化變換-線形映照法以及多重判別矢量法處理炭黑工藝數(shù)據(jù)

2、,挖掘炭黑生產(chǎn)過程中的規(guī)律性.通過比較分析,相比之下發(fā)現(xiàn)多重判別矢量法中樣本分類效果較好,兩個判別矢量幾乎包含了全部原始樣本信息.根據(jù)得到的樣本分類圖,找到比較明顯的局部優(yōu)區(qū),判定了優(yōu)化方向;分析計算結(jié)果后得出炭黑生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵影響參數(shù),詳細(xì)解析了各工藝參數(shù)在優(yōu)化過程中的變化趨勢;將模式識別優(yōu)化結(jié)果與實際生產(chǎn)過程結(jié)合制定了模式識別優(yōu)化方案.其次,我們采用MLR、PCR、SR、PLSR等線性回歸方法,構(gòu)建炭黑工藝參數(shù)與質(zhì)量指標(biāo)之間的預(yù)測

3、模型,校正集和預(yù)測集中模型計算值與實際生產(chǎn)值之間的相對誤差超過5.30％,且模型計算值都在狹小范圍內(nèi),不能準(zhǔn)確反映實際生產(chǎn)情況.采用改良BP、ELM、RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建炭黑生產(chǎn)過程非線性映射模型,比較后得出RBF模型中平均預(yù)測誤差、平均預(yù)測相對誤差以及誤差平方和相對較小,是校正和預(yù)測的最佳模型,以炭黑吸碘值和吸油值為目標(biāo)變量,訓(xùn)練集中擬合相對誤差在1.00％以內(nèi),預(yù)測集中RBF模型的平均預(yù)測相對誤差分別為1.74％、1.44％,達(dá)到實際生產(chǎn)