聚合反应过程分子量分布建模与控制的新方法

分子量分布（MWD）是高聚物产品最重要的质量指标之一，对它实施在线控制是实现聚合生产直接质量控制的关键环节。本项目的研究目标是：针对聚合反应过程，建立聚合物分子量分布各阶矩的灰箱模型，研究基于矩向量的控制策略，以此达到对分子量分布建模和控制的目标。根据聚合产品的MWD数据，利用正交投影方法，建立分布和其各阶矩之间可相互转换的数学模型，实现三维空间的分布函数向二维时间域的映射；解析典型聚合过程的基元反应式，抽取其中先验知识节点组成基函数集，构成灰箱模型的框架结构，利用结构逼近式神经网络建立控制变量与分子量分布之间的灰箱模型；使用假想教师方法利用可测参数（如反应温度、聚合物浓度等）估计不可测变量，建立分布函数矩向量的数学模型，为模型的验证，在线修正和相应的控制策略奠定基础。最后，在上述模型基础上，研究基于MWD矩的分布参数的控制策略。

分子量分布（MWD）是高聚物产品最重要的质量指标之一，对它实施在线控制是实现聚合生产直接质量控制的关键环节。由于MWD至今不能在线测量，因此直接质量控制成为难题。首先提出利用组合神经网络建立MWD灰箱模型的新结构。突破点在于实现了网络参数与MWD矩值间的等效相关，使模型的状态变量（前向网络的输出）具有重要物理意义，为利用矩值预估、修正和控制MWD提供新思路和途径。提出利用有限阶矩值对MWD实现部分闭环反馈控制的解决方案。针对被控矩向量自身的相关性，对矩值自由度与分布函数参变量数之间的关系进行分析，推导出被控矩向量的降维准则。结合可测或可推断的低阶矩，提出新的扩展的控制性能指标，实现聚合过程MWD部分闭环反馈控制。为方便控制策略的求解，对描述控制变量与分布输出的前向网络结构进行改进，提出SNARX-OPNN网络。基于此模型，针对系统中存在的不确定扰动和模型失配等问题，将H∞控制算法应用于MWD的控制中。探索利用周期操作模式控制半间歇反应器MWD的方法，提出通过控制引发剂方波进料的占空比实现预期分子量分布的形状控制。仿真研究表明，采用周期进料，聚合产物质量指标可以获得具有更宽的变化范围。提出两种结构逼近式建模方法建立复杂非线性系统的模型：研究使用参数分离和结构分离的方式建立复杂化学反应过程的模型方法，提出基于反应基元建立非线性系统模型的灰箱建模方法。