本文關(guān)鍵詞：基于信息融合的氣相PE反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測

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【摘要】：聚乙烯(Polyethylene,簡稱PE)是一種常見熱塑性樹脂,由乙烯單體經(jīng)過聚合反應(yīng)而成。自1922年成功合成,到產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化至今已有60多年歷史,且占居全球五大泛用樹脂之首。在我國,PE也是合成類樹脂產(chǎn)能最大、進口量最大的品種,且采用氣相法工藝生產(chǎn)PE超過60%。雖然氣相法生產(chǎn)工藝具有眾多優(yōu)點,但與溶液法相比,存在傳質(zhì)傳熱不均等現(xiàn)象,直接導(dǎo)致物料結(jié)塊、料位非正常波動、流型不穩(wěn)定等問題。若對其處理不及時,則會帶來經(jīng)濟損失及安全隱患。針對氣相法PE生產(chǎn)特點及現(xiàn)有檢測技術(shù),設(shè)計冷模流化床實驗裝置及基于信息融合的氣相PE反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測系統(tǒng)。通過利用聲發(fā)射技術(shù)對氣相PE流化床反應(yīng)器進行聲波振動信號的采集,并對原始信號進行預(yù)處理與聲紋特征參數(shù)的提取及分析。結(jié)合統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法中的支持向量數(shù)據(jù)描述進行單傳感器單類別及多類別結(jié)塊監(jiān)測模型的建立及識別,并通過隸屬度函數(shù)對識別結(jié)果的柔化處理,關(guān)聯(lián)距離差與粒徑關(guān)系。最后通過利用D-S證據(jù)理論對多個傳感器通道識別結(jié)果進行決策層級信息融合,在一定程度上實現(xiàn)了對正常物料狀態(tài),微結(jié)塊物料狀態(tài)及重結(jié)塊物料狀態(tài)的準確識別。大量實驗結(jié)果表明：聲波振動信號可以很好的反映氣相PE流化床反應(yīng)器內(nèi)部物料粒徑差異性；對原始信號進行MFCC及LPCC特征參數(shù)提取并將其組合,從而有效的提升了類間距離,增加數(shù)據(jù)可分性；且將多種確定粒徑均一物料數(shù)據(jù)進行二次監(jiān)測模型的訓(xùn)練,有效地實現(xiàn)了對粒徑不均一的混合物料識別；最終通過對多個傳感器(通道)的識別結(jié)果進行D-S證據(jù)理論的信息融合,在一定程度上提升識別全局性,降低了不確定性等,充分驗證了信息融合方法的有效性,且該方法實現(xiàn)較為容易,開放性較好,具有較高的工程實用意義。
【關(guān)鍵詞】：氣相聚乙烯 流化床 結(jié)塊監(jiān)測 柔化SVDD D-S信息融合
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TQ325.12;TQ052
【目錄】：

• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集3-4
• 摘要4-6
• ABSTRACT6-15
• 第一章 緒論15-23
• 1.1 研究目的和意義15-16
• 1.1.1 氣相聚乙烯生產(chǎn)發(fā)展簡介15
• 1.1.2 實際生產(chǎn)中存在的問題15-16
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢16-18
• 1.3 信息融合技術(shù)概述18-20
• 1.3.1 信息融合技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀18-19
• 1.3.2 信息融合技術(shù)故障診斷簡介19-20
• 1.4 文本主要工作與結(jié)構(gòu)體系20-23
• 第二章 冷模實驗裝置及氣相PE反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計23-41
• 2.1 氣相PE工藝裝置簡介23-27
• 2.1.1 實際氣相聚乙烯流化床生產(chǎn)裝置介紹23-25
• 2.1.2 氣相聚乙烯流化床中試實驗裝置介紹25-27
• 2.2 氣相PE流化床冷模實驗裝置設(shè)計與實現(xiàn)27-30
• 2.3 基于聲波振動信號的氣相PE流化床反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測系統(tǒng)30-38
• 2.3.1 聲發(fā)射技術(shù)簡介30-31
• 2.3.2 聲波振動信號來源及分析31
• 2.3.3 基于聲波振動信號的氣相PE流化床反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測系統(tǒng)硬件設(shè)計31-36
• 2.3.4 基于聲波振動信號的氣相PE流化床反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測系統(tǒng)軟件設(shè)計36-38
• 2.4 氣相聚乙烯流化床冷模實驗設(shè)計38-39
• 2.5 小結(jié)39-41
• 第三章 氣相PE反應(yīng)器聲波振動信號特征參數(shù)提取及分析41-61
• 3.1 語音識別概述41-42
• 3.2 氣相PE流化床反應(yīng)器內(nèi)部物料聲波振動信號分析42-47
• 3.2.1 信號時域分析43-44
• 3.2.2 信號頻域分析44-46
• 3.2.3 其他特征參數(shù)分析46-47
• 3.3 聲波特征參數(shù)提取及分析47-58
• 3.3.1 原始信號預(yù)處理48-51
• 3.3.2 聲波振動信號的MFCC特征參數(shù)提取及分析51-55
• 3.3.3 聲波振動信號的LPCC特征參數(shù)提取及分析55-58
• 3.4 聲紋特征參數(shù)維度確定58-59
• 3.5 小結(jié)59-61
• 第四章 基于柔化SVDD的氣相PE反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測模型61-77
• 4.1 引言61
• 4.2 支持向量數(shù)據(jù)描述的監(jiān)測模型建立61-72
• 4.2.1 支持向量數(shù)據(jù)描述思想61-62
• 4.2.2 支持向量數(shù)據(jù)描述基礎(chǔ)理論62-64
• 4.2.3 核函數(shù)及相關(guān)參數(shù)的確定64-67
• 4.2.4 單類別SVDD結(jié)塊監(jiān)測模型67-70
• 4.2.5 多類別SVDD結(jié)塊監(jiān)測模型70-72
• 4.2.6 小結(jié)72
• 4.3 基于柔化SVDD的結(jié)塊監(jiān)測模型建立72-76
• 4.3.1 模糊數(shù)學(xué)理論概述72-73
• 4.3.2 隸屬度函數(shù)介紹與選擇73-74
• 4.3.3 基于柔化SVDD結(jié)塊監(jiān)測模型建立及實驗結(jié)果74-76
• 4.4 小結(jié)76-77
• 第五章 基于D-S證據(jù)理論的信息融合PE反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測77-95
• 5.1 引言77
• 5.2 多傳感器信息融合技術(shù)介紹77-82
• 5.2.1 多傳感器信息融合技術(shù)定義77-78
• 5.2.2 多傳感器信息融合基本原理78
• 5.2.3 多傳感器信息融合技術(shù)層級78-80
• 5.2.4 多傳感器技術(shù)融合算法80-82
• 5.3 基于D-S證據(jù)理論的信息融合PE流化床反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測82-84
• 5.3.1 Dempster-Shafer證據(jù)理論基本理論82-83
• 5.3.2 Dempster-Shafer合成規(guī)則83-84
• 5.4 基于D-S證據(jù)理論信息融合的氣相PE流化床反應(yīng)器結(jié)塊監(jiān)測84-92
• 5.4.1 采用多傳感器信息融合的原因84
• 5.4.2 基于D-S證據(jù)理論信息融合的氣相PE結(jié)塊監(jiān)測框架84-86
• 5.4.3 實驗結(jié)果及分析86-92
• 5.5 小結(jié)92-95
• 第六章 總結(jié)與展望95-97
• 6.1 總結(jié)95-96
• 6.2 展望96-97
• 參考文獻97-101
• 致謝101-103
• 研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文103-105
• 作者和導(dǎo)師簡介105-107
• 碩士研究生學(xué)位論文答辯委員會決議書107-108

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本文編號：858155