Resumen

Para predecir la velocidad de conversión del monómero de cloruro de vinilo (VCM) en el proceso de polimerización del cloruro de polivinilo (PVC), se propone un modelo mejorado de red neuronal de sensor suave del tipo Método de Grupo de Tratamiento de Datos (GMDH). Tras analizar la técnica del proceso de fabricación del PVC, se seleccionan las variables auxiliares para establecer el modelo de sensor suave y se normalizan los datos experimentales. Dado que la norma interna de la red neuronal de tipo GMDH original no puede resolver el problema de la colinealidad múltiple y que las variables útiles tienden a eliminarse prematuramente en el proceso de modelado, se propone un método híbrido que combina el método de análisis de regresión y el método de mínimos cuadrados para resolver el problema de la colinealidad múltiple. Al mismo tiempo, adoptando algunas experiencias de optimización en algoritmos genéticos (AG), se propone el método de combinación de variables de cruce generacional para resolver el inconveniente de la eliminación prematura de variables útiles. Los resultados de la simulación muestran que el modelo de sensor blando propuesto puede mejorar significativamente la precisión de la predicción de los indicadores económicos y técnicos en el proceso de polimerización del PVC y puede satisfacer los requisitos de control en tiempo real del proceso de producción del reactor de polimerización.

• Materias:Biotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Diagnóstico de fallas Tecnología de sensores Diagnóstico de fallos
• Subjects:Biotechnology Sensor networks Sensor system Fault diagnosis Sensor technology
• Palabras claves:modelo de sensor, problema de colinealidad, método de combinación de variables de cruce generacional, proceso de producción del reactor de polimerización, requisitos de control en tiempo real, proceso de fabricación de pvc, proceso de polimerización de pvc, método de mínimos cuadrados, método de análisis de regresión, cloruro de vinilo monómero
• Keywords:sensor model, collinearity problem, generational crossover combination variables method, polymerization reactor production process, real time control requirements, pvc manufacturing process, pvc polymerization process, least squares method, regression analysis method, vinyl chloride monomer