氯化聚乙烯簡稱CPE(Chlorinated Polyethylene)，是一種新型高分子合成材料，具有優良的耐候性、耐老化性、電絕緣性等優良特性。我國從20世紀90年代中期開始大力推廣塑料建材，限制采用木材，使建筑業以塑代木、以塑代鋼迅猛發展。近年來，隨著國內的制造業、建筑業蓬勃迅猛的發展，對于化學建材的需求量日益增加，CPE作為新型的彈性材料，由于原料簡單、生產成本較低，以及塑料門窗等石化產品的優越性越來越被人們所認識，國內氯化聚乙烯產品作為新型材料其生產和應用正在呈不斷上漲趨勢。CPE的生產過程主要是在間歇反應釜中進行的氯化聚合反應，由于氯化聚乙烯... 氯化聚乙烯簡稱CPE(Chlorinated Polyethylene)，是一種新型高分子合成材料，具有優良的耐候性、耐老化性、電絕緣性等優良特性。我國從20世紀90年代中期開始大力推廣塑料建材，限制采用木材，使建筑業以塑代木、以塑代鋼迅猛發展。近年來，隨著國內的制造業、建筑業蓬勃迅猛的發展，對于化學建材的需求量日益增加，CPE作為新型的彈性材料，由于原料簡單、生產成本較低，以及塑料門窗等石化產品的優越性越來越被人們所認識，國內氯化聚乙烯產品作為新型材料其生產和應用正在呈不斷上漲趨勢。CPE的生產過程主要是在間歇反應釜中進行的氯化聚合反應，由于氯化聚乙烯生產過程中的反應釜溫度控制存在大滯后、大慣性等特點，普通的串級控制很難得到理想的控制效果，容易出現比較大的超調，調整時間長，魯棒性差，甚至影響到產品的質量。常規PID控制已不能滿足控制要求，為此我們提出了采用先進控制算法給予改進的有效嘗試。
　　本文以青島海晶化工廠年產1萬噸氯化聚乙烯聚合反應裝置的控制系統為研究背景，經過對其聚合反應中溫度特性的深入分析，總結氯化聚乙烯聚合反應和控制上的難點，提出采用基于神經網絡的模糊控制的先進控制方法。模糊邏輯系統易于理解，神經網絡具有極強的自適應學習能力。通過充分利用模糊控制原理，并在神經網絡學習算法的基礎上，以控制系統的溫度為對象，設計一種利用模糊神經網絡學習算法的控制器，完成先進控制算法對于CPE控制系統的改進。
　　為了能夠直觀生動得表現化工工業生產中CPE的生產流程，本文以浙大中控的JX-300XP DCS集散控制系統為背景，利用其SCKey組態軟件設計了CPE的生產組態，其軟件環境具有良好的可操作、實時監控和動態顯示特性。利用SCKey組態軟件解決聚合反應釜的配方管理、批量控制和釜溫控制。為了驗證算法的可用性，本文采用具有強大計算能力的Matlab進行仿真，得到了很好的改進效果，為模糊神經網絡算法應用到生產實際提供了有效的途徑。