聚丙烯产品熔融指数的智能控制策略研究

任亚东

呼和浩特石化公司  内蒙古 呼和浩特  010020

摘要：本研究主要探究了聚丙烯产品的熔融指数的智能控制策略。熔融指数作为核心参数，对聚丙烯产品的性能影响重大。然而，传统方法难以精确控制熔融指数。因此，我们提出了一种基于模糊逻辑与神经网络的混合型智能控制策略，该策略以大规模全工程数据为训练基础，对熔融指数进行模型预测和控制优化。试验结果表明，该策略大幅提高了聚丙烯产品熔融指数的控制精度与稳定性，为聚丙烯的生产效率提升和性能提高提供了有效途径。

关键词：聚丙烯产品；熔融指数；智能控制策略；模糊逻辑与神经网络；控制优化。

引言

聚丙烯是化工行业中常见且具有广泛应用的一种塑料原料，其产品性能的优劣直接影响着最终产品的性质，尤其是熔融指数更是能够直接反映出聚丙烯产品的加工性和使用性能。然而，熔融指数的控制一直是生产过程中的一大挑战，传统的控制方法往往无法取得理想的控制效果，这不仅会影响产品质量，同时也直接决定了生产效率和资源的利用效率。为了解决这个问题，本文尝试基于模糊逻辑与神经网络的混合型智能控制策略，试图提升熔融指数的控制精度与稳定性，以期对聚丙烯的生产效率和性能有所提高。

1、聚丙烯产品熔融指数的研究背景

聚丙烯产品在许多行业中广泛应用，熔融指数作为其重要性能指标之一，决定着产品的加工性能和使用性能[1]。具体来说，熔融指数反映了塑料在熔融状态下的流动性能，是衡量聚丙烯在加工过程中流动能力的重要数据。较低的熔融指数意味着聚合物的流动性较差，可能会对制品加工和产品性能产生影响。控制聚丙烯产品的熔融指数对于提高产品性能和制程效率至关重要。

2、基于模糊逻辑与神经网络的智能控制策略

2.1 模糊逻辑与神经网络在熔融指数控制中的应用基础

模糊逻辑和神经网络是两种重要的智能控制技术。模糊逻辑是一种不精确的逻辑，能够很好地处理不确定、模糊的问题，对处理理论和方法具有独特的优势[2]。神经网络本质上是一种复杂的非线性系统，具有良好的适应性，能够通过自身的结构和参数的调整，适应不确定性。在聚丙烯产品熔融指数控制中，模糊逻辑具有处理不确定性的优势，能对熔融指数控制进行非线性映射，提高控制精度。神经网络具有自适应性和非线性特性，可通过自我学习和调整网络各节点的权值，达成最佳控制效果。

2.2 智能控制策略的设计方法与实现过程

设计聚丙烯熔融指数的模糊神经网络控制策略，主要步骤包括：确定控制对象与环境，选择输入输出变量考虑的因素，建立模糊集和模糊规则，建立模糊推理机制以及反向传播神经网络。确定控制对象是聚丙烯产品的熔融指数，控制环境是生产过程。寻找影响熔融指数的关键因素，作为输入变量，如熔融压力、温度等。输出变量是熔融指数控制效果。根据经验和专家知识，建立模糊集，如“高”、“中”、“低”。在此基础上构造模糊规则，比如，如果温度是高而压力是低，则熔融指数控制效果是好。建立模糊推理机制，包括模糊运算方法和模糊推理法[3]。产生的模糊控制量，通过反模糊化变为明确的控制量。反向传播神经网络将输入数据进行过滤和预处理，将离散化的模糊数转化为连续数据，通过训练和学习，迭代优化以实现最佳的控制效果。这种基于模糊逻辑和神经网络的智能控制策略，自适应性强，能有效处理熔融指数的控制问题，令控制过程持续稳定，具有广阔的应用前景。

3、智能控制策略的性能测试与效果分析

3.1 基于大规模工程数据的智能控制策略性能测试

在聚丙烯生产过程中，聚丙烯产品熔融指数的精确控制十分重要，直接影响到产品的性能和质量。本章以大规模的聚丙烯生产工程数据为基础，对基于模糊逻辑与神经网络设计的智能控制策略进行了系统的性能测试，并且进行了分析。从工程中获取大规模聚丙烯生产数据，包括反应条件、生产流程控制参数、产品熔融指数等信息。筛选参与控制的关键参数，并以此为基础构建出模糊逻辑与神经网络模型，走向深度的智能控制策略性能测试。通过联合模拟和实际生产数据对比，验证了模型的预测精度和控制效果。测试结果表明，模型在应对生产环境复杂性和不确定性方面具有良好的稳定性和鲁棒性，能够有效准确的预测和控制聚丙烯产品的熔融指数。

3.2 聚丙烯产品熔融指数的控制优化效果分析

将基于模糊逻辑与神经网络的智能控制策略应用于聚丙烯熔融指数的控制过程中，明显优化了聚丙烯生产过程的控制精度和稳定性，进而提高了聚丙烯产品的质量。这种优化效果可以从以下几方面具体展示。熔融指数的控制精度明显提高[4]。实际生产中，受到许多因素影响，聚丙烯产品熔融指数常出现不稳定，但基于该智能控制策略，可有效预测产生不稳定性的因素，并及时调整生产参数，使熔融指数的波动变小。生产过程的稳定性得到提升。传统的控制策略在遇到复杂的生产环境时，控制效果往往会受到影响。而该智能控制策略以其强大的自适应和学习能力，能够在复杂的生产环境中保持良好的控制效果。聚丙烯产品质量得以提高。通过提高熔融指数的控制精度，使得产品的性能更加稳定，从而增强了产品的市场竞争力，这也是企业最终追求的目标。

此次研究分析了基于模糊逻辑与神经网络的智能控制策略在聚丙烯熔融指数控制中的应用效果，为聚丙烯工程和产品制造领域的研发人员提供新的工具和思路，也有助于推动聚丙烯领域的进步与发展。

4智能控制策略在聚丙烯熔融指数控制中的优势分析

聚丙烯产品熔融指数的控制优化，关乎到其产品质量标准和生产效率。其中，智能控制策略展现出显著的优势。智能控制策略基于模糊逻辑与神经网络，能够通过学习处理大规模熔融指数数据，实现对聚丙烯产品熔融指数的预测和控制[5]。这一点，传统的结构性控制方法难以匹敌。智能控制策略具有较强的自适应性和鲁棒性，能有效应对生产过程中的各种不确定性和干扰。通过模糊逻辑和神经网络的联合运用，能在面临不确定参数和非线性因素的情况下，实现对熔融指数的精确控制。智能控制策略具有良好的扩展性和可泛化性，容易适应各种复杂的生产环境和状态变化。智能控制策略在设计及实施过程中，并未预设明确且固定的模型参数，而是根据实际数据进行自我学习和调整。

结束语

通过本次研究，我们对聚丙烯产品的熔融指数进行了智能控制策略的深入探讨。在研究中，提出了一种基于模糊逻辑与神经网络的混合型智能控制策略，以大规模全工程数据为基础，对熔融指数进行预测和优化控制。实验证明，这种策略能有效提高熔融指数的控制精度和稳定性，提升聚丙烯的生产效率和性能。尽管这项研究取得了初步成果，但还需要在更多聚丙烯产品的生产实践中进行验证和优化。此外，对于其他重要参数的智能优化控制方法，也值得进一步研究。

参考文献

[1]张楠汉.NOVOLEN工艺聚丙烯熔融指数影响因素分析[J].浙江化工,2020,51(06).

[2]董少永,聂伟斌,杨艳君,曹杰.高熔融指数聚丙烯对挤压造粒机的影响[J].化工设计通讯,2020,46(03).

[3]郝珉.聚丙烯熔融指数的影响因素研究[J].化工设计通讯,2019,45(11).

[4]王清峰.聚丙烯纺丝料产品熔融指数检测影响因素的研究[J].石油石化物资采购,2022,(22).

[5]马珑睿任意龙.开发超高熔融指数聚丙烯的工艺优化调整[J].中国科技期刊数据库 工业A,2019,(09).