聚合过程普遍存在反应机理复杂、过程非线性强的特点,导致聚合过程在线监控、过程优化和质量控制等研究具有一定的挑战性。本文以氯乙烯悬浮聚合过程为研究对象,开展了过程参数与质量指标的软测量建模、复合引发体系优化和质量指标优化控制等研究工作,主要研究内容如下:(1)在全面分析氯乙烯聚合过程工艺机理的基础上,构建了氯乙烯悬浮聚合过程基本模型,其中包括聚合反应动力学模型、聚合反应热力学模型、粒径分布群体平衡模型等,为氯乙烯聚合过程的软测量、过程优化和质量控制等研究提供了基础。(2)提出了一种基于模型输出校正的混合建模方法。通过机理分析建立氯乙烯单体液滴群体平衡模型,在此基础上,利用人工神经网络建模方法建立氯乙烯单体液滴群体平衡修正模型,实现对单体液滴群体平衡模型输出的在线修正,构成混合模型。将此建模方法应用于氯乙烯聚合过程中粒径分布的软测量,建立的混合模型既能按照液滴分散与聚并机理对聚氯乙烯颗粒的成长过程进行描述,同时又充分利用了生产现场数据对模型误差进行修正,相比纯机理模型取得了更好的预测效果。(3)研究了基于改进Kalman滤波算法的多模型融合建模方法。分别将K2PCA-ANN数据驱动模型与热力学模型应用于氯乙烯聚合速率的非线性预测,在基于最优估计的Kalman滤波算法的递推框架下将K2PCA-ANN模型预测值与热力学模型预测值有效融合,在此基础上,通过模型方差更新对Kalman滤波算法的估计参数进行在线校正,进一步优化融合模型的估计性能。应用结果表明,此建模方法较好地利用了K2PCA-ANN模型和热力学模型对生产现场数据样本进行信息提炼,提高了单一软测量模型的抗干扰性,提高了融合模型预测的精度与稳定性。(4)研究了软测量技术在聚合转化率在线监控中的系统集成。将OPC通讯应用于软测量技术的在线应用中,服务器站与操作站独立运行,服务器站计算机与控制系统连接,采集现场数据并软通过软测量模型计算出目标变量,并将此结果反馈给控制系统,再由OPC服务器发送。操作站计算机通过工业以太网与服务器站计算机连接,利用OPC客户端与OPC服务器进行数据交换,实现对目标变量的监控。氯乙烯聚合过程转化率监控的应用结果表明,该方案较好地解决了工业现场不同厂家的软硬件通讯问题,计算软件和监控组态软件并行运行,两者优势互补。(5)针对氯乙烯聚合过程复合引发体系的优化问题,提出了一种基于热力学模型、动力学模型和复合引发体系优化模型等多个模型的优化策略。以最小化单釜聚合时间为目标,以复合引发剂用量、反应釜移热能力等为约束条件,采用非线性规划解决了复合引发体系的优化问题;充分考虑反应釜传热能力对优化结果的影响,建立了复合引发体系的优化策略。应用结果表明,该优化策略能够优化复合引发体系配方,充分利用了聚合反应釜的传热能力,并能较好地应对冷却水温度、聚合温度和传热系数等过程参数变化对优化结果的影响,确保优化结果的准确性。(6)针对氯乙烯聚合过程质量指标的控制问题,提出了一种基于软测量技术的质量控制方法。采用K2PLS-ANN数据驱动建模方法建立了氯乙烯平均粒径的软测量模型,用于预测工艺变量与平均粒径指标之间的定量关系;利用软测量技术和非线性规划方法,求解得到符合平均粒径指标约束的最佳操作变量;根据平均粒径的离线分析值,利用间歇过程批次间重复的相似性特性,提出了一种偏差修正策略,用于调整操作变量和指导批次间的生产操作。应用结果表明,提出的质量优化控制策略,能够实现聚氯乙烯质量指标的平稳控制,有助于降低生产消耗,可用于指导实际生产过程。在充分理解氯乙烯悬浮聚合过程工艺和反应机理的基础上,利用软测量技术、最优化技术和质量控制技术等研究,为提高聚合过程系统建模和聚合物质量控制提供技术支持,有助于进一步开展聚合过程先进控制、系统优化等方面的研究。