论文摘要
概率PLS保证了过程变量和质量变量的主元相关性最大,但是无法约束过程变量和质量变量的残差,导致残差中可能包含了大量的信息。提出一种基于残差再提取的概率PLS模型,在概率PLS的基础上,从残差中进一步提取出主要成分,从而将过程变量和质量变量划分为相关主元空间、与质量变量无关的过程变量的主元空间、无法预测的质量变量主元空间、过程变量残差空间和质量变量残差空间。采用极大似然算法,结合EM算法估计了模型参数,并构建了基于该模型的过程监控指标。在数字仿真例子中的应用验证了该算法的有效性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李庆华,潘丰,赵忠盖
关键词: 概率,残差提取,过程监控,极大似然算法
来源: 控制工程 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 数学,工业通用技术及设备
单位: 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
基金: 国家自然科学基金资助项目(61273131)
分类号: TB114
DOI: 10.14107/j.cnki.kzgc.161337
页码: 631-637
总页数: 7
文件大小: 647K
下载量: 33
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