基于BP神经网络和AHP的软胶囊滴丸产品质量软测量建模

为了解决软胶囊滴丸产品质量控制系统的建模问题,文中提出了一种基于BP神经网络和层次分析法（AHP）的二级软测量建模方法．首先详细分析了软胶囊滴丸生产过程质量控制的性能要求和影响产品生产过程质量的因素,给出软胶囊滴丸产品的二级层次结构质量指标体系和操作变量;在此基础上,利用BP神经网络进行建模,获得以工艺参数为输入,以各二级质量指标为输出的软胶囊滴丸生产过程质量子模型;然后,用AHP确定各二级指标的权重,最终建立软胶囊滴九生产过程质量控制的二级软测量模型．仿真实验结果表明了该方法的有效性．     

基于PLS软测量技术在加氢裂化产品质量控制中的应用

相关因素分析和产品质量建模是产品质量控制的关键.针对加氢裂化装置航煤闪点难以在线控制的难点,采用部分最小二乘法(PLS)进行油品质量相关因素分析,并通过部分最小二乘回归(PLSR)建立了航煤闪点的软测量模型.计算结果表明,PLS是收集、整理、分析现场数据的有效方法,用于质量指标的统计和建模,具有较高的精度,能很好地用于产品质量控制之中.     

基于逻辑回归的计数型质量特性健壮参数谨慎控制策略

针对制造过程中存在的计数型质量特性，研究了相关基于统计回归模型的健壮参数控制（RM RPC）方法的建模和优化求解.引入谨慎控制的概念，与提出的一种逻辑回归方法整合后对过程进行建模，以提高RM RPC方法在不确定性环境中的健壮性，并在此基础上给出运用逻辑回归方法进行优化求解的流程.以表面贴装制造过程为例进行了应用分析.结果表明，所提出的研究方法在提高过程质量和稳定性上是有效的.     

GARCH型相关过程及其质量控制图

化工等连续生产过程，质量指标常常表现出自相关性，违返了常规控制图的独立性假定，一般的修正方法都是基于ARMA模型表示质量过程，本文应用GARCH时间序列模型，建立了GARCH型自相关的质量过程，并提出了GARCH型控制图，为条件异方差的质量自相关过程控制提供了处理工具，可以解决实际工作中因设备，原材料或操作因素等使质量波动幅度变化的过程控制问题。     

一种改进的粗糙表面法向弹塑性接触解析模型

针对现有各种粗糙表面接触模型存在的不足,提出一种改进的粗糙表面法向弹塑性接触解析模型,该模型同时考虑了微凸体完全弹性、弹塑性和完全塑性3种变形状态。对完全弹性和完全塑性变形阶段,采用经典弹性接触和塑性接触力学公式进行建模;对混合弹塑性变形阶段,提出一种利用低阶椭圆曲线插值进行解析建模的方法。进一步,利用概率统计分析方法建立了粗糙表面法向弹塑性接触模型。将该模型与公开文献中的其他模型进行了对比,结果表明:该模型能够描述出微凸体接触状态变量随法向接近量单调、连续和光滑的变化过程,并且能够对粗糙表面法向弹塑性接触行为进行建模;模型的预测结果和基于有限元结果的经验模型的预测结果接近。     

管道类连续系统可靠性建模方法

以管道这种典型的连续系统可靠性建模为背景,论述了国内外研究现状,通过将连续系统离散成单元(作为一个"串联系统"对待),应用最小次序统计量推导出系统强度的概率密度函数;分析了基于最小次序统计量思想的串联系统相关失效可靠性建模;同时讨论了连续系统材料强度的两种影响因素:材料自身的不均匀性和材料质量的不稳定性.最后建立了管道类连续系统可靠性模型,能够反映单元间的失效相关性,为管道、钢缆等连续系统的可靠性设计与可靠性计算提供依据.     

顺序输送成品油质量指标值衰减规律研究进展

相邻批次间混油拖尾现象的跟踪和油品质量指标的预测是混油切割及制定成品油管网调度计划的基础。然而油品质量指标的变化规律因拖尾段存在反常扩散、流动与传热耦合及复杂边界条件影响等问题而尚未得到有效揭示。针对"工业4. 0"背景下成品油管网大规模、高精度、智能化运行的需要,综述了管道中混油拖尾、质量指标值衰减过程的相关研究进展,总结了利用实验和数模揭示油品按不同比例混合后质量指标值变化规律的相关研究的现状和局限性。评述了组分油体积分数与管流过程拖尾现象的关系模型、油品成分与质量指标的关系模型,并梳理了相关的实验研究。指出今后将重点开展3个层次的研究:通过静态混合实验测定不同油品按不同比例在不同状态下混合后的不同质量指标值的变化规律,建立单组分分析模型及预测质量指标值的混合规则;探究考虑反常扩散过程的混油拖尾现象的机理,构建混油段形成拖尾效应的反常扩散模型;探究混油段质量指标值在管流过程中的变化规律,构建基于拟组分体积分数的混油段质量指标值的衰减规律模型。最终得到全面反映顺序输送管道内混油拖尾、质量指标值衰减现象的变化规律,为管输成品油的混油量控制、油品质量控制、切割方案制定提供了理论支持。     

基于多变量统计方法的产品质量控制

提出了一种多变量统计质量控制方法来减小由于过程扰动引起的产品质量变化.该方法首先通过正常工况的历史数据,建立一个部分最小二乘的回归模型,利用高采样频率的过程测量值来预测质量变量的值.预测误差作为部分最小二乘逆模型的输入得到过程操纵变量的调节量,通过调节过程操纵变量来抑制过程扰动,减小质量变量的变化.所提出的多变量统计质量控制方法在TE过程中得到了验证.仿真结果表明,与传统的PID质量控制方法相比,所提出的方法能减小由过程扰动引起的质量变化.     

基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型研究

焦炭是高炉炼铁的重要原料,其质量是影响铁水质量和高炉顺行的重要因素,针对焦炭质量存在检验难、滞后性、预测误差大等问题,提出一种基于梯度提升决策树算法的焦炭预测模型;结合专家经验与相关性分析方法,深入研究配合煤质量对焦炭质量的影响;最后利用配合煤质量指标对焦炭质量指标灰分、硫分、耐磨强度、抗碎强度进行建模预测;根据某焦化厂历史生产数据对模型进行评估,实验结果表明:基于梯度提升决策树的焦炭质量预测模型相较于线性回归模型、随机森林模型,决策树模型误差小、准确率高,可以为焦化厂配煤炼焦提供一定的理论依据。     

时间序列分析的随机集方法

通过建模仿真,对有独立观测值的统计方法进行估计、预测和控制,并提出了一种新的解决时间序列分析的方法．由全集中某些指定数值的最邻近域诱导出一种局部不确定的随机集模型,在“模糊集”的基础上将统计目标整合到基于规则的系统中．实例结果分析表明,随机集模型是一种很好的时间序列分析方法。     

基于偏最小二乘法回归的工序质量建模

针对制造工序质量控制问题,应用多元统计分析中的偏最小二乘回归法建立了质量模型.利用该模型可以定量分析加工工序与最终成品率之间的关系,进而通过将大量的工序影响因子约简得到主要影响因子子集.根据在线生产的相关质量数据,采用非线性迭代偏最小二乘法获得影响因子的权重.得到偏最小二乘因子权重可以在线预测成品质量变化,避免离线测试.在半导体制造实例研究中,以工序质量水平为自变量,成品质量水平为因变量,建立了质量水平传递模型,应用该方法可实现多工序质量异常的在线诊断和预测,为质量控制提供了定量依据.     

卷取张力控制过程的故障诊断

在冶金工业生产中,带材的卷取过程会直接影响产品的最终质量.卷取张力是保证卷取过程稳定的重要因素.因此卷取张力控制过程的故障诊断具有现实意义.采用偏最小二乘（Partial Least Squares,PLS）对卷取张力控制过程的故障进行诊断.PLS是一种利用统计原理提取过程数据中的有用信息建立过程模型的降维技术.它不仅可以完成数据降维和特征提取,还考虑了输入、输出数据之间的回归关系.通过PLS分解可以降低空间的维数,使提取的主元具有变化度和可区分性,最后根据T²和Q统计量实现故障检测,通过累计贡献图实现故障识别.仿真结果验证了方法的可行性.     

PLS path model building: A multivariate approach to land price studies-A case study in Beijing

Previous studies have revealed that statistical methods can be used to analyze land-leasing parcel data. However, the conventional statistical methods used in land analysis have some limitations, especially in cases of limited observational data. In this paper, with the help of geographic information system (GIS) techniques, a partial least squares (PLS) path model is applied to study the relationship between residential land prices and various determinants through a case study of Beijing in China. From a preliminary analysis, four latent variables are selected: accessibility of the workplace center, livability, traffic, and environment facilities. The results show that the observation variables have a strong explanatory power for their corresponding latent variables, and the four latent variables have varying impacts on residential land prices. Of the latent variables, accessibility to the workplace center has the strongest impact on the residential land price.     

软测量技术及其在加氢裂化分馏塔中的应用

在总结现有各种软测量技术的基础上,指出统计分析方法中的部分最小二乘法和神经网络方法中的径向基函数网络,是经实际应用证明有效的方法。提出了一种将ＰＬＳ和ＲＢＦＮ结合的方法,并将ＰＬＳ,ＲＢＦＮ,ＰＬＳ－ＲＢＦＮ３种算法分别用于加氢裂化分馏塔航煤点软测量模型的建立,其泛化结果表明基于ＰＬ－ＳＲＢＦＮ算法建立的软测量模型具有更好的预测精度。     

多元统计过程控制方法的平方预测误差分析

作为多元统计过程控制方法中的常用统计量,平方预测误差（ Ｓ Ｐ Ｅ）的变化规律有待深入研究。介绍了主元分析建模方法,推导了 Ｓ Ｐ Ｅ均值公式,分析了 Ｓ Ｐ Ｅ均值和过程变量均值向量、协方差矩阵之间的解析关系,用来自 ３ 阶液位系统的仿真数据验证了分析的结果。给出了 Ｓ Ｐ Ｅ随过程变量均值向量、协方差矩阵变化而变化的若干规律,说明了这些规律在生产过程监控应用中的意义。     

一种多向CPLS方法及其在间歇过程监控中的应用

将并行偏最小二乘（CPLS）算法引入到间歇过程监控中,提出一种多向并行偏最小二乘（MCPLS）监控方法.CPLS算法可以提取过程变量与质量变量的相关信息,也能对彼此不相关的信息进行主元提取.与基于PLS的监控方法不同,基于CPLS的过程监控方法提供了一个完整的监控框架,不仅能够监控过程变量,而且也能监控质量变量的信息,更好地反映了过程的运行状态.文中首先将间歇过程三维数据转换为二维数据,然后应用CPLS算法建立过程监控模型,构建T2c,T2x,Qx,T2y,Qy监控指标,并通过间歇过程批次间的统计特性计算出监控指标控制限,分别监控过程变量与质量变量的相关信息、彼此无关信息以及残差信号等.最后将MCPLS算法应用到青霉素发酵过程的监控中,应用结果表明了该方法在间歇过程监控中的有效性和优越性.     

基于sub-MPLS的多阶段间歇过程质量预测与控制

针对大部分多阶段间歇过程,质量多数难以在线测量与控制问题,提出一种新颖的在线质量预测方法,基于子时段的MPLS质量预测方法.首先,采用聚类分析方法对间歇过程时间片矩阵PCA负载矩阵进行分类,依据过程变量相关性的变化,过程被分成几个操作阶段,然后,定出与质量变量最相关的阶段,在该阶段建立sub-MPLS在线质量预测模型,另外,还提出一种闭环质量控制方案.在一个典型的多阶段间歇过程-注塑过程的应用结果表明了所提出方法的有效性.     

近红外光谱在印刷品颜色检测中的应用

为了对印刷品颜色进行快速、准确检测,应用近红外光谱技术(NIR)并结合偏最小二乘法(PLS)建立印刷品颜色检测模型.对近红外光谱获取的144个样本光谱曲线,应用主成分分析方法进行降维,维数为5.选取的主成分作为光谱优化特征子集以替代原来复杂的光谱数据.随后,将144个样本数据随机分为定标集和预测集,利用偏最小二乘法在103个定标集样本数据基础上建立印刷品颜色预测模型,应用此模型对41个预测集样本颜色进行预测.研究结果表明:利用PLS模型得到样本的实测值和预测值之间的预测决定系数(R~2)为99.74%,预测平均相对误差为0.636%,表明利用近红外光谱技术检测印刷品颜色是可行的.     

基于偏最小二乘分析的人脸表示与识别

基于偏最小二乘回归分析,提出了一种新的人脸表示与重构方法.与主成分分析相比,通过偏最小二乘所抽取的低维人脸表示特征具有更好的分类性能.在ORL人脸数据库上的实验结果表明,基于偏最小二乘方法对于测试图像进行重构优于主成分分析方法,并且分类结果也好于后者.