【摘 要】
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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PL
【机 构】
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江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡,214122
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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.
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