基于改進(jìn)OPLS間歇過程監(jiān)測、質(zhì)量預(yù)測及異常變量追溯.pdf

1、提高產(chǎn)品質(zhì)量、保證生產(chǎn)安全一直是現(xiàn)代工業(yè)追求的目標(biāo)，如何對產(chǎn)品質(zhì)量實(shí)時(shí)預(yù)測、實(shí)施過程監(jiān)測，及時(shí)有效的修復(fù)故障，成為現(xiàn)在研究的熱點(diǎn)之一。隨著計(jì)算機(jī)等相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)過程可獲得大量甚至冗余的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著與生產(chǎn)過程運(yùn)行狀態(tài)及最終產(chǎn)品質(zhì)量密切相關(guān)的信息，若能充分利用這些數(shù)據(jù)將具有非常重要的意義。
　　 本文以多變量統(tǒng)計(jì)方法為理論，提出了基于窗口均值OPLS的質(zhì)量預(yù)測、過程監(jiān)測及異常變量追溯方法，并將其應(yīng)用到連續(xù)退火生產(chǎn)過程中

2、。主要工作包括：
　　 本文通過參考國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，介紹了基于PLS方法的質(zhì)量預(yù)測、過程監(jiān)測及異常變量追溯。為使模型更易于解釋和理解，引入了OPLS算法。在OPLS算法中，正交成分個(gè)數(shù)的確定是一個(gè)關(guān)鍵的問題，本文提出了一種改進(jìn)的OPLS算法，為準(zhǔn)確的確定正交成分個(gè)數(shù)提供了一個(gè)有效的手段。針對建模變量多、模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、數(shù)據(jù)不等長等問題，提出了窗口均值OPLS算法，該方法依據(jù)工藝時(shí)段確定窗口寬度，并在每一個(gè)窗口寬度內(nèi)取過程變量的均值

3、作為輸入變量建立OPLS模型；在進(jìn)行異常變量追溯時(shí)，本文提出了貢獻(xiàn)控制限、超限率的思想，為及時(shí)修復(fù)故障提供了可靠的保證。
　　 連續(xù)退火過程具有過程變量多、數(shù)據(jù)采樣頻率高等特點(diǎn)，在生產(chǎn)過程中帶鋼硬度很難在線測得，主要是通過截取帶鋼頭、尾部進(jìn)行離線實(shí)驗(yàn)分析獲得，控制也主要依據(jù)操作工人的經(jīng)驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)，具有較大的滯后性和盲目性，而且在連續(xù)退火生產(chǎn)中帶鋼的硬度缺陷很難彌補(bǔ)。本文將窗口均值OPLS算法應(yīng)用到連續(xù)退火過程帶鋼質(zhì)量預(yù)測、過程監(jiān)測