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文檔簡介
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,如何對產(chǎn)品質(zhì)量實時預測、實施過程監(jiān)測,及時有效的修復故障,成為現(xiàn)在研究的熱點之一。隨著計算機等相關(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)蘊含著與生產(chǎn)過程運行狀態(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)計方法為理論,提出了基于窗口均值OPLS的質(zhì)量預測、過程監(jiān)測及異常變量追溯方法,并將其應用到連續(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,介紹了基于PLS方法的質(zhì)量預測、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,正交成分個數(shù)的確定是一個關(guān)鍵的問題,本文提出了一種改進的OPLS算法,為準確的確定正交成分個數(shù)提供了一個有效的手段。針對建模變量多、模型結(jié)構(gòu)復雜、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)工藝時段確定窗口寬度,并在每一個窗口寬度內(nèi)取過程變量的均值
3、作為輸入變量建立OPLS模型;在進行異常變量追溯時,本文提出了貢獻控制限、超限率的思想,為及時修復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,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、尾部進行離線實驗分析獲得,控制也主要依據(jù)操作工人的經(jīng)驗來實現(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。本文將窗口均值OPLS算法應用到連續(xù)退火過程帶鋼質(zhì)量預測、過程監(jiān)測
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