基于多点报警的多元统计过程控制

本文主要研究了一种将控制图的报警准则由一点改为多点时多元控制图的构造,对于不同的多点报警准则的控制图可以通过计算平均运行长度的方法得出了不同的控制限参数。然后本文对各种报警准则下的多元控制图与Hotelling T2控制图,MCUSUM(多元累计和控制图)和MEWMA(多元指数加权移动平均控制图)进行了比较,说明这种改变报警规则的多元控制图在监测过程中出现的微小波动时具有一定的优势。

基于投影变换的多元统计过程控制与诊断模型

针对多元统计过程控制图中变异源的识别问题,给出了基于投影变换的多元过程控制和诊断模型,将原始样本数据通过投影变换,转换为相互独立的数据,然后对各独立变量分别构建控制图,从而达到控制多元过程的目的.恰当地构造变换矩阵,使转换后的样本数据的协方差矩阵为单位矩阵.由于转换后的各变量相互独立,可通过多个控制图的联合报警概率的计算,建立联合概率控制图,对过程进行整体控制;利用转换矩阵,可发现导致异常的原因.最后通过对手机摄像头聚焦度测量结果的分析将该方法进行了验证.结果表明,所提的多元过程控制方法与T2控制图的结果基本相同,并可以指示出过程变异的原因.

多元自相关过程的VAR控制图

为了解决多元自相关过程的残差T^2控制图对小偏移不灵敏的问题,本文利用批量-均值法的思想,结合VAR模型的渐近分布,设计了多元自相关过程的向量自回归(VAR)控制图.只要子组样本量足够大,VAR控制图可以对过程出现的各种偏移进行有效控制.通过对比残差T^2控制图的控制效果,得出VAR控制图对小偏移灵敏、残差T^2控制图对大偏移灵敏的结论,联合使用VAR控制图和残差T^2控制图可更有效地监控多元自相关过程。

基于多元统计过程控制的故障识别方法

通过简化多维正态分布计算各工业变量导致采样点异常的概率,依据此概率结合对工业过程的分析,实现故障源的有效识别.证明了待求多维正态分布概率落在等马氏距离边界内,利用这一结论及多元统计学原理将复杂的多维正态分布转化为F分布,解决了多维正态分布求解难的问题.仿真结果表明了这种基于多元统计过程控制(MSPC)的新方法的有效性和准确性.

基于惩罚Logistic回归的多元统计过程控制研究

随着机器学习的发展,众多学者提出了引入分类器的控制图方案,将监控问题转化为二分类问题。结合RTC方法,利用机器学习的高效性,实时生成分类器对观测值进行精准的分类。针对高维数据,可采用Lasso的方法对数据进行特征提取,方便控制图报警后的异常因素诊断。提出基于Lasso惩罚的Logistic回归的控制图,监控时采用了RTC方法。从实验结果可知该控制图拥有比其他方法更优良的性能,并通过手机相机的实际生产过程进行了案例分析。

基于多元统计过程控制的费托合成生产过程分析

基于多元统计过程控制方法首次对宁夏煤业公司4 Mt/a费托合成装置生产过程进行了分析,利用主元分析法提取了该过程多元自相关工艺参数的主元,并建立了基于主元的多元控制图,最终在统计受控状态下对该过程进行了过程能力评价。提出的多元控制图对于费托合成生产过程的分析和监控具有一定的指导作用,同时通过过程能力评价确认了该过程可以满足工艺操作的要求,但仍具有优化的潜力。

基于支持向量机的混杂数据过程控制

近年来,随着制造系统智能化和复杂化程度提升,获取的数据呈现出数据来源多元化、数据量激增、数据类型混杂等特点。本文研究了计量数据(measurable data)与属性数据(attribute data)的混杂数据过程控制与诊断问题。借助支持向量机(Support Vector Machine, SVM),探讨了多元混杂数据出现均值偏移时的过程控制与诊断。沿着从多元正态数据到混杂数据的研究思路,探讨了SVM准确率和支持向量个数,在偏移量、子组大小和相关系数变化的情况下,对比四类核函数的SVM的过程控制能力;采用二分类SVM和多分类M-SVM,分析了过程控制和过程诊断能力;并与Hotelling多元控制图进行性能比较。研究发现,利用SVM可以有效实现混杂数据的过程控制和诊断。利用SVM对混杂数据进行过程控制,其性能远优于经典的Hotelling多元控制图。

多变量过程监控的D控制图

针对如何将大数据技术与传统的多元控制图相结合,以获得一个具有自学习性的控制图的问题,以支持向量数据描述(SVDD)为构建基础,提出一个基于支持向量数据描述的D控制图.该D控制图通过对在控数据的学习,自适应地构建出自己的监控模型.仿真实验及工业实例表明:D控制图在多变量制造过程中的表现优于T^2控制图,是一个理想的监控模型.

针对发动机平面度的二维FusedLASSO多元统计控制图

针对具有二维平面自然顺序关系的多元数据,提出了一种基于二维Fused LASSO回归模型的多元统计过程控制图。由于二维Fused LASSO多元回归模型对相邻系数的差异进行惩罚,因此它对检测出变量间的自然顺序关系非常有效。通过数值仿真实验可以看到,二维Fused LASSO控制图能更加快速有效地检测出具有二维平面自然顺序的多元过程中均值发生的变化,且在偏移量越大的情况下优势更加明显。最后通过对发动机平面度数据的实例验证,给出了二维Fused LASSO控制图的步骤和适用性。

多元统计过程状态监测分布式系统的实现

过程监测与故障诊断是工业过程工程中的一项重要任务,是保证生产过程安全运行、提高生产率的重要环节。本文在分析各种监控系统的基础上,结合多元统计过程控制方法,提出并开发了一个基于CORBA技术的多客户端工业过程实时监测软件系统。该系统由数据采集、多元统计数据分析服务端、监测界面客户端三部分组成,采用开放式结构具有良好的易维护性和扩充性。

基于MWMKPCA和CPI的间歇过程控制性能监测与评估

针对限定控制器结构下的间歇过程控制系统性能监测与评估的问题,采用引力搜索算法优化控制器参数,在最优控制参数的基础上得到控制性能较优的输出误差数据集;通过采用多种多元统计过程控制(MSPC)方法对数据集进行主元建模,用得到的主元模型对新的间歇过程批次进行在线监测,并提出一种基于控制图的综合控制性能指标(CPI)。仿真结果验证了采用移动窗口核主元分析法(MWMKPCA)在监测间歇过程控制性能时的准确性,同时验证了所提出的综合控制性能指标的有效性。

基于椭球体规格的多元过程能力指数的研究

文中提出一种基于椭球体规格的过程能力指数,给出了其理论模型和计算方法,分析了其特点,并利用一组经典数据进行了实证分析,表明该过程能力指数的可行性。

基于工作过程的高职专业课程考核及多元化评价

本文对当前高职的专业课考试提出思考。提出高职的专业课考试应按照工作项目,设计工作情境,让学生完成一个个工作任务。重点考核学生在完成工作任务的过程中的具体表现。并设计一套多元化的评价体系指标。全方面的考核学生,同时,促进学生技能的学习和掌握。

近红外光谱结合多元统计过程控制技术在血府逐瘀胶囊提取过程在线监测中的研究

建立了多元统计过程控制(MSPC)模型对血府逐瘀胶囊提取过程进行在线监控。采用近红外(NIR)光谱仪在线采集多批血府逐瘀胶囊提取过程光谱数据,利用过程光谱进行主成分分析(PCA),建立血府逐瘀胶囊提取过程轨迹图,以反映提取过程随时间变化的趋势。结合MSPC建立主成分得分(PC score)、DModX和Hotelling T^(2)控制模型监测提取过程,生成PC score图、Hotelling T^(2)图及DMod X控制图。PC1得分图采用±3 SD为控制限,反映PC随提取过程状态波动的情况;DModX控制图采用+3SD作为控制限,反映采样点偏离模型的绝对距离;Hotelling T2图以95%为控制限,反映各批次采样点偏离PCA模型中心的距离。应用正常批次的过程光谱建立3种MSPC控制模型直接观察血府逐瘀胶囊提取过程的整体变化,3种控制模型联合使用可对加水量、提取温度及缺味异常批次进行及时准确地识别。MSPC技术快速、无损,NIRS结合MSPC技术可应用于血府逐瘀胶囊提取过程的在线监测,对提升中药生产质量具有参考意义。

基于支持向量数据描述的指数加权移动平均控制图

基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的D2控制图的重要特点是对过程数据的抽样分布没有特定的要求。由于D2控制图仅使用当前观测点的值来计算统计量,对过程的小偏移并不敏感,在SVDD模型的基础上,提出了基于D2距离的多元加权移动平均(multivariate exponentially weighted moving average,MEWMA)控制图,用S-MEWMA表示。仿真结果表明,无论过程数据服从正态分布还是非正态分布,S-MEWMA控制图均优于D2控制图。

基于RTC方法的EWMA控制图研究

在现代生产制造系统中,快速检测制造过程产品质量特性的偏移,对于确保过程稳定运行具有重要作用。基于实时对比(Real Time Contrasts,RTC)方法,以随机森林作为分类器,分别构造了多元过程监控的休哈特(Shewhart)类控制图和指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA)控制图。最后通过仿真实验,对10维和100维多元正态分布过程和2维的非正态过程监控的平均运行链长(Average Run Length,ARL)进行了比较分析,结果表明,基于RTC方法的EWMA控制图在监控高维复杂数据偏移上具有一定的优势。

基于动态主元分析的统计过程监视

针对时序相关观测数据 ,提出了一种动态主元分析过程 .仿真计算结果表明 ,过程观测数据的动态主元分析可看作是扰动“驱动”信号的提取过程 ,分析得到的主元变量实际上是驱动扰动的估计 .对CSTR过程的仿真监视研究 ,验证了基于动态主元分析的统计过程监视的有效性 .

基于卡尔曼滤波的动平衡测量过程调节方法

针对目前所采用的消除动平衡机测量偏倚的定期重新标定方法将造成生产线不必要的停工,从而提高制造企业的生产成本问题,提出基于卡尔曼滤波的动平衡测量过程在线调节方法.利用泰勒展开方法对振动响应测量值进行坐标变换以消除观测方程的非线性.结合多变量统计过程控制(MSPC)对测量过程进行监控以检测测量偏倚,提出通过追踪状态参数变化对测量偏倚进行补偿的方法.通过对样机长期的状态监控数据对该方法进行验证.结果证明,该方法能够快速诊断出测量偏倚并对其进行准确的补偿,在保证测量系统精度的同时,最大限度地缩短停工时间.

相关向量机模型及其在T^2控制图异常识别中的应用

研究了关联向量机(Relevance Vector Machine)的基本原理及其训练方法,针对T2控制图的诊断问题,在假设过程协方差矩阵保持不变的前提下,建立了一种基于RVM的T2控制图均值偏移模型,该模型单独对过程各变量进行均值偏移诊断,并能指出均值偏移的方向。以一个三维过程为例,根据不同的均值偏移模型,产生SVM训练样本和测试样本。仿真分析结果表明,文章构建的模型对不同均值偏移模式下的测试数据的分类正确率均超过70%,大部分情况下超过80%。

用数据驱动实现的抗生素发酵过程监控软件

主要介绍了基于数据驱动的抗生素发酵过程监控软件的结构设计和具体实现方法,文章着重介绍了优化补料的方法,以及用多元统计过程控制在线监控发酵过程的方法,并给出了相应的实例。