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基于T-TSNPR的动态过程质量监控

更新时间:2020-01-02

【摘要】针对动态过程的质量监控,提出了一种全时间序列邻域保持回归(Total?Time?Series Neighborhood?Preserving?Regression,T-TSNPR)算法。首先,考虑到无关变量对构造特征空 间的影响,对过程变量进行相关性分析,利用贡献度方法进行变量优化。在数据降维过程中考虑 到数据间的时序相关性,T-TSNPR在一定长度的移动时间窗内进行邻域点挑选并构造目标函 数,通过全投影回归提取出质量相关特征空间,并建立相应的T2统计量进行质量监控。最后, 通过数值仿真和TE过程(Tennessee-Eastman?process)仿真实验验证了T-TSNPR算法的有效性。

【关键词】

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