基于混合KPLS-FDA的过程监控和质量预报方法
来源期刊：控制与决策2013年第1期
论文作者：石怀涛 刘建昌 谭帅 张羽 王洪海
文章页码：141 - 146
关键词：核偏最小二乘;费舍尔判别分析;非线性特征提取;过程监控;质量预报;
摘 要：提出一种基于核偏最小二乘（KPLS）与费舍尔判别分析（FDA）相结合的过程监控和质量预报方法—–混合KPLS-FDA方法.首先,利用KPLS提取过程数据的非线性特征,使用FDA建立KPLS的内部模型;然后,求出满足最大分离度的核Fisher特征向量和判别向量来实现状态监测,若系统运行正常,则根据KPLS回归模型预报产品的质量,否则利用Fisher相似度系数确定故障类型;最后,通过轧钢过程的仿真研究验证了混合KPLS-FDA方法的有效性.
石怀涛1,2，刘建昌1，谭帅1，张羽1，王洪海1
1. 东北大学信息科学与工程学院2. 沈阳建筑大学交通与机械工程学院
摘 要：提出一种基于核偏最小二乘（KPLS）与费舍尔判别分析（FDA）相结合的过程监控和质量预报方法—–混合KPLS-FDA方法.首先,利用KPLS提取过程数据的非线性特征,使用FDA建立KPLS的内部模型;然后,求出满足最大分离度的核Fisher特征向量和判别向量来实现状态监测,若系统运行正常,则根据KPLS回归模型预报产品的质量,否则利用Fisher相似度系数确定故障类型;最后,通过轧钢过程的仿真研究验证了混合KPLS-FDA方法的有效性.
关键词：核偏最小二乘;费舍尔判别分析;非线性特征提取;过程监控;质量预报;
