基于支持向量数据描述方法的生产过程监控、诊断与优化

赵启东¹，徐钢^2,3，黎敏³

1. 北京科技大学机械工程学院2. 北京科技大学计算机与通讯学院3. 北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心

摘 要：提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法 T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态.

关键词：支持向量数据描述;生产过程;监控;诊断;参数优化;