基于Block-RPLS模型自适应更新的质量预测方法
来源期刊：控制与决策2018年第3期
论文作者：王培良 叶晓丰 杨泽宇
文章页码：455 - 462
关键词：块式递推偏最小二乘法;滑动窗方法;矩阵相似性;局部离群因子;自适应学习;
摘 要：工业过程包含动态、时变等过程特性.传统的基于PLS方法的质量预测采用的是固定模型,难以实时修正和学习新的过程信息,从而导致建模效率和精度降低,针对该问题提出一种自适应的块式递推偏最小二乘法（Block-RPLS）模型质量预测方法,用于在线调整PLS模型的结构和参数.采用滑动窗方法确定更新的数据块,利用矩阵相似性理论分析窗内数据的结构特性,得到该滑动窗的特征矩阵.同时,引入局部离群因子（LOF）检测滑动窗内离散偏离程度较大的更新数据,通过交叉验证方法修正PLS模型参数自适应学习过程的时变信息.最后,通过数值仿真和青霉素发酵过程的质量预测实验验证所提出方法的有效性.
王培良1,2，叶晓丰2，杨泽宇2
1. 湖州师范学院工学院2. 杭州电子科技大学电子信息学院
摘 要：工业过程包含动态、时变等过程特性.传统的基于PLS方法的质量预测采用的是固定模型,难以实时修正和学习新的过程信息,从而导致建模效率和精度降低,针对该问题提出一种自适应的块式递推偏最小二乘法（Block-RPLS）模型质量预测方法,用于在线调整PLS模型的结构和参数.采用滑动窗方法确定更新的数据块,利用矩阵相似性理论分析窗内数据的结构特性,得到该滑动窗的特征矩阵.同时,引入局部离群因子（LOF）检测滑动窗内离散偏离程度较大的更新数据,通过交叉验证方法修正PLS模型参数自适应学习过程的时变信息.最后,通过数值仿真和青霉素发酵过程的质量预测实验验证所提出方法的有效性.
关键词：块式递推偏最小二乘法;滑动窗方法;矩阵相似性;局部离群因子;自适应学习;
