基于變量選擇的產(chǎn)品質(zhì)量軟測量方法研究.pdf

1、在工業(yè)生產(chǎn)過程中，一些產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)無法直接測量，軟測量技術(shù)的發(fā)展有效的解決了這類問題。產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)軟測量是保證產(chǎn)品效益最大化不可或缺的步驟，輔助變量選擇是軟測量建模的關(guān)鍵技術(shù)之一，因此，如何進(jìn)行變量選擇來剔除無信息變量和冗余變量，以增強(qiáng)模型的魯棒性和提高質(zhì)量的預(yù)測精度成為至關(guān)重要的問題。本文從變量選擇的角度，研究了提高產(chǎn)品質(zhì)量軟測量模型精度的問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對近紅外光譜數(shù)據(jù)中無信息變量和冗余變量過多以及彈性網(wǎng)

2、方法在處理具有較多高相關(guān)變量的數(shù)據(jù)中的缺陷，提出了一種基于彈性網(wǎng)變量選擇的質(zhì)量軟測量方法。該方法利用彈性網(wǎng)的回歸系數(shù)進(jìn)行變量選擇，得到了一個稀疏模型，提高了模型的預(yù)測精度，并且還增強(qiáng)了模型的魯棒性和可解釋性，兩個生產(chǎn)實例驗證了該方法的有效性。⑵以互信息為基礎(chǔ)，提出了一種基于互信息變量選擇的質(zhì)量軟測量方法。該方法對過程數(shù)據(jù)進(jìn)行了線性檢驗，并且根據(jù)互信息對變量進(jìn)行重要性排序，之后排序后的變量被逐步加入到偏最小二乘模型的建立中，最后以均方根誤

3、差為標(biāo)準(zhǔn)選出最優(yōu)變量子集。通過兩個工業(yè)實例數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗證，仿真實驗結(jié)果表明該方法提高了質(zhì)量預(yù)測精度，增強(qiáng)了模型的魯棒性。⑶針對動態(tài)時變工業(yè)過程，提出了一種基于互信息和最小二乘支持向量機(jī)的軟測量算法。該算法用互信息進(jìn)行變量選擇，并引入了移動窗口技術(shù)，通過增量學(xué)習(xí)算法和減量學(xué)習(xí)算法對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了實時更新，建立了質(zhì)量的在線預(yù)測模型。最后通過精餾過程中組分濃度測量實驗進(jìn)行仿真驗證，仿真實驗結(jié)果表明該方法可以提高模型預(yù)測精度，并且可以降低模