基于神經網(wǎng)絡的整合SPC-APC系統(tǒng)過程調整與監(jiān)測.pdf

1、整合的統(tǒng)計過程控制(簡稱SPC)與自動過程控制(簡稱APC)系統(tǒng)作為一種減少過程波動、穩(wěn)定產品質量的控制方法，是目前工業(yè)過程控制領域研究的一個熱點問題。SPC是探測和消除異常干擾的主要工具，通常采用控制圖技術，監(jiān)測過程輸出。隨著現(xiàn)代制造業(yè)自動化生產機器設備日益復雜及過程的多變性，使生產過程輸出數(shù)據(jù)出現(xiàn)高度自相關性，破壞了傳統(tǒng)SPC技術關于過程數(shù)據(jù)獨立性的假設，使得監(jiān)測過程中假警報的幾率增加。APC基于反饋調整原理，可消除過程數(shù)據(jù)的自相關

2、性，減少過程波動。整合使用SPC與APC可兼具過程監(jiān)測與調整兩方面的優(yōu)點，避免二者單獨使用的不足。但通常在整合構架下的SPC／APC系統(tǒng)中，APC在調整系統(tǒng)內部干擾所造成的過程輸出偏差的同時，也會降低異常因素對系統(tǒng)所造成的影響，從而影響SPC控制圖的監(jiān)測能力，延遲系統(tǒng)異常因素發(fā)現(xiàn)的時間。因此，基于傳統(tǒng)過程調整與監(jiān)測技術的整合SPC／APC系統(tǒng)亟待從兩個方面進行改進。一是設計推導更適合過程補償?shù)腁PC調整控制器；二是發(fā)展和完善更具監(jiān)測效果

3、的控制圖。
　　 人工神經網(wǎng)絡是由大量簡單的處理單元相互連接而成的高度復雜的非線性動力學系統(tǒng)，具有學習能力、映射能力及聯(lián)想記憶和泛化能力，被廣泛應用于系統(tǒng)辨識、時間序列預測和模式識別等研究領域。本文將人工神經網(wǎng)絡技術引入整合的SPC/APC系統(tǒng)，進行了過程調整與監(jiān)測的理論和方法研究。(1)針對自相關過程，研究并給出了一種基于徑向基(RBF)神經網(wǎng)絡的過程干擾時間序列預測方法，改進了傳統(tǒng)的MMSE控制器的控制性能。設計了BP神經網(wǎng)

4、絡控制器，可實現(xiàn)自相關過程的在線調整，克服了傳統(tǒng)的MMSE控制器和PID控制器參數(shù)設置困難的缺陷，仿真實驗結果表明，基于人工神經網(wǎng)絡的APC控制策略數(shù)據(jù)處理快速，控制精度高。(2)為提升整合SPC／APC系統(tǒng)的過程監(jiān)測能力，針對不同的過程模型和不同程度的異常干擾，設計了BP神經網(wǎng)絡過程監(jiān)測模型，將APC中的過程調整量和過程輸出量作為神經網(wǎng)絡的輸入量，構建具有良好模式分類能力的SPC監(jiān)測方案，綜合考慮過程調整量和輸出量中所包含的異常因素的