基于多变量统计分析的数据挖掘工具在工业过程控制中的应用研究

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该论文的主要目的是研究多变量统计分析方法PCA与PLS的基本算法以及它们在统计过程控制中的应用.首先介绍了PCA的基本算法.当PCA模型用于统计过程监控时,使用多变量统计控制图如Hotelling T<2>图以及SPE图来监控过程的运行性能.接着介绍了PLS的基本算法及其在统计过程监控中的应用,并对PLS建模过程中的一些具体问题做出讨论.如何找到引起过程异常的原因亦即故障诊断是统计过程控制中一个重要的研究课题,论文中介绍了几种有效的利用多变量统计分析的故障诊断方法.在详细介绍了PCA与PLS的基本算法以及将它们应用于多变量统计过程控制的方法之后,最后以一个过程仿真模型为基础,用仿真实验结果的数据分析进一步验证了PCA与PLS在多变量过程控制中的应用效果.有效地应用多变量统计过程控制,将隐藏在过程数据中大量有用信息挖掘出来,从而把数据资源的拥有优势转化为生产效益和产品质量优势,这是过程控制发展的必然趋势.
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