【摘 要】
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提出一种基于(Total Projection to Latent Structure, T-PLS)的批次间自适应优化策略用于解决批次过程质量优化问题。由于批次过程的复杂性,模型和对象之间经常出现不匹配,
【机 构】
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中国电信股份有限公司徐州分公司; 中国矿业大学信息与控制工程学院; 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503384、61603393);江苏省自然科学基金(BK20150199、BK20160275);中央高校基本科研业务费(2015QNA65);江苏省博士后基金(1501081B)
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提出一种基于(Total Projection to Latent Structure, T-PLS)的批次间自适应优化策略用于解决批次过程质量优化问题。由于批次过程的复杂性,模型和对象之间经常出现不匹配,进而导致了最优解必要条件(NCO)不匹配问题,最终致使优化结果只是次优。使用梯度修正方法弥补模型和对象之间的差异,同时为了保证操控变量在有效区间之内,引入了T-PLS的统计量T_o~2、T_r~2、T_y~2作为硬约束条件。最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性
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