【摘 要】
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提出一种新的基于递推部分最小二乘（RPLS）算法的自适应在线质量监控策略。利用隐变量选择算法，根据实时采集的现场数据，在不增加计算和存储容量的基础上递推更新RPLS过程监测模型
【机 构】
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天津大学化工学院,浙江大学工业控制技术研究所
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提出一种新的基于递推部分最小二乘（RPLS）算法的自适应在线质量监控策略。利用隐变量选择算法，根据实时采集的现场数据，在不增加计算和存储容量的基础上递推更新RPLS过程监测模型，进而更新Qa控制限，从而使RPLS自适应质量监控系统具有强时变跟踪特性，能够有效克服传统监测算法Qa无法反映系统时变性的缺点，大大降低了监控系统的误报率和漏报率，提高监控系统性能。并根据橡胶混炼过程特点，将此方法运用于该时变间歇过程质量监控中，取得了满意效果。
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