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面向绿色能源产品的太阳能光伏组件复杂工序CTQ识别模型与算法

发布时间:2018-01-09 01:04

  本文关键词:面向绿色能源产品的太阳能光伏组件复杂工序CTQ识别模型与算法 出处:《江苏大学学报(自然科学版)》2017年02期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 绿色能源产品 太阳能光伏组件 偏最小二乘法 状态空间模型 关键质量特性


【摘要】:为识别绿色能源产品太阳能光伏组件的复杂工序关键质量特性(critical quality characteristics,CTQ),提出基于状态空间算法(state space algorithm,SSA)构建质量关系模型.引入偏最小二乘算法(partial least-squares regression,PLSR),将其导入质量关系模型,进而建立复杂工序产品CTQ识别模型,最后应用变量投影重要性指标(variable importance in projection,VIP)验证提取的CTQ有效性和正确性.以太阳能光伏组件生产过程为例进行了实证分析.结果表明:新方法在克服各工序质量特性多重相关的情况下,不仅能有效地识别出光伏组件复杂工序输出的质量特性对终端产品质量的影响,还能提取出光伏组件复杂工序中关键质量特性;该方法的可行性得到了验证.
[Abstract]:As the key quality characteristics of complex processes to identify green energy products of solar photovoltaic module (critical quality characteristics, CTQ). The proposed algorithm based on state space (state space algorithm, SSA) construction quality relationship model. The partial least square algorithm (partial least-squares regression, PLSR), the relationship between the introduction of quality model, then establish CTQ recognition model of complex the product process, finally the application of the index of variable importance in projection (variable importance in projection, VIP) to verify the extracted CTQ is correct and effective. The solar PV module manufacturing process for empirical analysis. The results show that the new method to overcome the process quality characteristics of multiple related cases, not only can effectively identify the PV influence of components of complex process output quality characteristics on the quality of the end product, but also can extract the photovoltaic component complex processes The key quality characteristics of the method; the feasibility of the method has been verified.

【作者单位】: 华东交通大学机电与车辆工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(51265013)
【分类号】:F273.2;F426.61
【正文快照】: 引文格式:于影霞,盛敬峰.面向绿色能源产品的太阳能光伏组件复杂工序CTQ识别模型与算法[J].江苏大学学报(自然科学版),2017,38(2):197-203,210.绿色能源产品又称为清洁能源产品或者可再生能源产品.随着社会经济快速发展,能源需求增长迅猛,日益呈现枯竭局面;为满足人类社会可持

【参考文献】

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【共引文献】

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7 王化强;牛占文;;基于LASSO的复杂产品关键质量特性识别[J];系统工程;2014年06期

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【二级参考文献】

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本文编号:1399361


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