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基于支持向量数据描述方法的生产过程监控、诊断与优化

发布时间:2017-07-04 01:06

  本文关键词:基于支持向量数据描述方法的生产过程监控、诊断与优化


  更多相关文章: 支持向量数据描述 生产过程 监控 诊断 参数优化


【摘要】:提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法 T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态.
【作者单位】: 北京科技大学机械工程学院;北京科技大学计算机与通讯学院;北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心;
【关键词】支持向量数据描述 生产过程 监控 诊断 参数优化
【基金】:“十二五”国家科技支撑计划资助项目(2015BAF30B01)
【分类号】:TP18;TP277
【正文快照】: 3)北京科技大学钢铁共性技术协同创新中心,北京100083随着计算机系统、数据库技术的普及与应用,现代企业信息化系统中拥有丰富的数据资源,从而也提出采用各种数据分析方法对产品质量进行全流程监控的迫切需求.如何从海量的数据中提取出有价值的信息,完善产品质量管理体系,已成

【参考文献】

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本文编号:515800

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