基于變量選擇的產(chǎn)品質(zhì)量軟測(cè)量方法研究.pdf

1、在工業(yè)生產(chǎn)過程中，一些產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)無法直接測(cè)量，軟測(cè)量技術(shù)的發(fā)展有效的解決了這類問題。產(chǎn)品質(zhì)量參數(shù)軟測(cè)量是保證產(chǎn)品效益最大化不可或缺的步驟，輔助變量選擇是軟測(cè)量建模的關(guān)鍵技術(shù)之一，因此，如何進(jìn)行變量選擇來剔除無信息變量和冗余變量，以增強(qiáng)模型的魯棒性和提高質(zhì)量的預(yù)測(cè)精度成為至關(guān)重要的問題。本文從變量選擇的角度，研究了提高產(chǎn)品質(zhì)量軟測(cè)量模型精度的問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)近紅外光譜數(shù)據(jù)中無信息變量和冗余變量過多以及彈性網(wǎng)

2、方法在處理具有較多高相關(guān)變量的數(shù)據(jù)中的缺陷，提出了一種基于彈性網(wǎng)變量選擇的質(zhì)量軟測(cè)量方法。該方法利用彈性網(wǎng)的回歸系數(shù)進(jìn)行變量選擇，得到了一個(gè)稀疏模型，提高了模型的預(yù)測(cè)精度，并且還增強(qiáng)了模型的魯棒性和可解釋性，兩個(gè)生產(chǎn)實(shí)例驗(yàn)證了該方法的有效性。⑵以互信息為基礎(chǔ)，提出了一種基于互信息變量選擇的質(zhì)量軟測(cè)量方法。該方法對(duì)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行了線性檢驗(yàn)，并且根據(jù)互信息對(duì)變量進(jìn)行重要性排序，之后排序后的變量被逐步加入到偏最小二乘模型的建立中，最后以均方根誤

3、差為標(biāo)準(zhǔn)選出最優(yōu)變量子集。通過兩個(gè)工業(yè)實(shí)例數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了質(zhì)量預(yù)測(cè)精度，增強(qiáng)了模型的魯棒性。⑶針對(duì)動(dòng)態(tài)時(shí)變工業(yè)過程，提出了一種基于互信息和最小二乘支持向量機(jī)的軟測(cè)量算法。該算法用互信息進(jìn)行變量選擇，并引入了移動(dòng)窗口技術(shù)，通過增量學(xué)習(xí)算法和減量學(xué)習(xí)算法對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)時(shí)更新，建立了質(zhì)量的在線預(yù)測(cè)模型。最后通過精餾過程中組分濃度測(cè)量實(shí)驗(yàn)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法可以提高模型預(yù)測(cè)精度，并且可以降低模