基于混合KPLS-FDA的过程监控和质量预报方法

摘要

提出一种基于核偏最小二乘(KPLS)与费舍尔判别分析(FDA)相结合的过程监控和质量预报方法—–混合KPLS-FDA方法.首先,利用KPLS提取过程数据的非线性特征,使用FDA建立KPLS的内部模型;然后,求出满足最大分离度的核Fisher特征向量和判别向量来实现状态监测,若系统运行正常,则根据KPLS回归模型预报产品的质量,否则利用Fisher相似度系数确定故障类型;最后,通过轧钢过程的仿真研究验证了混合KPLS-FDA方法的有效性.