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基于JY-KPLS的复杂工业过程在线质量预测方法

摘要

一种基于JY‑KPLS的复杂工业过程在线质量预测方法,利用联合Y变量的核偏最小二乘技术建立运行状态的离线质量预测模型、批次工业过程的在线质量预测,具体是先利用联合Y的核偏最小二乘法技术离线建立预测模型,在线获取决策点所有数据,采用均值填充方式对数据进行补充完整,利用预测模型对产品的质量进行预测。本发明能够有效克服新的生产过程数据少而无法建立预测模型的问题,能够加快建模速度,可以提高模型预测精度,实现模型自适应,可根据实时获得预测结果,现场操作人员就能及时调整生产策略,实现生产过程的实时优化,提高工厂的综合经济效益。

著录项

  • 公开/公告号CN106843172B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国矿业大学;

    申请/专利号CN201611243467.4

  • 发明设计人 褚菲;沈建;程相;马小平;

    申请日2016-12-29

  • 分类号G05B19/418(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人楼高潮

  • 地址 221116 江苏省徐州市大学路1号中国矿业大学南湖校区

  • 入库时间 2022-08-23 10:29:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-09

    授权

    授权

  • 2017-07-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B19/418 申请日:20161229

    实质审查的生效

  • 2017-07-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G05B 19/418 申请日:20161229

    实质审查的生效

  • 2017-06-13

    公开

    公开

  • 2017-06-13

    公开

    公开

  • 2017-06-13

    公开

    公开

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