[發明專利]間歇過程質量指標軟測量方法在審
| 申請號: | 201310172917.5 | 申請日: | 2013-05-10 |
| 公開(公告)號: | CN103310095A | 公開(公告)日: | 2013-09-18 |
| 發明(設計)人: | 董偉威;姚科;高福榮 | 申請(專利權)人: | 廣州市香港科大霍英東研究院 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 廣州新諾專利商標事務所有限公司 44100 | 代理人: | 羅毅萍 |
| 地址: | 511458 廣東省廣州*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 間歇 過程 質量指標 測量方法 | ||
1.一種間歇過程質量指標軟測量方法,其特征在于,包括以下步驟:
S1模型數據采集
設一個間歇過程具有J個檢測變量,K個采樣點和Z個質量指標,則每一個測量批次可得到一個J*K的過程數據矩陣及Z個質量結果數據矩陣,重復I批次的測量步驟后,將過程數據表示為一個三維矩陣X(I*J*K),質量結果數據表示為二維矩陣Y(I*Z);
S2三維數據展開
將三維矩陣X(I*J*K)按采集批次方向展開,即將一個操作批次內的各采樣點上的變量按照時間順序排開得到二維矩陣X’,其中,X’為I行KJ列的矩陣;
S3多向偏最小二乘法建模
設上兩個步驟得到的過程數據矩陣和質量指標矩陣分別為X(I*JK),Y(1*Z),對其執行多向偏最小二乘法建模,得到過程數據矩陣X和質量指標矩陣Y之間的回歸關系,其中,多向偏最小二乘法建模的公式如下:
Y=X·θ+F*
其中:X分解得到得分矩陣TR(I×R)及負載矩陣PR(JK×R),tr,pr分別是其中的矩陣中向量;
Y分解得到得分矩陣UR(I×R)及負載矩陣QR(Z*R),ur,qr分別是矩陣中向量;
E,F,F*是殘差信息,θ是X與Y的回歸系數,R是潛變量個數;
S4回歸系數分解
S41參考步驟S2中將三維矩陣X(I*J*K)按采集批次方向展開的過程,將包含了K個時間片的過程變量與質量指標的回歸關系矩陣θ(JK×Z)逆向進行類似重組,因為步驟S3執行X(I×JK),Y(I×Z)分解并沒有改變其中的時序關系,回歸系數θ中每J行是一個采樣時刻的回歸關系,將這K個片按照時序關系重組為一個三維數據矩陣;
S42將步驟S41中的三維數據矩陣按照時間k的方向切下去構成二維矩陣則以矩陣形式存在的回歸系數可以表述成如下由K個相關模式組合的結構形式:
其中,(k=1,2,...,K)為相關模式;
S5?K-means聚類分析
本步驟選用下面定義的距離作為度量兩個相關模式相似性程度的指標,對K個相關模式(J×Z)進行K-means聚類分析,具有相同階段特性的模式會劃分為一類,不同的類別,代表不同的階段特性,上述距離由下式定義:
K-means算法的輸入是K個相關模式集合以及兩個子類中心的最小距離閾值θ,算法的輸出是子類數量C,子類中心設為{W1,W2,…,WC},以及每個相關模式屬于不同子類的隸屬關系變量i是算法中迭代次數的索引,k是分類模式的索引,而c則是聚類中心的索引,算法步驟如下:
a、從K個相關模式中,任意選擇C0個相關模式作為初始聚類中心Wi,c(c=1,2,…,C0),對于Wi,c的選取,常用方法是從被分類模式中均勻抽取C0個相關模式,建議C0在區間(K/3~K/2)內取值;
b、若兩個子類中心的距離dist(Wi,c1,Wi,c2)小于預定的閾值θ,則剔除其中一個聚類中心;
c、計算每個相關模式(k=1,2,…,K)到所有聚類中心的距離若和第c*類的中心的距離最小,則將的隸屬關系定義為m(k)=c*;
d、Inum次迭代后,若某子類中心沒有俘獲一定數量的相關模式(例如沒有超過5個相關模式),則剔除該奇類;
e、更新子類數量為Ci+1,并根據相關模式的隸屬關系重新計算新的聚類中心Wi+1,c(c=1,2,…,Ci+1);
如果算法滿足收斂條件則結束,否則返回步驟b,進行下一次迭代計算,以上過程使與質量指標Y具有內在關系的過程采樣點劃歸為一類,完成對多階段批次過程的階段劃分;
S6獲取質量指標的預測值
設步驟S5的聚類分析得到C個具有代表性的階段,則第C個階段的回歸關系可以表述為該階段ns個模式關系的平均值,如下式:
進一步地,質量指標預測值與過程數據的預測關系可以表述為以下公式
其中:c=1,2,...,K;i=1,2,...,N;
質量指標即表征根據間歇過程所得到產品的質量。
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G06F 電數字數據處理
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G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





