[發(fā)明專利]基于多樣性變量加權(quán)PLSR模型的工業(yè)過程軟測量方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611181924.1
• 申請日: 2016-12-07
• 公開（公告）號: CN106649202B
• 公開（公告）日: 2019-04-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張?jiān)婂\;童楚東;史旭華
• 申請（專利權(quán)）人: 寧波大學(xué)
• 主分類號: G06F17/16
• 分類號: G06F17/16;G06F17/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于多樣性變量加權(quán)PLSR模型的工業(yè)過程軟測量方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)從生產(chǎn)過程的歷史數(shù)據(jù)庫中找出容易測量變量所對應(yīng)的采樣數(shù)據(jù)組成輸入數(shù)據(jù)矩陣X∈R^n×m，能直接或間接反映產(chǎn)品質(zhì)量的指標(biāo)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)組成輸出向量y∈R^n×1，其中，n為訓(xùn)練樣本數(shù)，m為過程測量變量數(shù)，R為實(shí)數(shù)集，R^n×m表示n×m維的實(shí)數(shù)矩陣；

(2)將向量y與矩陣X中的每一列進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的新輸出向量與新數(shù)據(jù)矩陣記錄向量y的標(biāo)準(zhǔn)差δ與均值μ并初始化i＝1；

(3)按照下式計(jì)算第i個輸入測量變量與中不同列之間的相關(guān)系數(shù)C_i，j：

其中，上標(biāo)號T表示矩陣或向量的轉(zhuǎn)置，下標(biāo)號j＝1，2，…，m，符號|| ||表示計(jì)算向量的長度，并將得到的m個相關(guān)系數(shù)組成向量C_i＝[C_i，1，C_i，2，…，C_i，m]；

(4)將向量C_i中各元素做為權(quán)值賦予矩陣中相應(yīng)的列，得到加權(quán)后的輸入數(shù)據(jù)矩陣X_i，即：

其中，diag(C_i)表示將向量C_i變成對角矩陣，且對角線上的元素為C_i中各元素；

(5)利用PLSR算法建立輸入矩陣X_i與向量之間的回歸模型，即：

上式中，b_i為回歸系數(shù)向量，e_i為模型誤差，并利用b_i與X_i求得該P(yáng)LSR模型的輸出估計(jì)值y_i＝X_ib_i；

(6)置i＝i+1后，判斷是否滿足條件i≤m？若是，重復(fù)步驟(4)～(6)；若否，執(zhí)行步驟(7)；

(7)將m個PLSR模型的輸出估計(jì)值組成新的輸入矩陣Y＝[y₁，y₂，…，y_m]∈R^n×m后，再次利用PLSR算法建立輸入矩陣Y與輸出向量之間的回歸模型，即：

上式中，q為回歸系數(shù)向量，f為模型誤差，并保留所有的回歸系數(shù)向量b₁，b₂，…，b_m，q以備調(diào)用；

(8)實(shí)施在線工業(yè)過程軟測量，具體的實(shí)施過程如下所示：

①采集新時(shí)刻易測量變量的樣本數(shù)據(jù)z∈R^1×m，并對其實(shí)施與矩陣X相同的標(biāo)準(zhǔn)化處理得到

②調(diào)用m個不同的權(quán)值向量C₁，C₂，…，C_m，按照下式分別對數(shù)據(jù)向量中各列進(jìn)行加權(quán)處理，對應(yīng)得到m個新輸入數(shù)據(jù)向量z₁，z₂，…，z_m：

其中，下標(biāo)號i＝1，2，…，m；

③調(diào)用回歸系數(shù)向量b₁，b₂，…，b_m按照下式分別求得對應(yīng)的模型輸出估計(jì)值

④將所得到的輸出估計(jì)值組成向量并調(diào)用回歸系數(shù)向量q求得那么最終的產(chǎn)品質(zhì)量估計(jì)值

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多樣性變量加權(quán)PLSR模型的工業(yè)過程軟測量方法，其特征在于，所述步驟(5)中利用PLSR算法建立輸入矩陣X_i與向量之間回歸模型的詳細(xì)實(shí)施過程具體為：

①初始化h＝1，并設(shè)置向量與向量

②依據(jù)公式w_h＝X_i^Tu/(u^Tu)計(jì)算輸入權(quán)值向量w_h，并用公式w_h＝w_h/||w_h||單位化向量w_h；

③依據(jù)公式s_h＝X_iw_h/(w_h^Tw_h)計(jì)算得分向量s_h；

④依據(jù)公式g_h＝y(tǒng)₀^Ts_h/(s_h^Ts_h)計(jì)算輸出權(quán)值g_h；

⑤依據(jù)公式u＝y(tǒng)₀g_h更新向量u；

⑥重復(fù)②～⑤直至s_h收斂；

⑦保留輸入權(quán)值向量w_h與輸出權(quán)值g_h，并依據(jù)公式p_h＝X_i^Ts_h/(s_h^Ts_h)計(jì)算投影向量p_h；

⑧依據(jù)如下兩式更新輸入矩陣X_i與輸出向量y₀：

X_i＝X_i-s_hp_h^T (7)

y₀＝y(tǒng)₀-s_hg_h (8)

⑨令h＝h+1后，若h≤3k_i/4，重復(fù)②～⑧求解下一個w_h、g_h、和p_h；若h＞3k_i/4，則執(zhí)行下一步；

⑩將得到的所有輸入權(quán)值向量組成矩陣W＝[w₁，w₂，…，w_h]、所有輸出權(quán)值向量組成行向量G＝[g₁，g₂，…，g_h]、以及所有投影向量組成矩陣P＝[p₁，p₂，…，p_h]，那么PLSR模型的回歸系數(shù)向量b_i＝W(P^TW)^-1G^T。