基于递推部分最小二乘自适应质量监控策略及其在橡胶混炼过程中的应用

摘要

提出一种新的基于递推部分最小二乘(RPLS)算法的自适应在线质量监控策略.利用隐变量选择算法,根据实时采集的现场数据,在不增加计算和存储容量的基础上递推更新RPLS过程监测模型,进而更新Qα控制限,从而使RPLS自适应质量监控系统具有强时变跟踪特性,能够有效克服传统监测算法Qα无法反映系统时变性的缺点,大大降低了监控系统的误报率和漏报率,提高监控系统性能.并根据橡胶混炼过程特点,将此方法运用于该时变间歇过程质量监控中,取得了满意效果.