基于过程迁移模型的间歇过程二阶修正自适应优化方法

摘要

一种基于过程迁移模型的间歇过程二阶修正自适应优化方法，将生产过程a、b的三维输入数据矩阵按照批次方向展开为二维输入数据矩阵Xa,Xb；对Xa,Xb按列进行标准化处理，对生产过程a和b的二维输出数据矩阵Ya,Yb进行标准化处理；利用Xa,Xb和Ya,Yb建立潜变量过程迁移模型；令i＝i+1，重复步骤三至步骤四直到提取出A个主元；提取出全部主成分；收集的生产数据信息；采用二阶修正自适应优化方法进行批次间优化；判断当前批次的输入数据与求得的下一批次的最优输入数据之差的范数是否小于预设阈值；过程输出；根据当前批次的最优输入数据和实际输出数据对所述潜变量过程迁移模型进行更新；对旧过程数据进行剔除；对第k+1个批次的优化操作。该方法能高效且显著的提升产品的最终质量和优化过程的效率。