针对新批次生产过程数据不足难以准确建模的问题,本文提出了一种基于JY-PLS(Joint-Y partial least squares)过程迁移模型的批次过程产品质量预测方法。该方法通过构建两个相似批次过程的联合质量指标矩阵,将已有相似旧过程积累的丰富...
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针对新批次生产过程数据不足难以准确建模的问题,本文提出了一种基于JY-PLS(Joint-Y partial least squares)过程迁移模型的批次过程产品质量预测方法。该方法通过构建两个相似批次过程的联合质量指标矩阵,将已有相似旧过程积累的丰富过程数据信息迁移应用到数据不足的相似新过程的建模过程中,辅助和加快相似新过程的建模和在线质量预报的实现,有效提高新过程的建模效率。利用在线数据不断更新迁移模型,并通过对模型预测误差置信区间的实时估计,判断质量预测模型的稳定性。最后,根据相似度计算对相似旧过程数据的逐步剔除完成模型迁移过程。将所提方法应用到青霉素生产过程中,验证了所提出方法的有效性。
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