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间歇过程作为一种典型的生产方式,广泛存在于钢铁冶金、化工制造、生物医学以及半导体等生产过程中。间歇生产过程存在着多变量、时变性、反应复杂、多工序等特性,使得人们难以根据机理来建立模型,而基于数据的软测量技术的出现、研究与发展,使其逐渐成为间歇生产过程中最有效的建模分析方法。其中,以主元分析(PCA)、偏最小二乘(PLS)为代表的多元统计学方法以其独特的核心技术,被广泛的应用于间歇过程的质量预报、在线监测和故障诊断。间歇过程的变量间存在着很强的非线性和相关性,非线性偏最小二乘算法非常适合用于间