工业物联网背景下基于单类多维数据的SVDD-CRL控制图研究与应用

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随着工业4.0的到来,工业物联网技术高速发展,制造业逐渐趋于智能化、自动化。物联网、大数据技术的不断发展与创新,开拓了更多的应用领域。在此基础上,人们的生活水平不断提高,对产品质量的要求也逐步提升,产品质量控制的重要性日益凸显。为保证产品的质量同时减少生产损失,产品生产过程需要进行过程监控。统计过程控制(Statistical Process Control,SPC)是进行过程监控最常用的工具。传统的控制图,如一元过程控制图、多元过程控制图等,虽然已广泛应用到企业过程监测上,但是他们的监控性能在数据分布、数据维度、数据样本量、数据类型等很多方面都受到了局限。而在工业物联网技术不断发展的背景下,企业生产技术和产品品质已经不同往日,产品质量特征已经由单一变量转变为具有多维、未知数据分布、单类样本限制等的综合特征数据。现有的控制图技术虽然在各个特征领域分别有研究,但是当前背景下的控制图技术需要具备能够同时监控上述特征数据的性能。支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)为控制图带来了新的思路。SVDD是建立在统计学习理论和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)基础上的单类分类算法,不仅可以应用于样本分布未知、多维数据的情况,同时支持对单类样本进行训练。本文详细分析了工业物联网背景下企业生产过程监控数据的特征,基于这类数据特征,结合SVDD算法与CRL控制图提出了SVDD-CRL控制图。通过蒙塔卡罗仿真法,模拟不同分布、不同变量维度、不同训练样本量下的监控效果,并将SVDD-CRL控制图应用于白葡萄酒生产数据中。与k-chart进行性能评估后,证实本文提出的控制图具有更优的监控性能。
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