【摘 要】
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间歇过程广泛应用于精细化工产品、生物化工产品等高附加值产品的制备.为提高间歇生产的可重复性,提高批次之间产品的一致性,多向主元分析法(MPCA)广泛应用于间歇生产过程的
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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间歇过程广泛应用于精细化工产品、生物化工产品等高附加值产品的制备.为提高间歇生产的可重复性,提高批次之间产品的一致性,多向主元分析法(MPCA)广泛应用于间歇生产过程的监控.针对MPCA统计监控模型容易受到建模数据中离群点影响的不足,提出了一种基于微粒群优化算法(PSO)的鲁棒MPCA分析方法,并进一步给出了相应鲁棒监控统计量的计算方法.对于链霉素发酵过程的监控表明,相对于普通MPCA,鲁棒MPCA在建模数据中存在离群点时仍能够给出正确的统计监控模型,从而有效减少了建模过程对数据的要求.
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