【摘 要】
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实际工业过程中的观测样本大多会受到随机噪声的污染,因此带有噪声假设的概率模型得到广泛应用。传统方法直接对模型的因子进行监控,但由于建模所得因子中可能包含质量无关的
【机 构】
:
华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室
【基金项目】
:
国家自然科学基金项目(61374140,61673173),中央高校基本科研业务费专项资金项目(222201714031),中央高校基本科研业务费重点科研基地创新基金项目(222201717006).
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实际工业过程中的观测样本大多会受到随机噪声的污染,因此带有噪声假设的概率模型得到广泛应用。传统方法直接对模型的因子进行监控,但由于建模所得因子中可能包含质量无关的信息,因此会增加质量相关故障的误报率,这对主要关心产品质量的生产过程是无益的。同时,针对实际过程与质量样本采样率不同导致的难以精确建模的问题,提出一种半监督正交因子分析(semi-supervised orthogonal factor analysis,Semi-SOFA)方法,建立概率模型,并对因子进行质量相关的正交分解,分别构造T2统计量;
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