鲁棒 PPLS 模型及其在过程监控中的应用

• 作者: 刘飞 赵忠盖 陈家益
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 鲁棒概率偏最小二乘算法 T 分布 参数估值 监控指标 模型
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 2907-2915
• 页数: 9页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20151439

摘要

概率偏最小二乘（PPLS）模型建立的条件是主元和误差都服从高斯分布，但是高斯分布的期望和方差容易受到离群点的影响，导致模型的鲁棒性较差。针对 PPLS 模型的不足，提出一种鲁棒概率偏最小二乘（RPPLS）方法，用拖尾更宽的 T 分布代替高斯分布，通过调整自由度参数，使模型对含离群点数据的拟合效果更好。更进一步，将 RPPLS 引入过程监控中，提出 GT2和 GSPE 两个监控指标，分别监控过程的受控状态以及模型关系的变化。PPLS 和 RPPLS 在 TE 过程监控的应用结果表明 RPPLS 不仅能更准确检测故障的产生，而且能更有效降低故障的漏报率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘飞	江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室	236	964	13.0	17.0
2	赵忠盖	江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室	49	218	9.0	12.0
3	陈家益	江南大学自动化研究所轻工过程先进控制教育部重点实验室	3	5	1.0	2.0