赵启东
- 作品数：2 被引量：10H指数：2
- 供职机构：北京科技大学机械工程学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于局部特征提取的有监督的流形学习方法被引量：2
- 2017年
- 为了提高工业产品的质量,提出一种基于局部特征提取的有监督的流形学习方法,用于工业生产过程中工艺参数的调整和优化。利用"多类邻域搜索"策略对每个样本点寻找邻域矩阵,对邻域矩阵进行特征分解,获得每个样本点的演化矢量,进而可以求得潜含在数据内部的主流形。另一方面,利用训练样本建立基于支持矢量数据描述的监控模型,对工艺过程进行监控。当发现异常样本时,将异常样本在主流形方向上进行投影,可以得到各个工艺参数的调整量,由此可将异常样本调控回到生产受控状态。利用IF钢实际生产过程数据进行验证,结果表明:新方法能有效提取出数据内部的流形结构,并通过主流形实现对工艺参数的调整,为实际生产过程提供了一种新的工艺参数优化方法。
- 黎敏杨孟瑶陈泽陈泽
- 关键词：局部特征提取
- 基于支持向量数据描述方法的生产过程监控、诊断与优化被引量：8
- 2016年
- 提出一种基于支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)的生产过程监控、诊断与优化方法.首先,利用正常样本建立SVDD监控模型,获得控制限;然后,利用贡献图对超过控制限的异常点进行诊断,分析引起异常的主要原因;最后,利用邻近点替换法对异常的生产样本进行工艺参数优化.将新方法应用于热轧薄板的生产过程中,结果表明:新方法比传统的监控方法 T2 PCA具有更高的检出率,且可以实现对异常点的工艺参数优化,使之回到受控状态.
- 赵启东徐钢黎敏
- 关键词：支持向量数据描述生产过程参数优化
