提出一种基于(Total Projection to Latent Structure,T-PLS)的批次间自适应优化策略用于解决批次过程质量优化问题。由于批次过程的复杂性,模型和对象之间经常出现不匹配,进而导致了最优解必要条件(NCO)不匹配问题,最终致使优化结果只...提出一种基于(Total Projection to Latent Structure,T-PLS)的批次间自适应优化策略用于解决批次过程质量优化问题。由于批次过程的复杂性,模型和对象之间经常出现不匹配,进而导致了最优解必要条件(NCO)不匹配问题,最终致使优化结果只是次优。使用梯度修正方法弥补模型和对象之间的差异,同时为了保证操控变量在有效区间之内,引入了T-PLS的统计量To^2、Tr^2、Ty^2作为硬约束条件。最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性。展开更多
文摘提出一种基于(Total Projection to Latent Structure,T-PLS)的批次间自适应优化策略用于解决批次过程质量优化问题。由于批次过程的复杂性,模型和对象之间经常出现不匹配,进而导致了最优解必要条件(NCO)不匹配问题,最终致使优化结果只是次优。使用梯度修正方法弥补模型和对象之间的差异,同时为了保证操控变量在有效区间之内,引入了T-PLS的统计量To^2、Tr^2、Ty^2作为硬约束条件。最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性。
