袁杰
- 作品数：4 被引量：20H指数：2
- 供职机构：沈阳化工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目辽宁省博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于核特征近邻指标的批过程监视及仿真研究被引量：3
- 2014年
- 批次生产过程为了不断满足快速增长的市场需求,经常进行生产装置的重组、负荷大小的调整以及品种的更换等,使批次过程的采样数据呈现出非线性、非高斯、多工况等复杂特征。针对这些特征,提出在批次过程的核特征空间利用核主元的k个近邻构建故障检测统计量指标进行过程监视的方法。将批次过程正常工况的数据按批次方向展开并进行标准化。采用核方法将其投影到核特征空间,确定出核主元,组成新的建模样本数据。通过相似性原理找到每个样本的k个近邻,构建k近邻的距离平方和故障检测指标,并采用核密度估计法确定出正常工况指标的统计控制限。利用SPE统计量对核残差空间同时进行监视。通过一个半导体生产过程的仿真实验结果表明了所提方法的有效性。
- 郭小萍袁杰李元
- 关键词：K近邻
- CPV(1)分段法在间歇过程中的应用被引量：1
- 2013年
- 研究一种批次过程阶段划分方法.首先,将间歇过程数据按照批次方向展开成二维数据,某采样时刻到末采样时刻的数据构成对应于该时刻的数据段.然后对每一数据段进行主元分析,获得第一主元贡献率.最后,采用第一主元贡献率的变化来表征批次内部阶段的转变,对批次过程划分阶段.将该方法应用于青霉素仿真发酵过程,分段结果明显与实际菌体生长阶段一致.将该方法应用于实际的半导体生产过程数据中,分段结果验证了分段理论的有效性.
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- 关键词：主元分析
- 基于KPC-kNN方法的批次过程故障诊断被引量：1
- 2014年
- 为克服FD-kNN算法的计算量和存储量特别大,PC-kNN主元仅仅能体现过程中线性信息的不足,提出一种基于KPC-kNN的故障诊断方法.在KPCA提取非线性信息后,在核主元空间里应用kNN算法,计算k个最近样本的距离平方和作为统计指标,使用核密度估计方法计算训练空间的控制限.半导体工业实例的实验结果验证了所提方法的有效性.
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- 基于特征空间k最近邻的批次过程监视被引量：17
- 2014年
- 针对具有非高斯、非线性及多工况特性的批次过程,提出一种基于特征量最近邻统计指标的过程监视方法.首先,将批次过程正常工况原始数据投影到其特征空间,提取主元T和平方预测误差SPE,并进行特征量k最近邻距离平方和的求解.然后,采用核密度估计法获得概率密度分布函数,确定统计监视控制限.特征空间的主元T和SPE特征量能全面代表原始数据的有用信息.采用特征量k最近邻建立监视模型将会节省存储空间,提高建模样本数量与变量之比以及检测异常工况的速度.另外,利用局部近邻数据建模可以解决过程具有的非线性和多工况问题,而应用核密度估计法可以解决过程数据具有的非高斯分布问题.最后,在半导体生产过程的成功应用表明了所提方法的有效性.
- 郭小萍袁杰李元
