修正的潜在结构正交投影的过程监控

近年来,质量相关的故障诊断受到学界的广泛关注。目前存在多种基于后处理的故障诊断算法,但是,进一步的研究发现,当质量无关的故障幅度增强时,这些后处理算法会逐渐失去功能,除此之外,后处理算法在实践中会产生很大的计算量。为了进一步解决上述算法的弊端,采取一种预处理、建模、后处理的结构,并提出修正的潜在结构正交投影算法。对比之前的算法,该方法对质量相关的故障更具实用性,同时减少了模型所需潜在变量的数目,与之前算法相比,计算量更低,数值示例和田纳西-伊士曼过程用来验证该方法的有效性。     

浅谈质量管理中会计的核算方法

会计质量管理是企业管理的重中之重,企业集团在利用管理信息的同时,既要注重统计质量的管理,强化基础工作,建立一套行之有效的统计质量管理体系,更要注重会计质量的管理,充分利用会计信息资料,采用先进的科学管理方法,建立“质量收入”与“质量成本”的信息预报和反馈系统,开展质量的收入和成本的预报、预测工作,及时掌握质量的收入与成本的变化动态,杜绝事故损失的发生,提高企业的整体经济效益。     

茶饮料品质相关成分的近红外线光谱技术分析

本试验以140个茶饮料样品为试材,探讨了近红外线光谱技术(NIRS)快速测定共饮料品质相关成分的可行性。试验结果表明,所建立的品质成分近红外校正模型(calibrationequations)可应用于茶饮料的°Brix、pH值、色泽的HunterL、a、b值、茶多酚(TPP)、总儿茶素(TC)、总氨基酸(TAA)、茶红素(TR)、茶黄素(TF)及咖啡碱(CF)等品质成分的快速检测分析,而无需任何化学药品。     

基于高效核偏最小二乘的质量相关故障检测

核偏最小二乘(KPLS)是一种多元统计方法, 广泛应用于过程监控, 然而, KPLS采用斜交分解, 导致质量相关空间存在冗余信息易引发误报警. 因此, 本文提出了高效核偏最小二乘(EKPLS)模型, 所提方法通过奇异值分解(SVD)将核矩阵正交分解为质量相关空间和质量无关空间, 有效降低质量相关空间中的冗余信息, 并采用主成分分析(PCA)按方差大小将质量相关空间分解为质量主空间和质量次空间. 此外, 为进一步降低由质量无关故障引发的误报警, 提出基于质量估计的正交信号修正(OSC)预处理方法, 并结合EKPLS模型提出了OSC-EKPLS算法. OSCEKPLS通过质量估计值对被测数据进行OSC预处理, 降低了计算复杂度和误报率. 最后, 通过数值仿真和田纳西–伊斯曼过程验证了OSC-EKPLS具有良好的故障检测性和更低的误报率.     

基于KVAE-OCCA的质量相关故障检测方法及应用

为了解决非线性过程质量相关故障检测问题,提出了一种名为关键变量自编码器-正交典型相关分析(KVAE-OCCA)的方法。首先,为了挑选出与质量变量具有相关性的过程变量,计算过程变量和质量变量的互信息,选择具有较大互信息的过程变量。然后,利用自编码器对选择出的过程变量进行无监督学习,实现特征提取和降维。其次,利用正交典型相关分析方法建立质量相关故障检测模型,通过对系数矩阵奇异值分解得到质量相关和无关投影矩阵,构建统计量并估计控制限。最后,将提出的方法在典型测试案例上进行测试,以说明所提方法的有效性。     

蔬菜汁生产中的质量问题及解决方法

综述了蔬菜汁在加工贮藏过程中容易发生的五大质量问题,即澄清菜汗的后混浊、带肉菜汗的分层及沉淀,颜色的变化、菜汁的败坏、营养成分及风味的改变等。分析了产生这些问题的原因,提出了相应的解决办法。     

基于半监督正交因子分析的过程质量监控方法

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；根据新样本是否含质量标签的数据性质计算相应的SPE统计量。提出的Semi-SOFA可有效检测出发生的故障是否影响质量，最后通过数值例子和Tennessee Eastman（TE）过程仿真验证了所提方法的有效性。     

基于核直接分解的过热蒸汽系统故障诊断方法

为提高过热蒸汽系统的运行效率并减少非紧要故障的报警率,本文提出一种质量相关的非线性故障检测与诊断方法.首先,利用核函数将过程变量映射到高维特征空间以消除原始变量之间的非线性耦合.然后,在特征空间进行核直接分解得到两个正交子空间,并在两个子空间中分别设计统计量指标进行质量相关的故障检测.在此基础上,利用偏微分贡献图提取每个变量对联合统计量指标的贡献率,并根据贡献率大小最终确定故障变量.仿真结果表明,所提出的方法能够准确区分影响过热蒸汽温度和不影响过热蒸汽温度的故障,有效降低了非紧要故障的报警率,提高了过热蒸汽系统的运行效率.     

装备试验质量成本管理浅析

装备试验质量成本管理是装备试验质量管理的一个重要方面，研究成本管理对于完善质量管理具有重要的意义。结合装备试验的特点，在对质量成本的构成进行分析的基础上，探讨了如何对成本进行管理，分析了成本的核算、分析、控制等问题。     

基于改进高效偏最小二乘的质量相关故障诊断

高效偏最小二乘(EPLS)作为偏最小二乘(PLS)的扩展算法之一, 在质量相关故障检测中取得了良好的应用 效果. 然而, 研究发现当系统中存在一些与产品质量无关的信息时会导致EPLS的检测率降低, 影响工业生产安全及 效益. 同时, 传统的基于贡献图的故障诊断方法在无故障时输入变量会对故障检测指标的贡献值不均等, 从而影响 故障诊断效果. 针对上述问题, 本文提出了一种改进高效偏最小二乘(IEPLS)的质量相关故障诊断方法. 所提方法首 先用正常数据建立IEPLS算法模型, 利用获得的模型参数对过程变量进行空间分解. 然后在分解后的空间中定义局 部信息增量均值和局部动态阈值, 结合故障判据进行故障检测. 当故障发生后, 利用每个变量的新息矩阵计算对故 障总体的新息贡献率, 根据各个变量新息贡献率大小实现对故障变量的定位. 最后, 使用田纳西伊士曼过程(TEP)对 算法性能进行了验证.