自动编码器与典型相关分析方法联合驱动的工业过程质量监测

作者：董洁; 孙瑞琪; 彭开香^*; 唐鹏

来源：控制理论与应用, 2019, 36(09): 1493-1500.

• 故障诊断
• 质量监测
• 典型相关分析方法(CCA)
• 自动编码器-典型相关分析方法(AE-CCA)
• 带钢热连轧

本文将自动编码器(AE)特征提取方法和典型相关分析方法(CCA)有机结合,提出了一种联合驱动的质量监测模型及其质量相关的故障检测方法.首先,利用AE算法对输入样本进行无监督自动学习和重构,实现数据的特征提取和降维;其次,利用CCA算法实现特征与质量变量关联最大化,建立质量变量与特征变量的关系模型;根据监测模型的潜结构投影,构建T2统计量和SPE统计量及其相应控制限.将提出的方法用于分析带钢热连轧过程现场实际数据,结果表明,基于自动编码器-典型相关分析方法(AE-CCA)的质量监测方法能够准确的检测出故障,并且检测效果优于传统的核典型相关分析(KCCA)算法.

• 单位
  自动化学院; 北京科技大学