本文關(guān)鍵詞： 質(zhì)量監(jiān)測(cè) 質(zhì)量特性 主元分析(PCA) 支持向量機(jī)(SVM) 改進(jìn)網(wǎng)格優(yōu)化　出處：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年18期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：質(zhì)量監(jiān)測(cè)可以有效地提高產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率。在復(fù)雜產(chǎn)品的生產(chǎn)過程當(dāng)中,多個(gè)質(zhì)量特性之間相互作用,共同對(duì)產(chǎn)品的生產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生影響。由于質(zhì)量特性的數(shù)量較多、有些特性的關(guān)系是耦合的,因此準(zhǔn)確診斷出異常變量是研究的難點(diǎn)。為了高效、準(zhǔn)確地診斷出異常變量,提高產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率,提出了基于改進(jìn)網(wǎng)格優(yōu)化的principal component analysis(PCA)-support vector machines(SVM)多元控制圖均值偏移診斷模型。在模型訓(xùn)練之前,使用主元分析(PCA)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,降低數(shù)據(jù)維數(shù)和提取數(shù)據(jù)特征信息;再用改進(jìn)網(wǎng)格算法對(duì)支持向量機(jī)(SVM)的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最終得到優(yōu)化的SVM模型。仿真結(jié)果表明,采用的方法與傳統(tǒng)方法相比,訓(xùn)練時(shí)間更短,且擁有更高的分類準(zhǔn)確率。
[Abstract]:Quality monitoring can effectively improve product quality and production efficiency. In the production process of complex products, multiple quality characteristics interact with each other. Due to the large quantity of the quality characteristics and the coupling of some characteristics, it is difficult to accurately diagnose the abnormal variables in order to be efficient. Accurate diagnosis of abnormal variables to improve product quality and production efficiency. Principal component analysis(PCA)-support vector machine based on improved grid optimization is proposed. SVM) multiple control chart mean shift diagnostic model. Before model training. The principal component analysis (PCA) algorithm is used to preprocess the data to reduce the dimension of the data and extract the characteristic information of the data. Finally, the optimized SVM model is obtained by using the improved mesh algorithm. The simulation results show that the training time of the proposed method is shorter than that of the traditional method. And has higher classification accuracy.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院沈陽自動(dòng)化研究所;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【分類號(hào)】：TB114.2;TP181
【正文快照】： 引用格式:蔡亞軍,陳書宏,王宇.工藝產(chǎn)品加工質(zhì)量監(jiān)測(cè)優(yōu)化[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2017,17(18):277—281Cai Yajun,Cheng Shuhong,Wang Yu.Optimization of process qualitymonitoring[J].Science Technology and Engineering,2017,17(18):277—281工藝的復(fù)雜化和顧客對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量要

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本文編號(hào)：1487673