本文選題：生產(chǎn)設(shè)計(jì) + 隱變量模型��； 參考：《東北大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：在工業(yè)生產(chǎn)中,生產(chǎn)者通過(guò)改變工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的操作條件或原料的配比可以生產(chǎn)出不同等級(jí)的產(chǎn)品,以滿足不同的市場(chǎng)需求。然而,如何根據(jù)客戶期望的性能指標(biāo)來(lái)尋找或調(diào)整相應(yīng)的過(guò)程操作條件已逐漸成為一個(gè)普遍性問題,生產(chǎn)設(shè)計(jì)理論及方法是解決該問題的有效途徑,尤其針對(duì)那些原材料成本高、生產(chǎn)周期長(zhǎng)的產(chǎn)品的生產(chǎn),如果能找到合適的生產(chǎn)設(shè)計(jì)方法來(lái)確定過(guò)程所需的操作條件,那么就可以有效縮短生產(chǎn)周期,降低生產(chǎn)成本,進(jìn)而提高生產(chǎn)效率。因此,對(duì)于生產(chǎn)設(shè)計(jì)的研究具有理論及實(shí)際的意義。生產(chǎn)設(shè)計(jì)問題需涉及到過(guò)程模型的建立,本文首先介紹了幾類常用的建模方法,其中基于過(guò)程數(shù)據(jù)建立的回歸模型具有建模速度快、模型的內(nèi)部結(jié)構(gòu)透明、不需過(guò)多了解過(guò)程等特點(diǎn),受到了廣泛地關(guān)注及研究。然后,針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)回歸模型中回歸參數(shù)由于操作變量的共線性而失效的問題,一類基于隱變量模型的方法(本文主要研究了PCR及PLS)被應(yīng)用到生產(chǎn)設(shè)計(jì)中。最后,將上述的方法應(yīng)用到一個(gè)低密度聚乙烯生產(chǎn)過(guò)程中進(jìn)行仿真驗(yàn)證,仿真結(jié)果證明了隱變量模型求解生產(chǎn)設(shè)計(jì)問題的有效性。此外,對(duì)于過(guò)程數(shù)據(jù)信息不足時(shí)的生產(chǎn)設(shè)計(jì)問題,本文以相似生產(chǎn)過(guò)程的信息遷移策略研究為主線,對(duì)增廣主元回歸(EPCR)和聯(lián)合輸出偏最小二乘(JYPLS)兩種方法進(jìn)行了理論分析,并通過(guò)仿真分析說(shuō)明了這兩種方法求解生產(chǎn)設(shè)計(jì)問題的實(shí)用性和有效性。針對(duì)時(shí)變性過(guò)程的生產(chǎn)設(shè)計(jì)問題,本文采用了遞推PCR算法,利用生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生新數(shù)據(jù)不斷地對(duì)過(guò)程模型進(jìn)行更新；針對(duì)隨著建模樣本點(diǎn)逐漸增多而導(dǎo)致的更新模型適應(yīng)過(guò)程動(dòng)態(tài)變化特性變差的問題,本文采用了移動(dòng)窗口策略來(lái)減弱歷史數(shù)據(jù)對(duì)當(dāng)前過(guò)程模型的影響。最后仿真實(shí)驗(yàn)說(shuō)本文提出的生產(chǎn)設(shè)計(jì)方案在解決時(shí)變性的生產(chǎn)設(shè)計(jì)問題上的有效性。
[Abstract]:In industrial production, producers can produce different grades of products by changing the operating conditions of the industrial production process or the proportion of raw materials, in order to meet different market demands. However, how to find or adjust the corresponding process operating conditions according to the performance index expected by the customer has gradually become a universal problem. The production design theory and method is an effective way to solve this problem. Especially for the production of products with high raw material cost and long production cycle, if we can find a suitable production design method to determine the operating conditions required for the process, then we can effectively shorten the production cycle and reduce the production cost. And then improve the production efficiency. Therefore, the study of production design has theoretical and practical significance. The problem of production design involves the establishment of process model. Firstly, several kinds of modeling methods are introduced in this paper. The regression model based on process data has the advantages of fast modeling speed and transparent internal structure. Do not need too much understanding of the process and other characteristics, has received extensive attention and research. Then, aiming at the problem that the regression parameters in the standard regression model fail due to the collinearity of the operating variables, a class of implicit variable model (PCR and PCR) methods are applied to the production design. Finally, the simulation results show that the implicit variable model is effective in solving the production design problem of low density polyethylene (LDPE). In addition, for the problem of production design with insufficient process data information, this paper analyzes the two methods of augmented principal component regression (EPCR) and joint output partial least squares (JYPLS) based on the study of information migration strategy of similar production processes. The practicability and effectiveness of these two methods for solving production design problems are illustrated by simulation analysis. In order to solve the problem of production design of time-varying process, the recursive PCR algorithm is adopted in this paper, and the process model is updated continuously by using the new data generated by the production process. In order to solve the problem that the dynamic variation of updating model becomes worse due to the increasing number of sample points, a moving window strategy is used to reduce the influence of historical data on the current process model. Finally, simulation experiments show the effectiveness of the proposed production design scheme in solving the problem of time-varying production design.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TB49

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