改进块式递推偏最小二乘建模方法及应用

作者：常玉清; 袁勇; 王福利

来源：控制与决策, 2009, (08): 1243-1246.

DOI：10.13195/j.cd.2009.08.125.changyq.017

• 偏最小二乘
• 自适应遗忘因子
• T2统计量
• Q统计量
• 模型更新 Partial least square
• Adaptive forgetting factor
• T2 statistic
• Q statistic
• Model updating

针对传统偏最小二乘(PLS)模型的在线更新问题,提出了带有自适应遗忘因子的块式递推PLS建模方法.通过Hotelling-T2和Q统计量确定遗忘因子的大小,并且进行模型递推更新,确保模型跟踪过程特性的变化.将所提出的方法应用于管坯斜轧穿孔能耗过程,表现出较强的模型在线更新能力.测试结果表明,带有自适应遗忘因子的块式递推PLS方法的性能优于传统的迭代偏最小二乘方法的性能.

• 出版日期2009
• 单位流程工业综合自动化国家重点实验室; 东北大学