局部模型多工况质量预测：基于K-均值聚类和支持向量机

"一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法" 本文研究的主要内容是针对不确定、非线性复杂的生产过程，提出了一种基于局部模型的多工况过程质量预测方法。这种方法旨在解决传统质量预测方法在面对复杂工业环境时的局限性，通过运用数据驱动的建模策略，提高预测的精度和适应性。 首先，文章采用K-均值聚类算法对生产过程的不同运行状态（即工况）进行划分。K-均值聚类是一种无监督学习方法，通过迭代寻找将数据集分割成K个簇的最优方式，使得同一簇内的数据相似度最大化，不同簇间的数据差异最大化。在这个步骤中，每个簇代表一种特定的工况。 接着，研究者利用支持向量机（SVM）回归原理构建每个工况的局部质量预测模型。SVM是一种强大的机器学习算法，尤其适用于处理非线性问题。在回归任务中，SVM试图找到一个超平面，能够最大程度地将训练样本的输出值与实际值之间的差距最小化。 为了整合这些局部模型，文章引入了改进的粒子群算法（PSO）来优化各局部模型的权重。粒子群算法是一种优化算法，模拟了鸟群或鱼群的集体行为，通过群体中每个粒子的交互和自我更新来寻找全局最优解。改进的PSO通常包括对算法参数的调整，如速度更新规则或社交力和认知力的平衡，以提高搜索效率和避免早熟收敛。 通过优化后的局部模型权重，全局模型可以构建，其目标是使全局模型的预测输出与期望输出的误差最小。这确保了整体模型不仅考虑了各个工况的特点，还能综合考虑它们之间的相互影响，从而提高了对生产过程质量预测的全局适应性。 论文最后以Tennessee Eastman (TE)过程为例，这是一个被广泛用于化工过程控制研究的复杂模拟系统。通过对TE过程的建模和质量预测，验证了所提方法的有效性和可行性。实验结果表明，提出的预测方法能够有效应对不确定性，适应多变的工况，提供准确的预测结果。 总结来说，这篇论文提出了一种创新的预测方法，结合了K-均值聚类、支持向量机回归和改进的粒子群算法，有效地处理了复杂生产过程中的多工况质量预测问题。这种方法对于提升工业生产中的质量控制水平，减少废品率，优化生产流程具有重要的理论价值和实践意义。