AR-TPLS:一种高效的过程监控自回归全潜结构投影算法

本文主要探讨了一种创新的自回归全潜结构投影算法（AR-TPLS），它是在信息技术领域的一项重要研究成果。AR-TPLS的目标是提升过程监控的精度和效率，特别是在制造业的质量控制背景下。该算法的关键在于将输入和输出数据投影到四个不同的子空间：质量变量预测值对应的主元子空间、残差子空间，以及过程变量残差的主元子空间和残差子空间。这样做的目的是为了更精确地分离出质量变量的影响，从而进行有效的故障检测。 与传统的PLS（部分 least squares）方法相比，AR-TPLS简化了解决过程，避免了zHOU等人提出的T-PLS算法中的非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)所涉及的复杂计算步骤。这种方法减少了计算负担，提高了模型的实用性。同时，它还解决了YIN等人提出的改进PLS模型中存在的问题，即过程残差中仍然存在不适合用Q统计量监测的大方差变化，从而增强了对于过程稳定性监控的准确性。 通过在实际过程中的应用验证，AR-TPLS方法展现出了显著的优点，能够有效地识别和预警潜在的质量问题，有助于提高生产效率和产品质量。研究者苑天琪、胡静和文成林针对这一问题进行了深入研究，并将其应用于自动化学院和控制科学与控制工程系的实践项目中，证实了其在过程监控领域的实际效果。 本文的核心技术贡献在于提供了一种高效且易于理解的统计建模工具，对于提高制造业的质量控制水平具有重要意义。关键词包括质量变量、主成分分析（PCA）、PLS、T-PLS以及过程监控，这些都是理解AR-TPLS方法及其优势的重要概念。整个研究为IT行业的故障诊断和过程优化提供了新的思路和技术支持。