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《中国自动化学会控制理论专业委员会A卷》2011年
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Enhanced Batch Process Monitoring and Quality Prediction Using Multi-phase Dynamic PLS

【摘要】:正In industrial manufacturing,most batch processes are multi-phase and uneven-length batch processes in nature, phase-based approaches are intuitively well suited for batch process monitoring and quality prediction.In this paper,a new strategy is proposed using multi-phase dynamic partial least squares(DPLS) for batch processes monitoring and quality prediction.Firstly,batch process data was automatically divided into several phases using Gaussian mixture model(GMM) clustering arithmetic.Then run-to-run variations among different instances of a phase are synchronized by using dynamic time warping(DTW).Finally,multi-phase DPLS model is built between each phase and the quality variables.The proposed method easily handles the following problems:(1)static single model;(2)process and its model do not match;(3) linear method may not be efficient in compressing and extracting dynamic nonlinear process data.The idea and algorithm are illustrated with respect to the typical data collected from a benchmark simulation of fed-batch penicillin fermentation production. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method in comparison to original DPLS.

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