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《天津大学》 2007年
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基于神经网络方法的自相关过程控制研究

刘冬生  
【摘要】: 由于自相关过程的特性,其观测值不满足传统统计过程控制理论(SPC)对观测值的基本要求—观测值相互独立,所以使用传统休哈特控制图控制自相关过程会引发大量虚发报警,而且对过程异常的检测灵敏度也降低。本文尝试将神经网络方法引入自相关过程控制中来,并取得了良好效果。 首先通过时间序列模型建立自相关序列模型。以前的研究中,对于均值变动的研究只局限于阶越式均值突变。但渐进式均值漂移也是自相关过程均值变动的主要形式之一。作者建立了基于AR(1)模型的渐进式均值漂移模型。 国外已有研究使用BP神经网络控制自相关过程,但大多控制效果与残差控制图接近。为有效提高神经网络的控制能力,训练数据的选择非常关键。作者总结了选取训练数据的原则。使用依照该原则选取的训练数据对网络进行训练,取得了很好的训练效果,网络达到收敛。 将经过训练的BP神经网络应用于自相关过程控制,对过程处于稳态、过程发生阶越式均值突变和渐进式均值漂移的控制结果进行分析。为保证评价指标的一致性,作者定义了基于神经网络的ARL(平均链长)和识别率。将此结果与残差控制图对过程稳态和发生阶越式均值突变的控制结果相比较发现,作者所构造的BP神经网络比残差控制图对自相关过程的控制更有效。 为尽可能缩小过程控制的取样空间,提高反应速度,本文对BP神经网络输入层神经元数的选择进行了研究,给出了对应不同相关性程度和不同均值变动幅度的输入层神经元数的建议。根据该建议,可以在保证神经网络识别率的基础上针对不同情况选择尽可能小的输入层神经元数。 对隐层神经元数的研究使网络训练达到收敛,很大程度上提高了神经网络的识别率。总结出不同隐层数所对应的网络收敛情况和识别率。 最后通过陶瓷滤波器生产过程中镀银工艺的实例研究对比检验休哈特控制图、残差控制图和BP神经网络对实际生产过程中自相关过程的控制效果。结果证明BP神经网络对该自相关过程的控制最有效。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP183;TP273

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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3 刘桥喜,毛善君,马蔼乃;煤矿安全信息共享与网络决策平台研究[J];北京大学学报(自然科学版);2004年04期
4 梁军;轧钢加热炉钢坯加热质量的检测研究(I)[J];传感技术学报;2003年01期
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6 梁军;工业流化床乙烯气相聚合中的在线测量与模型分析(I)[J];传感技术学报;2003年03期
7 梁军;工业流化床乙烯气相聚合中的在线测量与模型分析(II)[J];传感技术学报;2003年03期
8 马荣华,黄杏元,贾建华,蒲英霞;矿山地理信息系统中巷道模型的研究[J];测绘学报;2000年04期
9 杨可明,吴立新,陈书琳,王彦兵;煤矿矿图的GIS管理、更新与共享[J];地理与地理信息科学;2003年02期
10 毛善君,刘桥喜,马蔼乃,徐斌恩;“数字煤矿”框架体系及其应用研究[J];地理与地理信息科学;2003年04期
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1 潘正强;基于最小二乘支持向量机的非线性预测控制研究[D];国防科学技术大学;2006年
2 张瑞祥;生物质发电气化过程机理分析与建模研究[D];华北电力大学(河北);2008年
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4 卢海;基于人工神经网络的冰情预测研究[D];天津大学;2007年
5 阴辉;神经网络原理及其在有源电力滤波器中的应用[D];烟台大学;2008年
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【二级引证文献】
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1 陈世平;;分源预测法在工作面瓦斯治理中的应用[J];能源技术与管理;2012年03期
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【二级参考文献】
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1 孙静;自相关过程的残差控制图[J];清华大学学报(自然科学版);2002年06期
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6 房育栋;余英林;;高阶自组织映射及其学习算法[A];1995年中国控制会议论文集(上)[C];1995年
7 王晓晔;杜朝辉;吕德忠;刘建峰;;神经网络模糊控制在温度控制系统中的应用[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
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10 田艳兵;;BP算法和PSO算法在神经网络中的研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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3 邹丽梅 陈耀群;江苏科大神经网络应用研究通过鉴定[N];中国船舶报;2006年
4 记者 孙刚;“神经网络”:打开复杂工艺“黑箱”[N];解放日报;2007年
5 本报首席记者 任荃 实习生 史博臻;轨交“神经网络”触动创新神经[N];文汇报;2011年
6 计算机世界实验室 韩勖;当布线系统遭遇神经网络[N];计算机世界;2009年
7 曹建兵 李祖兵 特约记者 何天进 本报记者 于莘明;给导弹植入“神经网络”[N];科技日报;2005年
8 谭薇;“潮湿计算机”:拥有人类智慧的超级大脑[N];第一财经日报;2010年
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10 韩婷婷;ICT强壮奥运“神经网络”[N];通信产业报;2007年
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1 刘冬生;基于神经网络方法的自相关过程控制研究[D];天津大学;2007年
2 刘志祥;深部开采高阶段尾砂充填体力学与非线性优化设计[D];中南大学;2005年
3 戴雪龙;PET探测器神经网络定位方法研究[D];中国科学技术大学;2006年
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5 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
6 吴大宏;基于遗传算法与神经网络的桥梁结构健康监测系统研究[D];西南交通大学;2003年
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9 李智;电站锅炉燃烧系统优化运行与应用研究[D];东北大学;2005年
10 王承;基于神经网络的模拟电路故障诊断方法研究[D];电子科技大学;2005年
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1 杨立儒;基于神经网络的电路故障诊断的研究与实现[D];解放军信息工程大学;2010年
2 刘兰兰;基于神经网络和遗传算法的H型钢粗轧工艺参数优化研究[D];山东大学;2011年
3 田鹏明;基于神经网络的振动主动控制研究[D];太原理工大学;2012年
4 姜宇;发动机裂解设备故障诊断技术的研究[D];吉林大学;2012年
5 邢远凯;基于决策树和遗传算法的神经网络研究及应用[D];浙江大学;2010年
6 高宝建;基于神经网络的月降水预报模型在洪泽湖的应用研究[D];南京信息工程大学;2012年
7 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
8 来建波;基于神经网络的路段行程时间预测研究[D];云南大学;2011年
9 闫超;基于BP神经网络的煤矿深埋硐室软岩流变参数反演分析[D];安徽理工大学;2011年
10 段成均;时滞神经网络稳定性分析[D];重庆交通大学;2011年
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