基于多方向主元分析方法的间歇过程性能监视和故障诊断

被引：6

作者：

王纲

赵立杰

辛小宁

机构：

[1] 沈阳化工学院高级过程控制中心!辽宁沈阳

来源：

沈阳化工学院学报 | 1999年 / 03期

关键词：

多元统计分析; 多方向主元分析(MPCA); 间歇过程; 性能监视; 故障检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP277 [监视、报警、故障诊断系统];

学科分类号：

0804 ; 080401 ; 080402 ;

摘要：

将多方向主元分析（ＭＰＣＡ）技术应用于间歇生产过程的建模、过程性能监视和故障诊断．ＭＰＣＡ方法唯一需要的信息是过去成功间歇过程数据集合．作为一种有效的数据压缩和信息提取方法，ＭＰＣＡ方法大大降低数据空间结构的维数，消除变量之间的关联性，去除噪声，提高监视系统的鲁棒性．本文针对半导体生产过程中快速热退火间歇过程进行仿真实验研究．仿真结果表明：ＭＰＣＡ方法能够有效地监视间歇过程性能，及时准确诊断引起产品质量发生变化的故障．

引用

页码：190 / 196

页数：7

共 6 条

[1] Batch Tracking Via Nonlinear Principal Co m ponent Analysis. Dong D,Mc Avoy T J. A I C H E Journal . 1996
[2] Multivariate S P C Charts for Monitoring Batch Processes. No mikos P,Mac Gregor J F. A I C H E . 1995
[3] Monitoring Batch Processes Using Multiway Pricipal Co m ponent Analysis. No m ikos P,Mac Gregor J F. A I C H E . 19 94
[4] Multivariate Statistical Monitoring of Operating Perfor m ance. Kresta J V,Mac Gregor J F,Marlin T E. The Canadian Journal of Che mical Engineering . 1991
[5] Multivariate S P C Methods for Process and Product Monitoring. Court T,Mac Gregor J F. J of Quality Technology . 19 96
[6] The Process Che m o m etrics Approach to Process Monitoring and Fault Detection. Wise B M,Gallagher N B. Jof Process Control . 1996

← 1 →