[发明专利]基于潜变量过程迁移模型的修正自适应批次过程优化方法

摘要

本发明公开一种基于潜变量过程迁移模型的修正自适应批次过程优化方法，包括：获取旧批次过程、新批次过程的输入数据和输出数据；根据旧批次过程、新批次过程的输入输出数据建立潜变量过程迁移模型；在以新批次过程进行生产时，根据潜变量过程迁移模型和当前批次的最优输入数据获取当前批次的预测输出数据，并根据潜变量过程迁移模型和当前批次的输入数据获取下一批次的最优输入数据；根据当前批次的最优输入数据和实际输出数据对潜变量过程迁移模型进行更新；根据新批次过程中多个批次的预测输出数据和实际输出数据判断新批次过程的稳定性是否满足要求；如果新批次过程的稳定性满足要求，则对旧批次过程的输入数据和输出数据进行部分数据的剔除。

主权项

1.一种基于潜变量过程迁移模型的修正自适应批次过程优化方法，其特征在于，包括以下步骤：获取旧批次过程的输入数据和输出数据，并获取新批次过程的输入数据和输出数据；根据所述旧批次过程的输入数据和输出数据、所述新批次过程的输入数据和输出数据建立潜变量过程迁移模型；在以所述新批次过程进行生产时，根据所述潜变量过程迁移模型和当前批次的最优输入数据获取当前批次的预测输出数据，并根据所述潜变量过程迁移模型和当前批次的输入数据获取下一批次的最优输入数据；根据所述当前批次的最优输入数据和实际输出数据对所述潜变量过程迁移模型进行更新；根据所述新批次过程中多个批次的预测输出数据和实际输出数据判断所述新批次过程的稳定性是否满足要求；如果所述新批次过程的稳定性满足要求，则对所述旧批次过程的输入数据和输出数据进行部分数据的剔除。