产品质量模型与控制模型的研究及应用
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供应链运作参考模型(scor)详细介绍(scc)
风险识别
利用SCC模型中的风险评估工具，识别供应链中的潜 在风险。
风险量化
运用定量分析方法，对识别出的风险进行量化和排序， 确定优先处理的风险。
风险应对
根据风险性质和严重程度，制定相应的风险应对策略 和措施。
SCC与SCOR模型的融合发展趋势
模型整合
将SCC与SCOR模型进行整合，形成一个更全面的供应链管理框 架。
全面性
SCOR模型涵盖了供应链管理的各个方面，包括计划、采购、生产、 配送和退货等，有助于企业全面了解自身供应链运作情况。
可衡量性
SCOR模型提供了一套可量化的绩效指标，使得企业可以对供应链运 作进行更加客观、准确的评估。
SCOR模型的局限性
灵活性不足
SCOR模型较为固定，难以适应不同行业和企业的特殊需求，可能 导致某些特定情况下的不适用。
面的表现。
04
供应链最佳实践
协同计划、预测与补货（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment, CPFR）：通过 供应链成员间的协同合作，提高需求预测和补货计 划的准确性。
敏捷供应链（Agile Supply Chain）：通过快速响 应市场变化和客户需求，提高供应链的灵活性和竞 争力。
SCOR模型的应用实践
许多企业已经成功地将SCOR模型应用于实际运作中，通过实施供应链管理改进项目，取得了显著的成效， 如降低成本、提高客户满意度、缩短交货周期等。
对未来研究的展望
• 深化SCOR模型的理论研究：尽管SCOR模型已经在实践中得到了广泛应用， 但关于其理论基础和内在逻辑的研究仍不够深入。未来研究可以进一步探讨 SCOR模型的理论框架、核心概念和逻辑关系，为其应用提供更加坚实的理论 支撑。
利用SCC模型中的风险评估工具，识别供应链中的潜 在风险。
风险量化
运用定量分析方法，对识别出的风险进行量化和排序， 确定优先处理的风险。
风险应对
根据风险性质和严重程度，制定相应的风险应对策略 和措施。
SCC与SCOR模型的融合发展趋势
模型整合
将SCC与SCOR模型进行整合，形成一个更全面的供应链管理框 架。
全面性
SCOR模型涵盖了供应链管理的各个方面，包括计划、采购、生产、 配送和退货等，有助于企业全面了解自身供应链运作情况。
可衡量性
SCOR模型提供了一套可量化的绩效指标，使得企业可以对供应链运 作进行更加客观、准确的评估。
SCOR模型的局限性
灵活性不足
SCOR模型较为固定，难以适应不同行业和企业的特殊需求，可能 导致某些特定情况下的不适用。
面的表现。
04
供应链最佳实践
协同计划、预测与补货（Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment, CPFR）：通过 供应链成员间的协同合作，提高需求预测和补货计 划的准确性。
敏捷供应链（Agile Supply Chain）：通过快速响 应市场变化和客户需求，提高供应链的灵活性和竞 争力。
SCOR模型的应用实践
许多企业已经成功地将SCOR模型应用于实际运作中，通过实施供应链管理改进项目，取得了显著的成效， 如降低成本、提高客户满意度、缩短交货周期等。
对未来研究的展望
• 深化SCOR模型的理论研究：尽管SCOR模型已经在实践中得到了广泛应用， 但关于其理论基础和内在逻辑的研究仍不够深入。未来研究可以进一步探讨 SCOR模型的理论框架、核心概念和逻辑关系，为其应用提供更加坚实的理论 支撑。
基于大数据，轮胎外观质检智能分析平台的研发及应用
创新技术NEW TECHNOLOGY 15作者 孙洪喜 焦清国 郑 超青岛弯弓信息技术有限公司基于大数据，轮胎外观质检 智能分析平台的研发及应用轮胎是车辆与地面直接接触的关键部件，关乎行车安全、操控性能和驾乘舒适度。
轮胎外观质检能够有效检测和识别轮胎表面的缺陷、损伤和异物等问题，确保轮胎产品符合质量标准。
随着工业智能化的发展，数字化、信息化成为企业转型升级的必备途径。
基于大数据的轮胎外观质检智能 分析平台可以实现轮胎外观质检数据的采集、分析，并提供决策支持。
通过分析和追溯质检数据，可以及时发现生产过程中的问题，进行生产工艺和质量管理改进，优化资源利用。
轮胎外观质检智能决策分析系统不仅有助于减少轮胎产品缺陷率，降低不良品数量，提高产品整体质量，还有助于提高轮胎企业的管理水平，助力企业向“工业4.0”智能制造转型升级，继而全面提高企业效益和市场竞争力。
本文将从系统架构设计理念、系统设计原则、SPC 统计分析、功能架构设计、应用场景分析、收益分析等方面，对该平台进行介绍。
一、系统架构设计首先介绍系统架构设计，见图1。
该系统的构建基于大数据的模型，对外观质检数据进行大数据平台化设计，搭建人工智能分析架构及分析平台，实现质检数据快速采集、存储，同时和MOM及其他生产图1 系统架构设计图创新技术NEW TECHNOLOGY16制造系统进行集成，运用大数据的分析算法模型，进行缺陷分析，异常及时告知MOM系统进行生产设备停机等控制，避免不合格品扩大化，同时通过移动端APP对相关责任人进行通知、报警。
系统主要包含如下8个模块。
1.数据源：包括轮胎外观质检数据、外观图像、日志等数据，根据数据的结构化、非结构化类型，搭建不同的存储数据库及存储模型。
2.采集交换：与生产执行MOM系统、LIMS等系统集成，建立质检数据和生产数据的集成分析，从而快速定位到问题源，并采取控制措施，避免问题扩大化。
3.大数据平台：建立大数据平台，构建分析模型，实现对外观质检数据的存储及缺陷分析。
EFQM模型(EFQM Model,EFQM业务卓越模型)
EFQM模型出自 MBA智库百科(/)EFQM模型(EFQM Model,EFQM业务卓越模型)目录[隐藏]• 1 什么是EFQM模型?• 2 EFQM模型基本概念[1]• 3 EFQM模型工具[1]• 4 EFQM九个大项的具体内容• 5 EFQM模型中九个大项内容的整体分析• 6 EFQM模型的核心要求—RADAR理念o 6.1 RADAR理念的要求o 6.2 RADAR理念的分析•7 EFQM模型的案例分析[2]•8 参考文献[编辑]什么是EFQM模型?EFQM模型是欧洲大陆使用最广的质量管理架构。
EFQM模型是一个非硬性规定的全面质量管理架构，包括9个原则，其中5个属于“引擎”（Enablers），4个属于“结果”（Results）。
“引擎”原则指导企业怎么做。
“结果”原则指导企业达到具体目标。
“引擎”导致“结果”，来自“结果”的反馈帮助进一步提高“引擎”。
[1]EFQM模型承认有各种各样的办法达到可持续的卓越绩效。
但是，EFQM同时假定，不管是从绩效、员工、顾客，还是从社会角度来衡量，达到卓越的前提必须是，在有力的领导下，战略决策通过人际合作、资源及流程得到贯彻执行。
[1]全面质量管理（TQM）认为，不应该把质量控制任务留到产品线的终端环节才去做，如最后生产环节的成品检查。
质量控制应该始于原材料抵达的那一刻起，直到成品离开生产工厂。
[1]目前，愈来愈多的管理者关注业务卓越化管理，而欧洲品质管理基金会(European Foundation for Quality Management，EFQM)建立的EFQM业务卓越模型简称EFQM模型则给组织提供了一个用于自我业务评价和改进的工具。
通过调查企业在此框架下不断努力改进业务运作的实际做法及结果并加以分析。
[编辑]EFQM模型基本概念[1]EFQM模型中包含八个主导概念：结果导向，以顾客为中心，领导和坚定的目标，过程和事实管理，人员开发和参与不断学习，创新的改进，发展伙伴关系，公共责任。
工业大模型技术应用与发展报告
工业大模型技术应用与发展报告一、引言随着科技的飞速发展，人工智能领域中的大模型技术已成为研究的热点。
在工业领域，大模型技术也展现出巨大的潜力和应用价值。
本报告将对工业大模型技术应用与发展进行深入探讨。
二、工业大模型技术概述工业大模型，也称为大规模预训练语言模型，是一种深度学习模型，其参数规模巨大，可以达到数十亿级别。
这种模型在处理自然语言处理任务上表现出了强大的能力，如文本生成、文本分类、语义理解等。
在工业领域，大模型技术的应用可以帮助企业实现智能化决策、优化生产流程、提高产品质量等。
三、工业大模型技术的应用场景1. 智能化决策：利用大模型技术对大量数据进行深度学习，提取出有用的信息，为企业决策提供支持。
例如，通过分析历史销售数据，预测未来的市场需求。
2. 优化生产流程：通过对生产过程中的数据进行建模，找出影响生产效率的关键因素，优化生产流程，提高生产效率。
例如，通过分析机器运行数据，预测设备故障，提前进行维护。
3. 提高产品质量：利用大模型技术对产品进行质量检测和缺陷识别，提高产品质量。
例如，通过图像识别技术，检测产品的外观缺陷。
四、工业大模型技术的发展趋势1. 模型规模不断增大：随着计算资源的不断提升和算法的优化，未来工业大模型的规模将会不断增大，进一步提高模型的性能。
2. 跨领域应用：目前大模型技术主要应用于自然语言处理领域，未来将逐步拓展到其他领域，如图像识别、语音识别等。
3. 云边端协同：随着云计算技术的发展，未来工业大模型将实现云边端协同，即在大规模分布式计算环境下，实现模型训练和推理的高效运行。
4. 可解释性增强：为了更好地理解和信任模型，未来工业大模型将增强可解释性，通过可视化、可解释性算法等方式提高模型的透明度。
5. 数据隐私与安全：随着数据规模的不断增大，数据隐私与安全问题将更加突出。
未来工业大模型将在数据隐私保护、模型安全等方面进行更多的研究和探索。
五、结论工业大模型技术作为人工智能领域的重要分支，在工业领域具有广泛的应用前景和发展潜力。
HACCP系统控制下的乳制品生产供应链模型研究
将不合格的产品在生产过 程 中消灭 ，消除生 产和销 售 中 产品的不安全风险的预 防式质 量控 制系统 。Ｈ Ｃ Ｐ系统 Ａ Ｃ 以预防为主 ，将乳 制品质 量管理 的要点 ，从依 靠最 终产
控制体系。由于原先的产 品质量抽查 检验方式存 在着抽 查不到的盲区 ，而 Ｈ Ｃ Ｐ系统控制下的乳制品生产供应 Ａ Ｃ 链可 以有效地保证乳制品质量 ，因此 Ｈ Ｃ Ｐ质量控制体 Ａ Ｃ
钟 。由于乳制 品生 产供 应链生 产过程 长 ，环节多 ，参 与
者众多 ，消费者范 围大 ，原有 质量控制 过程和 控制 的模 式存在控制漏洞 ，若不 及时修补便 会产生 危害后果 。保 障乳 制品消费安全 的重 中之重在 于建 立健全可靠 的质量
害 ，确立食 品安 全环 节 与关 键 控 制点 ，建 立 预 防措 施 ，
奶 、加 工 、分销三环 节进行乳制 品质量 控制 ，因此 缺失 了对饲料 、养牛 、消 费这 ３个环 节 的有 效质量 控制 ，产 生了控 制漏洞 。为 修 补控 制漏 洞 ，防止 产 生危 害后 果 ， 要将乳制 品质量 控制过 程前 伸后 延 ，使饲料 、养牛 、消 费这 ３ 个环节可 以得 到有效 控制 ，同时以结果 控制 、反
制造、包装材料制 造和清洗 、饲 料添加 剂 、抗菌 素残 留
等进 行控制把关 。
馈控制 、前馈控制三 套控制子 系统结合使 用 ，确保 控制特 点 ，饲料 一般 由
外部 购进 ，乳制品加 工企业难 以进行有 效控 制。饲料若 含有 有害物质如激 素或农药残 留等会影 响到 牛奶质量 不 合格 。因此购入饲料必 须经过严格 检验 ，合 格后 方能使 用 ，购入饲料时必须把 好检验关 。饲养奶 牛环节 具 有活
系在世界各国得 到广泛推行 。
控制体系。由于原先的产 品质量抽查 检验方式存 在着抽 查不到的盲区 ，而 Ｈ Ｃ Ｐ系统控制下的乳制品生产供应 Ａ Ｃ 链可 以有效地保证乳制品质量 ，因此 Ｈ Ｃ Ｐ质量控制体 Ａ Ｃ
钟 。由于乳制 品生 产供 应链生 产过程 长 ，环节多 ，参 与
者众多 ，消费者范 围大 ，原有 质量控制 过程和 控制 的模 式存在控制漏洞 ，若不 及时修补便 会产生 危害后果 。保 障乳 制品消费安全 的重 中之重在 于建 立健全可靠 的质量
害 ，确立食 品安 全环 节 与关 键 控 制点 ，建 立 预 防措 施 ，
奶 、加 工 、分销三环 节进行乳制 品质量 控制 ，因此 缺失 了对饲料 、养牛 、消 费这 ３个环 节 的有 效质量 控制 ，产 生了控 制漏洞 。为 修 补控 制漏 洞 ，防止 产 生危 害后 果 ， 要将乳制 品质量 控制过 程前 伸后 延 ，使饲料 、养牛 、消 费这 ３ 个环节可 以得 到有效 控制 ，同时以结果 控制 、反
制造、包装材料制 造和清洗 、饲 料添加 剂 、抗菌 素残 留
等进 行控制把关 。
馈控制 、前馈控制三 套控制子 系统结合使 用 ，确保 控制特 点 ，饲料 一般 由
外部 购进 ，乳制品加 工企业难 以进行有 效控 制。饲料若 含有 有害物质如激 素或农药残 留等会影 响到 牛奶质量 不 合格 。因此购入饲料必 须经过严格 检验 ，合 格后 方能使 用 ，购入饲料时必须把 好检验关 。饲养奶 牛环节 具 有活
系在世界各国得 到广泛推行 。
质量分析7种统计工具
使用统计工具进行数据分析， 可以方便地保存和分享分析结 果，实现分析过程的可重复性
。
不足
数据质量依赖
技术门槛较高
统计工具的分析结果受数据质量影响较大 ，如果数据存在误差或异常值，可能导致 分析结果不准确。
使用统计工具需要一定的统计学和计算机 知识，对使用者的技术要求较高。
无法处理非结构化数据
无法提供实时分析
数据可视化工具，支持 交互式数据探索和仪表
盘制作。
Power BI
商业智能工具，提供数 据整合、分析和可视化
等功能。
结合实际情况进行选择和应用
数据类型和规模
根据数据类型（如定量、定性）、数 据规模（如样本量、变量数）选择合 适的工具。
分析需求
明确分析目的和问题类型，选择相应 的统计方法和工具。
专业知识和技能
降低生产成本
通过质量分析，可以减少 不良品率，降低返工、维 修等成本。
提升客户满意度
优质的产品质量可以提高 客户满意度，增强品牌形 象。
汇报范围
统计工具介绍
简要介绍7种常用的质量分 析统计工具。
应用场景
说明这些统计工具在哪些 场景下使用以及如何使用 。
效果评估
对这些统计工具的应用效 果进行评估，包括提高产 品质量、降低生产成本、 提升客户满意度等方面。
展望
智能化发展：随着人工智能和机器学 习技术的不断发展，未来的质量分析 工具将更加智能化。这些技术可以帮 助组织自动识别数据中的模式和趋势 ，提供更准确、更及时的分析结果。 同时，智能化的分析工具还可以根据 历史数据和实时数据进行预测，为组 织提供更前瞻性的质量管理建议。
数据可视化：数据可视化是一种强大 的沟通工具，可以帮助组织更好地理 解和传达质量分析结果。未来的质量 分析工具将更加注重数据可视化功能 的发展，提供更丰富、更直观的数据 展示方式。这将使得质量分析结果更 易于理解和接受，从而促进组织内部 的沟通和协作。
。
不足
数据质量依赖
技术门槛较高
统计工具的分析结果受数据质量影响较大 ，如果数据存在误差或异常值，可能导致 分析结果不准确。
使用统计工具需要一定的统计学和计算机 知识，对使用者的技术要求较高。
无法处理非结构化数据
无法提供实时分析
数据可视化工具，支持 交互式数据探索和仪表
盘制作。
Power BI
商业智能工具，提供数 据整合、分析和可视化
等功能。
结合实际情况进行选择和应用
数据类型和规模
根据数据类型（如定量、定性）、数 据规模（如样本量、变量数）选择合 适的工具。
分析需求
明确分析目的和问题类型，选择相应 的统计方法和工具。
专业知识和技能
降低生产成本
通过质量分析，可以减少 不良品率，降低返工、维 修等成本。
提升客户满意度
优质的产品质量可以提高 客户满意度，增强品牌形 象。
汇报范围
统计工具介绍
简要介绍7种常用的质量分 析统计工具。
应用场景
说明这些统计工具在哪些 场景下使用以及如何使用 。
效果评估
对这些统计工具的应用效 果进行评估，包括提高产 品质量、降低生产成本、 提升客户满意度等方面。
展望
智能化发展：随着人工智能和机器学 习技术的不断发展，未来的质量分析 工具将更加智能化。这些技术可以帮 助组织自动识别数据中的模式和趋势 ，提供更准确、更及时的分析结果。 同时，智能化的分析工具还可以根据 历史数据和实时数据进行预测，为组 织提供更前瞻性的质量管理建议。
数据可视化：数据可视化是一种强大 的沟通工具，可以帮助组织更好地理 解和传达质量分析结果。未来的质量 分析工具将更加注重数据可视化功能 的发展，提供更丰富、更直观的数据 展示方式。这将使得质量分析结果更 易于理解和接受，从而促进组织内部 的沟通和协作。
高校教育质量成本控制模型研究
的损 失费 用 。按 质 量 成 本 发 生 的性 质 。 育 质量 成 教 本可 以分 为 预 防 成 本 、 定 成 本 和 内 、 部 损 失 成 鉴 外 本 。 以上 四项 成本 项 目之 间是相 互联 系 、 彼此制 约 、
析与控制。高校的教育质量成本的内容与分类和传鉴 传统 的质 量 成 借 本模 型 可 以建 立短期 教 育质 量成 本控制 模 型。
相对于短期教育质量成本而言 ， 长期教育质量
成本的变化是一个动态 的过程。考 虑质量管理 中 “ 学习曲线” 的效应 ， 可以分析出高校长期教育质量
成本 与短期教 育质 量 成 本 之 间 存 在 着 密切 的关 系 ，
渐下降； 当质量达到一定水平后 ， 尽管大幅度增加预
防成本和鉴定成本 ， 但掼失成本 的降低速度反而减
相互影响的， 预防成本和鉴定成本开始时较低 ， 随着
质 量要求 的 提高 而 逐渐 提高 ； 质量 水 平达 到 一定 当
标准后 ， 若继 续提高 。 预防和 鉴定 成本会 急速提 则 高； 而损失成本刚好相反 。 开始时质量水平较低 ， 损
失成本较大 ； 但随着质量水平的提高 ， 损失成本会逐
由于 高等 教育 具 有 产业 性 以及 服务 特 性 ， 此 因
将质量成本由企业界引入教育界 ， 形成教育质量成 本， 并纳入高等教育 质量管理 体系存在其合理性 。
质量 问题 不仅 是一 个技 术 问题 ， 还是 一个 经济 问题 。
线” 的效应对短期教育质量成本控制模型的影响 。 并
维普资讯
教育成本
高 校 教 胄 质 量 成 本控 制 檩 型 硼 究
张 亚芳 郑 爱 华
（ 中国矿 业大 学 管理 学院 ， 苏 徐 州 ２ １０ ） 江 ２０８
析与控制。高校的教育质量成本的内容与分类和传鉴 传统 的质 量 成 借 本模 型 可 以建 立短期 教 育质 量成 本控制 模 型。
相对于短期教育质量成本而言 ， 长期教育质量
成本的变化是一个动态 的过程。考 虑质量管理 中 “ 学习曲线” 的效应 ， 可以分析出高校长期教育质量
成本 与短期教 育质 量 成 本 之 间 存 在 着 密切 的关 系 ，
渐下降； 当质量达到一定水平后 ， 尽管大幅度增加预
防成本和鉴定成本 ， 但掼失成本 的降低速度反而减
相互影响的， 预防成本和鉴定成本开始时较低 ， 随着
质 量要求 的 提高 而 逐渐 提高 ； 质量 水 平达 到 一定 当
标准后 ， 若继 续提高 。 预防和 鉴定 成本会 急速提 则 高； 而损失成本刚好相反 。 开始时质量水平较低 ， 损
失成本较大 ； 但随着质量水平的提高 ， 损失成本会逐
由于 高等 教育 具 有 产业 性 以及 服务 特 性 ， 此 因
将质量成本由企业界引入教育界 ， 形成教育质量成 本， 并纳入高等教育 质量管理 体系存在其合理性 。
质量 问题 不仅 是一 个技 术 问题 ， 还是 一个 经济 问题 。
线” 的效应对短期教育质量成本控制模型的影响 。 并
维普资讯
教育成本
高 校 教 胄 质 量 成 本控 制 檩 型 硼 究
张 亚芳 郑 爱 华
（ 中国矿 业大 学 管理 学院 ， 苏 徐 州 ２ １０ ） 江 ２０８
化工过程优化与控制技术研究及应用
化工过程优化与控制技术研究及应用摘要：化工过程优化与控制技术是提高化工生产效率和产品质量的重要手段。
本论文旨在介绍化工过程优化与控制技术研究的背景和意义，分析目前存在的问题和挑战，并探讨相应的解决方案和应用案例。
首先介绍了化工过程优化与控制技术的基本概念和原则，然后详细阐述了常用的优化与控制方法，包括模型预测控制、自适应控制、多变量控制等。
接着分析了化工过程优化与控制技术的优势和挑战，并提出了发展的方向和措施。
最后，通过实际应用案例，验证了化工过程优化与控制技术的有效性和可行性。
关键词：化工过程优化；控制技术；模型预测控制；自适应控制；多变量控制引言随着工业化进程的不断推进，化工生产过程变得越来越复杂和细致，对过程优化和控制的要求也越来越高。
化工过程优化与控制技术是提高化工生产效率和产品质量的重要手段，可以降低化工生产的能耗和成本，并提高产品的质量和竞争力。
本论文旨在介绍化工过程优化与控制技术的研究和应用情况，为化工行业提供借鉴和参考。
一、化工过程优化与控制技术的原理和方法1.1 基本概念和原理化工过程优化与控制技术主要通过建立化工过程的数学模型，分析和优化过程的各个环节，设计合理的控制策略和优化算法，实现化工过程的优化和控制。
通过提高生产效率、降低生产成本，改善产品的质量和稳定性，达到经济效益和环境效益的双重目标。
1.2 优化与控制方法模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）：模型预测控制是一种基于动态过程模型的控制策略。
它通过建立化工过程的数学模型，预测未来的过程状态和输出，从而设计出合理的控制策略。
MPC具有较强的预测能力和鲁棒性，能够在处理多变量、非线性、时变等复杂工况下实现优化控制。
自适应控制（Adaptive Control）：自适应控制是根据过程的变化情况自动调整控制参数和策略的一种控制方法。
它通过在线识别和补偿过程模型的不确定性，实现对变化工况的适应。
GM模型课件
优点分析
简洁性
GM模型在形式上非常简洁，易于理解和实 现。
高效性
GM模型在训练和预测阶段都表现出较高的 效率，尤其在大数据集上。
通用性
GM模型适用于多种类型的预测问题，如时 间序列预测、回归分析和分类问题等。
灵活性
GM模型可以通过调整参数和核函数来适应 不同的数据分布和预测需求。
缺点分析
对异常值敏感
人口预测
利用GM模型预测未来人口数量和结构变化，为政府制定人口政 策提供数据支持。
决策模型的应用
投资决策
通过GM模型评估不同投资项目的风险和收益， 帮助企业选择最优的投资方案。
生产计划
利用GM模型制定生产计划，优化资源配置，提 高生产效率。
物流配送
通过GM模型优化物流配送路线，降低运输成本，提高配送效率。
发展
随着GM模型的广泛应用，其理论和应用方法不断得 到完善和发展。
未来展望
随着大数据和人工智能技术的不断发展，GM模型有 望在未来实现更加精准和智能化的预测。
02
GM模型的原理与计算
GM模型的数学原理
灰色系统理论
GM模型基于灰色系统理论，该理论认为现实世界中许多 系统都是部分信息已知、部分信息未知的，因此可以通过 已知信息来推导未知信息。
预测精度
预测精度是另一个重要的参数，用于衡量预测结果的准确程度。根据实际需求，可以选择不同的预测精度要求。
GM模型的计算过程
数据预处理
对原始数据进行预处 理，包括缺失值填充 、异常值处理等。
生成数据序列
根据累加生成的方式 ，将原始数据转换为 新的数据序列。
建立GM模型
根据已知数据序列建 立GM模型，包括选 择合适的灰数类型和 预测精度要求。
基于Koopman算子的连续搅拌反应釜的模型预测控制
基于Koopman算子的连续搅拌反应釜的模型预测控制目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 文献综述 (5)二、Koopman算子理论基础 (6)2.1 Koopman算子的定义与性质 (8)2.2 Koopman算子在连续系统中的应用 (9)2.3 Koopman算子与模型预测控制的结合 (10)三、连续搅拌反应釜的数学模型 (11)3.1 反应釜的动态平衡方程 (13)3.2 反应釜中的传递关系 (14)3.3 常微分方程组的建立 (15)四、基于Koopman算子的模型预测控制方法 (16)4.1 Koopman算子在线性化模型中的应用 (17)4.2 状态空间表示与Koopman算子的转换 (19)4.3 动态矩阵预测控制算法 (20)4.4 其他改进的Koopman模型预测控制方法 (21)五、仿真实验设计与结果分析 (23)5.1 仿真实验硬件平台与参数设置 (24)5.2 实验设计与工况选择 (25)5.3 结果分析 (26)六、结论与展望 (28)6.1 研究成果总结 (29)6.2 研究不足与局限性 (30)6.3 未来研究方向与应用前景 (31)一、内容描述CRF作为化工领域中的核心设备，其内部过程的动态特性复杂多变，传统的控制方法往往难以应对。
本文引入了Koopman算子，这一强大的数学工具，能够将非线性系统的状态空间表达式转换为线性可测的形式，从而为MPC的实现提供了新的途径。
在详细阐述Koopman算子理论的基础上，文档进一步讨论了如何将该理论应用于CRF的MPC设计中。
通过构建CRF的数学模型，并结合Koopman算子，我们实现了对反应釜温度、压力等关键操作参数的精确线性化表示。
这不仅简化了控制器的设计过程，还提高了控制精度和效率。
文档还重点介绍了所设计的MPC控制算法。
该算法结合了实时数据采集、预测控制、反馈校正等多个环节，能够根据实时工况智能地调整控制策略，以实现CRF的高效、稳定运行。
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足． 因此 ， 本 文采 用 ３种 学 习算 法 ， 即 Ｂ Ｐ神 经 网络
作者 简 介 ： 陈万庆（ １ ９ ９ １ 一） ， 男， 浙 江宁波人 ， 硕 士研究 生。 研究方 向 为企 业 信 息 化 ．
两 阶段 混 合 学 习算 法… 、 大惯 性 各 权重 独 立 训练 的
分 散学 习算法 ］ 、 逐 步扩 大样 本学 习算法 ］ ， 分 别进
型 对 比， 应用 Ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ技 术 ， 将 该 造 纸 生 产 过 程
抽象 成 由 ２ ８ 个 关键 输 入 参 数 和 ４个 关 键输 出参 数
组成 的 函数 ， 即： ． ｙ—ｆ（ １ ‘ １ ， ２ ， …， ２ ８ ， Ｐ】 ， Ｐ ２ ， Ｐ３ ， Ｐ１ ）
《 成 组 技 术 与 生 产现 代 化 》２ ０ １ ６年第 ３ ３卷 第 ４期
行 了试验 ． 对比３ 种 算法 的结 果发现 ， 造 纸生产 车 间
的Ｂ Ｐ神经 网络 质量模 型采 用第 三 种 学 习算 法 的数
４维输入 参数 、 ２ ８维 输 出参 数 的 ４ ×３ ５ ×２ ０ ×２ ８ Ｂ Ｐ 神经 网络 造纸 工艺 反 向质量 模 型 ． 其 建模 近似 度 能
文章 编 号 ： １ ０ ０ ６ —３ ２ ６ ９ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ４ ～０ ０ １ ４ —０ ４
Ｊ 口 口 质 量模 型 与 控制 模 型 的研 究 及 应 用
陈万 庆 ， 陈昆昌 ， 李仁 旺 ， 荣 杰 ， 曹衍 龙
（ １ ． 浙 江 理 Ｔ 大 学 机 械 与 自动 控 制 学 院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ８ ； ２ ． 浙 江 大 学 机械 丁 程 学 院 ， 浙江 杭 州 ３ １ ０ ０ ５ ８ ）
达到 ８ ２ ９ ／ ６ ． 而 这对 于 １维 和 ２维 质量 标 准 的 Ｂ Ｐ神 经 网络质 量模 型来 说却是 无法 实现 的．
１ ． ３ 产 品 质 量 模 型 在 产 品 质 量 控 制 中 的 应 用
据 精确度 更 高． 使用第三种算法 时， 只 要 取 均 方 差 ｅ ｒ ｒ ＜０ ． ０ ５ 的数 据 ， 子集 数 据 就 能 与 整 体 数 据 达 到
Ｂ Ｐ神经 网络输 入参 数 是高 维 的 ， 而 Ｂ Ｐ神经 网
基金 项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ５ １ ４ ７ ５ ４ ３ ４ ） ； 国 家 自然 科 学
基 金 重 点 资 助项 目 （ Ｕ１ ５ ０ １ ２ ４ ８ ）
ห้องสมุดไป่ตู้
络 普通 训 练算 法 对 于 高 维输 入 问 题 的 处 理 存 在 不
亡 口
摘
要： 基于Ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ （ 数据挖掘 ） 技术 ， 在 控 制 学
备 浆段 （ 碎解 、 打浆 、 混合 ） 、 上 浆段 （ 添 加 制剂 、 流送 上浆） 、 纸机段 （ 湿部、 干部 ） 和后续 段等 （ 图 １ ） ．
科 背 景 下 提 出 了产 品 的 质 量 模 型 和 质 量控 制模 型． 以 山 东 某
个 品质 指标 的产 品质量模 型．
存在一定难度 ， 因此 ， 本 文 又提 出 了产 品反 向质量 模
型和动态 、 稳态质量控制模 型．
１ 工 业产 品 的质 量 控 制
１ ． １ 产 品 的 质 量 模 型
以造 纸 生产 车 间 为例 ， 车 间 主 要 的 工 艺 流 程 有
收稿 日期 ： ２ ０ １ ６ － １ ０ — ０ ９
量模 型． 但是 ， 由于生产 线 的实 际情 况 和工 业 控制 过 程相 对理论而言复杂程 度极高 ， 直接使 用该 质量模 型
该 函数 是 非线 性 的 ， 其 ４个 输 出参 数 为 纸张 的 最 关键 品 质指 标 ： 水分、 紧度、 松厚 度 、 抗 张强 度． 其 ２ ８个输 人 参 数 中包 含 了 １ ８个原 材 料 参 数 和 １ ０个 其他 参数 ， 如制 备纸 浆 的湿度 、 温度 、 时长 等． 本 文在 实 际生 产 中 收 集 到 ５ ５ ２ ７个 数 据 ， 进行运算 ， 校 验 ２ ８ ×４ Ｏ ×２ ０ ×１的单 维 Ｂ Ｐ神经 网络 ， 构建 了针对 单
质 量 模 型 和 质 量控 制模 型． 提 出反 向质 量 模 型 和 动 态 产 品 质 量模型 ， 以适 用 于 复 杂的 生产 实践 ． 关键词 ： 质量 控 制 ； 产品模型 ； 反 向质 量 模 型
中图 分 类 号 ： ＴＰ ２ ７ ３
文献标识码 ： Ａ
ｄ ｏ ｔ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ —３ ２ ６ ９ ． ２ Ｏ １ ６ ． ０ ４ ． ０ ０ ４
造 纸 厂 的 大型 造 纸 生 产 线 和 辽 宁 某 钢铁 厂 的铜 闪 速 炉 为例 ，
在 现 场 获 得 大 量 的 关键 输 入 参 数 和 产 品 质 量 数 据 ， 通过 Ｂ Ｐ 神 经 网络 建 立 数 学 模 型 ， 经 数 据 运 算 和 校 验 得 到 了产 品 稳 态
东 某造 纸 厂 的 大 型 造 纸 生 产 线 和 辽 宁 某 钢 铁 厂 铜 闪 速炉 为例 。 基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 ， 运 用 从 生 产 现 场 得 到 的 关键 输 入 参 数 和 产 品质 量 数 据 ， 得 到 了 产 品 的 稳 态 质
图 １ 造 纸 生 产 流 程
结 合理 论 和实 际 生产 数 据 ， 经 过多 次 筛选 和模
在基 于 Ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ （ 数据挖 掘 ） 技 术 提 出 的 产 品 质量模 型和质量控制模 型中 ， 直 接 决 定 产 品 质 量 的 参
数称 为操作参数． 这些 参数 是 Ｂ Ｐ神经 网络 的 关键输 入参 数 ， 对应其质 量指 标是 关键 输 出 参数． 本 文 以山
作者 简 介 ： 陈万庆（ １ ９ ９ １ 一） ， 男， 浙 江宁波人 ， 硕 士研究 生。 研究方 向 为企 业 信 息 化 ．
两 阶段 混 合 学 习算 法… 、 大惯 性 各 权重 独 立 训练 的
分 散学 习算法 ］ 、 逐 步扩 大样 本学 习算法 ］ ， 分 别进
型 对 比， 应用 Ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ技 术 ， 将 该 造 纸 生 产 过 程
抽象 成 由 ２ ８ 个 关键 输 入 参 数 和 ４个 关 键输 出参 数
组成 的 函数 ， 即： ． ｙ—ｆ（ １ ‘ １ ， ２ ， …， ２ ８ ， Ｐ】 ， Ｐ ２ ， Ｐ３ ， Ｐ１ ）
《 成 组 技 术 与 生 产现 代 化 》２ ０ １ ６年第 ３ ３卷 第 ４期
行 了试验 ． 对比３ 种 算法 的结 果发现 ， 造 纸生产 车 间
的Ｂ Ｐ神经 网络 质量模 型采 用第 三 种 学 习算 法 的数
４维输入 参数 、 ２ ８维 输 出参 数 的 ４ ×３ ５ ×２ ０ ×２ ８ Ｂ Ｐ 神经 网络 造纸 工艺 反 向质量 模 型 ． 其 建模 近似 度 能
文章 编 号 ： １ ０ ０ ６ —３ ２ ６ ９ （ ２ ０ １ ６ ） ０ ４ ～０ ０ １ ４ —０ ４
Ｊ 口 口 质 量模 型 与 控制 模 型 的研 究 及 应 用
陈万 庆 ， 陈昆昌 ， 李仁 旺 ， 荣 杰 ， 曹衍 龙
（ １ ． 浙 江 理 Ｔ 大 学 机 械 与 自动 控 制 学 院 ， 浙江 杭州 ３ １ ０ ０ １ ８ ； ２ ． 浙 江 大 学 机械 丁 程 学 院 ， 浙江 杭 州 ３ １ ０ ０ ５ ８ ）
达到 ８ ２ ９ ／ ６ ． 而 这对 于 １维 和 ２维 质量 标 准 的 Ｂ Ｐ神 经 网络质 量模 型来 说却是 无法 实现 的．
１ ． ３ 产 品 质 量 模 型 在 产 品 质 量 控 制 中 的 应 用
据 精确度 更 高． 使用第三种算法 时， 只 要 取 均 方 差 ｅ ｒ ｒ ＜０ ． ０ ５ 的数 据 ， 子集 数 据 就 能 与 整 体 数 据 达 到
Ｂ Ｐ神经 网络输 入参 数 是高 维 的 ， 而 Ｂ Ｐ神经 网
基金 项 目 ： 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目（ ５ １ ４ ７ ５ ４ ３ ４ ） ； 国 家 自然 科 学
基 金 重 点 资 助项 目 （ Ｕ１ ５ ０ １ ２ ４ ８ ）
ห้องสมุดไป่ตู้
络 普通 训 练算 法 对 于 高 维输 入 问 题 的 处 理 存 在 不
亡 口
摘
要： 基于Ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ （ 数据挖掘 ） 技术 ， 在 控 制 学
备 浆段 （ 碎解 、 打浆 、 混合 ） 、 上 浆段 （ 添 加 制剂 、 流送 上浆） 、 纸机段 （ 湿部、 干部 ） 和后续 段等 （ 图 １ ） ．
科 背 景 下 提 出 了产 品 的 质 量 模 型 和 质 量控 制模 型． 以 山 东 某
个 品质 指标 的产 品质量模 型．
存在一定难度 ， 因此 ， 本 文 又提 出 了产 品反 向质量 模
型和动态 、 稳态质量控制模 型．
１ 工 业产 品 的质 量 控 制
１ ． １ 产 品 的 质 量 模 型
以造 纸 生产 车 间 为例 ， 车 间 主 要 的 工 艺 流 程 有
收稿 日期 ： ２ ０ １ ６ － １ ０ — ０ ９
量模 型． 但是 ， 由于生产 线 的实 际情 况 和工 业 控制 过 程相 对理论而言复杂程 度极高 ， 直接使 用该 质量模 型
该 函数 是 非线 性 的 ， 其 ４个 输 出参 数 为 纸张 的 最 关键 品 质指 标 ： 水分、 紧度、 松厚 度 、 抗 张强 度． 其 ２ ８个输 人 参 数 中包 含 了 １ ８个原 材 料 参 数 和 １ ０个 其他 参数 ， 如制 备纸 浆 的湿度 、 温度 、 时长 等． 本 文在 实 际生 产 中 收 集 到 ５ ５ ２ ７个 数 据 ， 进行运算 ， 校 验 ２ ８ ×４ Ｏ ×２ ０ ×１的单 维 Ｂ Ｐ神经 网络 ， 构建 了针对 单
质 量 模 型 和 质 量控 制模 型． 提 出反 向质 量 模 型 和 动 态 产 品 质 量模型 ， 以适 用 于 复 杂的 生产 实践 ． 关键词 ： 质量 控 制 ； 产品模型 ； 反 向质 量 模 型
中图 分 类 号 ： ＴＰ ２ ７ ３
文献标识码 ： Ａ
ｄ ｏ ｔ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ０ ０ ６ —３ ２ ６ ９ ． ２ Ｏ １ ６ ． ０ ４ ． ０ ０ ４
造 纸 厂 的 大型 造 纸 生 产 线 和 辽 宁 某 钢铁 厂 的铜 闪 速 炉 为例 ，
在 现 场 获 得 大 量 的 关键 输 入 参 数 和 产 品 质 量 数 据 ， 通过 Ｂ Ｐ 神 经 网络 建 立 数 学 模 型 ， 经 数 据 运 算 和 校 验 得 到 了产 品 稳 态
东 某造 纸 厂 的 大 型 造 纸 生 产 线 和 辽 宁 某 钢 铁 厂 铜 闪 速炉 为例 。 基于 Ｂ Ｐ神 经 网络 ， 运 用 从 生 产 现 场 得 到 的 关键 输 入 参 数 和 产 品质 量 数 据 ， 得 到 了 产 品 的 稳 态 质
图 １ 造 纸 生 产 流 程
结 合理 论 和实 际 生产 数 据 ， 经 过多 次 筛选 和模
在基 于 Ｄ ａ ｔ ａ ｍｉ ｎ ｉ ｎ ｇ （ 数据挖 掘 ） 技 术 提 出 的 产 品 质量模 型和质量控制模 型中 ， 直 接 决 定 产 品 质 量 的 参
数称 为操作参数． 这些 参数 是 Ｂ Ｐ神经 网络 的 关键输 入参 数 ， 对应其质 量指 标是 关键 输 出 参数． 本 文 以山