【学术报告】面向多牌号过程的智能软测量方法

报告主题：面向多牌号过程的智能软测量方法

报告时间：2023年5月31日（周三）下午15：30

报告地点：理工楼212会议室

报告摘要：为多牌号工业过程开发可靠的质量预测模型仍然很困难，尤其是对于测量质量受限的牌号。在这项工作中，提出了包括实时概率学习和迁移学习在内的几种先进方法来开发用于多牌号过程质量推断的智能软测量方法。利用稳态等级统计特性提出了一种描述新样本当前状态的概率分析方法。然后，开发了一种集成概率软传感器建模方法，该方法可以为多牌号过程的质量预测选择合适的模型。通过运用和迁移不同工况下的有用信息给现有软传感器，可扩大预测域并提高预测精度。此外，通过减少数据分布差异和丰富目标域信息，基于域自适应的监督软测量方法在预测范围和精度方面均优于传统预测模型。讨论并强调了这些软传感器的优点。

主讲人：刘毅，博士，浙江工业大学教授、博导。中国自动化学会和中国人工智能学会多个专委会委员，Quantitative InfraRed Thermography Journal等期刊编委。致力于“工业数据智能”领域的基础研究及应用。主持国家基金优青、面上、青年等项目。以第一/通讯作者在过程建模与控制领域国际知名期刊发表论文50余篇，授权国家发明专利多项，获得2022年度“机械工业科学技术奖”科技进步二等奖。指导2名硕士获得浙江省优秀硕士学位论文和“互联网+”大学生创新创业大赛金奖。