改進 PCA 降維算法及其在多元質量控制中的應用

作者：余婷,楊明順,劉永,原博

摘要：多元質量控制過程中，為了準確診斷引起失控狀態的變量或變量組合，需要對樣本數據進行降維操作以消除數據之間的相關性。針對現有多質量特性降維方法忽略各采樣批次之間相關性的問題，利用自回歸滑動平均模型能夠從數據當中提取出基于時間獨立關系的特性，嘗試將自回歸滑動平均模型與傳統 PCA 算法相結合，設計出一種改進的 PCA 算法，用于處理存在相關性的數據降維問題，并利用汽車曲軸生產實例驗證其有效性。

發文機構：西安理工大學機械與精密儀器工程學院

關鍵詞：多元質量控制自回歸滑動平均模型主成分分析數據降維multivariate quality controlautoregressive and moving average modelprinciple component analysisdata dimension reduction

分類號： TH122[機械工程—機械設計及理論]TP391[自動化與計算機技術—計算機應用技術][自動化與計算機技術—計算機科學與技術]