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研究生:林昆棋
研究生(外文):Kuen-Chi Lin
論文名稱:以MPLS的模式結構進行最後產品品質之批次間與本批次間的控制
論文名稱(外文):Batch-to-Batch and Within-Batch Control Design for Final Product Quality Under MPLS Model Structure
指導教授:陳榮輝陳榮輝引用關係
指導教授(外文):Junghui Chen
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:化學工程研究所
學門:工程學門
學類:化學工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:123
中文關鍵詞:批間控制最小平方法批次控制品質控制
外文關鍵詞:Quality ControlWithin-Batch ControlBatch-to-Batch controlMultiway partical least squares
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本文主要針對批次出口品質規格提出兩套設計最適操作條件的控制策略,其一為一階段MPLS控制策略,另一則是二階段MPLS控制策略。而主要的設計概念則是以MPLS(Multi-way Partial Least Squares)為基礎,輔以雙指數加權移動平均(Double Exponentially Weighted Moving Average, dEWMA)修正模式偏差。就一階段MPLS控制策略而言,我們主要利用操作變數及量測變數對品質變數建立一經驗模式;而二階段MPLS控制策略除利用操作變數與量測變數建立一經驗模式外,並利用量測變數與品質變數建立另一以MPLS為基礎的經驗模式。

由於批次製程產品的多變性與多樣性,要於短時間內對製程推導物理模式以架構控制策略實屬不易。因此,我們利用以MPLS為基礎之經驗模式來處理此類問題。此模式可有效利用批次操作數據並萃取其間輸入與輸出變數最強關聯性,進而有效濾除雜訊、去除變數與變數之間交互關聯性。而為避免模式失真或未知擾動影響,我們將MPLS架構拆解為子空間各個獨立單環路,並導入dEWMA控制器以疊代學習修正模式偏差與衰退問題。

除此兩套控制策略外,我們亦導入傳統批次控制設計的批次間與本批間控制概念。在批次間控制方面,主要利用批次生產完畢所量測之品質變數經回饋控制修正模式偏差,並以之計算下一批次最佳操作配方。而為消除批間干擾,我們亦將本批間控制概念導入前述兩套控制策略中,利用線上量測資訊即時修正後續操作軌跡,以使批次生產完畢之產品品質符合規格。

在本文中,也將以一批次反應製程為例,分別針對設定點改變製程、批間干擾製程與批次衰退測試製程測試本文所提方法之控制效能。並與近期相關文獻方法作比對,驗證我們所提方法於真實機台操作的優勢。
The two novel design strategies, one-stage MPLS based dEWMA control and two-stage MPLS based dEWMA control, respectively, are proposed for maintaining final product properties. They are model-based control algorithms using multi-way partial least squares (MPLS) models and double exponentially weighted moving average (dEWMA). In one-stage MPLS based dEWMA control, only one MPLS model is used to relate the final quality with the on-line measured and the manipulated variables. On the other hand, in two-stage MPLS based dEWMA control, one MPLS model is used to relate the final quality with the on-line measured variables while the other can relate the on-line measured variables with the manipulated variables. The MPLS based model utilizes input/output trajectory information as historical databases. It can address the difficulties in developing detailed mechanistic models. Rather than dealing with the high dimensional manipulated variable trajectories in the real space, MPLS takes the advantage of extracting the strongest relationship between the input and the output variables in the reduced space of the latent variables model. It is particularly useful for inherent noise suppression and removal of interaction of variables. Also, it can break the MIMO process into a series of univariate processes. However, MPLS may have the problems of the model-plant mismatches, so the dEWMA control algorithm is applied separately and directly to each SISO control loop based on model prediction errors from the previous batch run.

With the updated process model, the feedback control of the output quality is introduced to find out the adjusted manipulated variables and track the desired quality at the end-point of a batch run. The batch-to-batch scheme can not only reduce the model mismatch but also make the end point quality gradually reach the desired quality. Furthermore, in order to adjust the operation in time, the MPLS based dEWMA control strategy is developed to explore the possible adjustments of the future input trajectories. It fixes up the disturbances just in time instead of until the next batch run and keep the product within specifications when this batch is finished.

The effectiveness of the proposed design strategy is demonstrated through three cases of a simulated batch process, including setpoint changes, disturbance changes within a batch run, and disturbance changes occurred at batch-to-batch. These cases are used to investigate the potential applications of the proposed method and make a comparison with some conventional methods recently reported in the literature.
摘要 I
Abstract II
目錄 III
圖目錄 V
表目錄 VIII

第一章 前言 1
1-1 簡介 1
1-2 文獻回顧 2
1-3 研究目的與動機 6

第二章以MPLS為基礎之批次控制策略回顧 8
2-1 引言 8
2-2 MPLS合併ILC控制策略 8

第三章 一階段MPLS控制策略 20
3-1 引言 20
3-2 一階段MPLS控制器設計 20
3-3 以一階段MPLS控制策略設計批次間最佳操作軌跡 26
3-4 以一階段MPLS控制策略設計本批間最佳操作軌跡 32
3-5 一階段MPLS控制策略用於操作含上下界設計法 35
3-6 一階段MPLS控制效能評估 36
3-7 測試範例 38
3-7-1 批次反應製程介紹 39
3-7-2 設定點改變模擬測試 42
3-7-3 批間干擾模擬測試 58
3-7-4 衰退製程模擬測試 63

第四章 二階段MPLS控制策略 71
4-1 引言 71
4-2 以二階段MPLS控制策略設計批次間最佳操作軌跡 71
4-3以二階段MPLS控制策略設計本批間最佳操作軌跡 80
4-4 一階段MPLS控制效能評估 85
4-5 測試範例 90
4-5-1 設定點改變模擬測試 90
4-5-2 批間干擾模擬測試 95
4-5-3 衰退製程模擬測試 99

第五章 結果與討論 103

參考文獻 106

符號說明 108


圖目錄

圖(2-1) MPLS之三維數據重整示意圖 10
圖(2-2) PLS主成分配對萃取流程示意圖 12
圖(2-3) 批次操作之真實軌跡與預測軌跡示意圖 14
圖(3-1) 操作變數與輸出變數之三維數據重整示意圖21
圖(3-2) 一階段MPLS控制策略架構圖 26
圖(3-3) 輸入變數與品質變數之三維數據重整示意圖27
圖(3-4) 最佳操作軌跡(虛線)與真實前站變數(實線)示意圖 29
圖(3-5) 批次間依前站變數修正操作軌跡示意圖 29
圖(3-6) 最佳操作軌跡(虛線)、真實前站變數與修正軌跡(實線)示意圖 32
圖(3-7) 批次操作之真實軌跡與預測軌跡示意圖 32
圖(3-8) 批次操作之真實軌跡、預測軌跡與修正軌跡示意圖 34
圖(3-9) 批次反應器示意圖 39
圖(3-10) MPLS模式訓練數據-批次起始濃度 43
圖(3-11) MPLS+ILC批次間控制策略測試設定點改變結果(K=10) 45
圖(3-12) MPLS+ILC本批間控制策略測試設定點改變結果(K=10) 45
圖(3-13) 一階段MPLS批次間控制策略測試設定點改變結果(K=10) 46
圖(3-14) 一階段MPLS本批間控制策略測試設定點改變結果(K=10) 46
圖(3-15) MPLS+ILC批次間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=10) 48
圖(3-16) MPLS+ILC本批間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=10) 48
圖(3-17) 一階段MPLS批次間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=10) 49
圖(3-18) 一階段MPLS本批間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=10) 49
圖(3-19) MPLS+ILC控制策略測試設定點改變子空間作動圖(K=10) 50
圖(3-20) 一階段MPLS控制策略測試設定點改變子空間作動圖(K=10) 51
圖(3-21) 批次品質變數訓練數據(K=5) 52
圖(3-22) MPLS+ILC批次間控制策略測試設定點改變結果(K=5) 53
圖(3-23) MPLS+ILC本批間控制策略測試設定點改變結果(K=5) 53
圖(3-24) 一階段MPLS批次間控制策略測試設定點改變結果(K=5) 54
圖(3-25) 一階段MPLS本批間控制策略測試設定點改變結果(K=5) 54
圖(3-26) MPLS+ILC批次間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=5) 55
圖(3-27) MPLS+ILC本批間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=5) 55
圖(3-28) 一階段MPLS批次間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=5) 56
圖(3-29) 一階段MPLS本批間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=5) 56
圖(3-30) MPLS+ILC批次間控制策略測試批間干擾結果(K=10) 58
圖(3-31) MPLS+ILC本批間控制策略測試批間干擾結果(K=10) 59
圖(3-32) 一階段MPLS批次間控制策略測試批間干擾結果(K=10) 59
圖(3-33) 一階段MPLS本批間控制策略測試批間干擾結果(K=10) 60
圖(3-34) MPLS+ILC批次間控制策略測試批間干擾操作變數圖(K=10) 61
圖(3-35) MPLS+ILC本批間控制策略測試批間干擾操作變數圖(K=10) 61
圖(3-36) 一階段MPLS批次間控制策略測試批間干擾操作變數圖(K=10) 62
圖(3-37) 一階段MPLS本批間控制策略測試批間干擾操作變數圖(K=10) 62
圖(3-38) MPLS+ILC批次間控制策略測試批次衰退結果64
圖(3-39) MPLS+ILC本批間控制策略測試批次衰退結果65
圖(3-40) 一階段MPLS批次間控制策略測試批次衰退結果 66
圖(3-41) 一階段MPLS本批間控制策略測試批次衰退結果 66
圖(3-42) MPLS+ILC批次間控制策略測試批次衰退操作變數圖(K=10) 68
圖(3-43) MPLS+ILC本批間控制策略測試批次衰退操作變數圖(K=10) 68
圖(3-44) 一階段MPLS批次間控制策略測試批次衰退操作變數圖(K=10) 69
圖(3-45) 一階段MPLS本批間控制策略測試批次衰退操作變數圖(K=10) 69
圖(4-1) 批次製程操作變數、量測變數與品質變數之三維數據重整示意圖 73
圖(4-2) 最佳操作軌跡(虛線)與真實前站變數(實線)示意圖 77
圖(4-3) 最佳操作軌跡(虛線)、真實前站變數與修正軌跡(實線)示意圖 79
圖(4-4) 二階段MPLS控制策略架構圖 80
圖(4-5) 子空間數據拆解示意圖(一) 82
圖(4-6) 批次間依前站變數修正操作軌跡示意圖 83
圖(4-7) 子空間數據拆解示意圖(二) 84
圖(4-8) 二階段MPLS批次間控制策略測試設定點改變結果(K=10) 91
圖(4-9) 二階段MPLS本批間控制策略測試設定點改變結果(K=10) 92
圖(4-10) 二階段MPLS批次間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=10) 94
圖(4-11) 二階段MPLS本批間控制策略測試設定點改變操作變數圖(K=10) 94
圖(4-12) 二階段MPLS批次間控制策略測試批間干擾結果(K=10) 95
圖(4-13) 二階段MPLS本批間控制策略測試批間干擾結果(K=10) 96
圖(4-14) 二階段MPLS批次間控制策略測試批間干擾操作變數圖(K=10) 97
圖(4-15) 二階段MPLS本批間控制策略測試批間干擾操作變數圖(K=10) 98
圖(4-16) 二階段MPLS批次間控制策略測試批次衰退結果(K=10) 99
圖(4-17) 二階段MPLS本批間控制策略測試批次衰退結果(K=10) 100
圖(4-18) 二階段MPLS批次間控制策略測試批次衰退操作變數圖(K=10) 101
圖(4-19) 二階段MPLS本批間控制策略測試批次衰退操作變數圖(K=10) 102


表目錄

表(3-1) 壓力訊號對應閥開度關係表 40
表(3-2) 批次反應器反應方程式總表 41
表(3-3) 批次反應參數表 41
表(3-4) MPLS各主成分所補捉之變異程度(K=10) 43
表(3-5) 設定點改變之各控制結果整理(K=10) 47
表(3-6) MPLS各主成分所補捉之變異程度(K=3) 52
表(3-7) 設定點改變之各控制結果整理(K=3) 57
表(3-8) 批間干擾之各控制結果整理(K=10) 60
表(3-9) 衰退製程之各控制結果整理(K=10) 67
表(4-1) 品質MPLS經驗模式各主成分所補捉之變異程度(K=10) 90
表(4-2) 量測MPLS經驗模式各主成分所補捉之變異程度(K=10) 91
表(4-3) 設定點改變之各控制結果整理(K=10) 93
表(4-4) 批間干擾之各控制結果整理(K=10) 96
表(4-5) 衰退製程之各控制結果整理(K=10) 101
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