Resumen

Se propone un método de monitoreo de procesos multimodal basado en la factorización de matrices no negativas de proyección de múltiples bloques (MPNMF) para los métodos tradicionales de monitoreo de procesos que a menudo adoptan un modelo global de datos e ignoran la información local de los datos. En primer lugar, el conjunto de datos de entrenamiento de cada modo se divide mediante el algoritmo de enlace completo y el espacio de datos multivariados se divide en varios subbloques. Luego, se utiliza el algoritmo de factorización de matrices no negativas de proyección (PNMF) para modelar cada subespacio de cada modo por separado. Se define un índice estadístico probabilístico conjunto para identificar los modos de ejecución de los datos del proceso. Finalmente, se utiliza el criterio de información bayesiano (BIC) para sintetizar las estadísticas de cada subbloque y construir una nueva estadística para el monitoreo de procesos. El método de monitoreo de procesos propuesto se aplica al proceso TE para verificar su efectividad.

• Materias:Fluido eléctrico Dispositivos semiconductores Nanomateriales Teoría de Transformaciones Factorización de matriz
• Subjects:Electric Fluid Semiconductor devices Nanomaterials Transformation Theory Matrix factorization
• Palabras claves:Propuesto; Factorización de matrices no negativas por proyección multibloque; Información local; Datos; índice estadístico probabilístico conjunto; Monitoreo del proceso
• Keywords:Proposed; Multiblock projection nonnegative matrix factorization; Local information; Data; Joint probabilistic statistic index; Process monitoring