在线校准的方法

摘要

本发明涉及一种用于从原始的过程测量中对用于过程质量的实时预测的过程模型的自动化在线校准的方法，通过：采集原始过程数据，通过一个数学模型处理采集的数据来获得对质量的预测，通过两个独立的动态转移函数处理该预测，从而产生两个中间信号，存储获得的两个中间信号作为历史上的时间的函数，在对应于最小和最大的特定空载时间的一个时间周期中，从历史中的质量的真实和验证的测量的时间上检索两个中间信号的绝对的最小和最大值，这些值定义最小和最大的预测可能值，计算作为真实的和验证的测量之间的差别的偏差值和获得的最小和最大预测可能值之间包含的区域。

主权项

1.一种用于从原始的过程测量中用于对过程质量的实时预测的过程模型的自动化在线校准的方法，该方法包含：a)采集原始过程数据，b)通过过程模型处理在步骤a)中采集的数据来获得对质量的预测，c)通过动态转移函数处理该预测，从而产生两个中间信号，d)存储在步骤c)中获得的两个中间信号作为历史上的时间的函数，e)在对应于最小和最大的特定空载时间的一个时间周期中，从历史中的质量的真实和验证的测量的时间上检索两个中间信号的绝对的最小和最大值，这些值定义最小和最大的预测可能值，f)计算作为在真实和验证的测量与在步骤e)中获得的最小和最大预测可能值之间包围的区域之间的差值的偏差，g)如果在步骤f)中获得的偏差的绝对值是零，就继续步骤i)，或者如果在步骤f)中获得的偏差的绝对值大于零，就继续步骤h)，h)把偏差值插入到过程模型中，并且i)重复步骤a)--h)。