วิทยานิพนธ์ (วศ.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2551

ในการทำออนไลน์ออพติไมเซชัน แบบจำลองกระบวนการที่มีความแม่นยำและข้อมูลการวัดที่มีความเที่ยงตรงมีความสำคัญอย่างยิ่ง โดยค่าตัวแปรกระบวนการที่ได้จากการวัดจะถูกใช้ เพื่อหาค่าที่แท้จริงของตัวแปรกระบวนการ โดยการปรับให้สอดคล้องและการตรวจจับความผิดพลาดชักเจนของข้อมูล งานวิจัยนี้เรานำการปรับให้สอดคล้องของข้อมูลประยุกต์ใช้กับหออบแห้งแบบพ่นฝอยสำหรับกระบวนการผลิตผงซักฟอกที่สภาวะคงตัว ซึ่งจะศึกษาวิธีการปรับให้สอดคล้องของข้อมูล 4 วิธีคือ Weighted Least-Square, Contaminated Normal, Lorentzian distriution function และ Hampel's redescending M-estimator เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพ นอกจากนั้นยังศึกษาการสร้างปัญหาออพติไมเซชันของการปรับให้สอดคล้องของข้อมูลที่ใช้วิธีการแยกปัญหาการปรับให้สอดคล้อง โดยเปรียบเทียบผลที่ได้จากการสร้างปัญหาออพติไมเซชันของการปรับให้สอดคล้องของข้อมูลแบบดั้งเดิมด้วยสมการสมดุลมวลสารและพลังงาน กับผลที่ได้จากวิธีการลดความซับซ้อนของปัญหาโดยแยกปัญหาการปรับให้สอดคล้องแบบดั้งเดิมเป็นปัญหาการปรับให้สอดคล้องด้วยข้อจำกัดการอนุรักษ์มวลสาร และปัญญหาการปรับให้สอดคล้องด้วยข้อจำกัดการอนุรักษ์พลังงาน จากผลการทดลองพบว่าวิธีการลดความซับซ้อนของปัญหาให้ผลที่ดีกว่า นอกจากนั้นยังใช้เวลาในการแก้ปัญหาการปรับให้สอดคล้องของข้อมูลน้อยกว่าปัญหาการปรับให้สอดคล้องของข้อมูลแบบดั้งเดิม