【摘要】为了更好地实现对旋片泵自相关过程有效监控，基于混沌遗传算法（Chaotic Genetic Algorithm，CGA），提出优化传统支持向量回归机（Support Vector Regression，SVR）的方法，简称为CGA-SVR。并运用CGA-SVR对单级旋片泵的噪音和温度两个质量特性自相关统计过程进行监控，实践证明该方法不仅可以有效滤除自相关，而且能克服SVR模型的超参数过早陷入局部最优这一缺陷。进而基于CGA-SVR模型构建的多变量残差MEWMA控制图，在旋片泵自相关监控过程中有更好体现。