公开(公告)号：CN118194122A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410322045.4

申请日：2024-03-20

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 董洁 ,  杨凯轩 ,  彭开香 ,  张驰

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/27 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/04

Abstract: 本发明涉及工业过程监测技术领域，特别是指一种带钢热连轧多采样率过程监测方法及装置。带钢热连轧多采样率过程监测方法包括：收集带钢热连轧生产线的多采样率的历史数据，获得训练数据；根据多尺度卷积神经网络结构以及多向核主成分分析模型结构进行模型构建，获得待训练MCNN‑MKPCA模型；采用训练数据，对待训练MCNN‑MKPCA模型进行训练，获得MCNN‑MKPCA模型；基于训练数据，根据MCNN‑MKPCA模型进行计算，得到控制限；获取带钢热连轧生产线的在线数据；将在线数据输入所述MCNN‑MKPCA模型进行计算，得到统计量；根据统计量以及控制限进行校验，发出故障警报。本发明是一种直接利用采样率不均一数据且变量非线性的高效、精确的过程监测方法。