[發明專利]一種面向工業大數據的產品質量多源深度融合預報方法

有效

• 申請號: 202010040200.5
• 申請日: 2020-01-15
• 公開（公告）號: CN111258996B
• 公開（公告）日: 2023-09-01
• 發明（設計）人: 劉長鑫;馬宇飛;丁進良;柴天佑;李智浩
• 申請（專利權）人: 東北大學
• 主分類號: G06F16/215
• 分類號: G06F16/215;G06F16/2458;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 李珉

1.一種面向工業大數據的產品質量多源深度融合預報方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、采集實際工業現場中的多源異構鋼板生產過程的生產數據作為樣本數據，并存儲到數據庫；利用樣本劃分算法，將采集到的數據樣本劃分為訓練集、驗證集、測試集；

步驟2、將采集到的樣本數據利用數據清洗算法去除數據中的異常樣本，同時利用數據補齊算法對輸入數據進行數據預處理，使所有樣本數據的維度統一；

步驟3、將步驟2處理過的多源異構數據根據工業生產的實際工藝流程與數據特征分為不同的數據塊，將每個數據塊的均值、方差、最大值、最小值與最終的鋼板板型質量標簽之間的最大互信息系數求和，得到不同數據塊與最終鋼板板型質量之間的相關系數；

將采集到的生產過程中的多源異構數據根據工業生產的實際工藝流程與數據特征劃分為一維數據塊、二維數據塊和三維數據塊，對不同的數據塊分別求取均值、方差、最大值和最小值，用以表征該數據塊的信息，將上述所有的統計量組合成一維統計指標向量，表示如下：

其中，分別表示第i個樣本數據所在的第n個數據塊的均值、方差、最大值和最小值；

計算所有樣本數據的統計指標S＝{s₁,s₂,…,s_i}與最終的鋼板板型質量標簽Y＝{y₁,y₂,…,y_i}之間的最大互信息系數，得到連續變量S與Y之間的相關系數，表示如下：

其中，分別為第n個數據塊的均值、方差、最大值、最小值與最終的鋼板板型質量標簽的最大互信息系數；

將每個數據塊的均值、方差、最大值、最小值與最終的鋼板板型質量標簽之間的最大互信息系數求和，得到不同數據塊與最終鋼板板型質量之間的相關系數M＝{m₁,m₂,…,m_n}，其中，m_n表示第n個數據塊與最終鋼板板型質量之間的相關系數，即

步驟4、針對復雜工業過程中產生的不同數據塊，分別使用不同的深度學習網絡作為數據特征提取層，挖掘隱含在數據內部的特征；

步驟5、根據步驟3中計算得到的不同數據塊與最終鋼板板型質量之間的相關系數，為步驟4中提取到的每個數據塊中的數據特征分配權重，同時將加權后的數據特征進行融合，得到加權融合后的數據特征；將加權融合后的數據特征輸入到一個單層神經網絡中，從數據特征中提取到鋼板生產過程數據中隱含的鋼板板型質量標簽信息；利用softmax函數將提取到的質量標簽信息做空間歸一化，得到最終的質量標簽預測值；使用交叉熵損失函數計算質量標簽預測值與真實標簽之間的損失；

步驟6、利用步驟2中經過數據預處理后得到的鋼板數據，訓練步驟3、步驟4、步驟5中建立起來的神經網絡結構，得到鋼板板型質量的預報模型F，通過該預報模型利用工業生產過程中的多源異構數據預報出鋼板板型質量。