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申请/专利权人：沈阳化工大学
摘要：本发明一种融合TCN监督增强自编码器网络工业过程软测量方法，涉及一种工业过程软测量方法，该方法包括以下步骤：熟悉实际工业流程，确定过程变量和质量变量；收集工业数据并进行划分；进行数据预处理；将处理后的数据输入监督增强自编码器网络SEAE学习有效信息，并提取深层质量相关特征；将SEAE提取的深度特征作为TCN的输入，构建混合模型实现质量变量预测，根据评估指标验证模型预测性能。通过软测量模型进行在线预测，获得工业产品质量变量预测值，实时监测和控制生产操作过程，调整生产策略以保证生产效率，提高产品质量，实现绿色生产。通过仿真实验证明了本发明在线测量关键质量变量的有效性和泛化性能。
主权项：1.一种融合TCN监督增强自编码器网络工业过程软测量方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤:S1:熟悉实际工业生产具体操作流程，理解过程变量与质量变量之间的关系；S2:根据工业装置现场采集过程数据或者工业系统仿真平台获取样本；S3:将数据按照8：2划分为训练集和测试集，对数据进行预处理；S4:利用监督增强自编码器网络提取深层质量相关特征，将SEAE提取的深度质量相关特征作为TCN的输入数据，构建混合模型；S5:最小化损失函数以训练模型，优化模型参数；S6:将测试数据输入到训练好的软测量模型中获取产品关键质量变量预测值，并实时监控生产过程，调整操作方案以保证生产正常运行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 沈阳化工大学 一种融合TCN监督增强自编码器网络工业过程软测量方法
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