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申请/专利权人：北京科技大学
摘要：本发明提供一种烧结过程质量异常溯源方法，涉及烧结工艺技术领域。所述方法包括建立提取烧结过程质量的平稳特征模块，通过收集的正常的烧结过程数据作为训练集，对提取烧结过程质量的平稳特征模块进行训练得到训练集的平稳分量及其协方差矩阵，FeO含量预测子模块根据训练集的平稳分量得到FeO含量的预测值；将在线监测的烧结过程数据作为样本集，根据基于孪生神经网络的平稳特征提取子模块对样本集进行处理，得到样本集的平稳分量；根据样本集的平稳分量及协方差矩阵，判断样本集是否存在异常数据，若存在异常数据，则绘制贡献图，本发明考虑了烧结过程数据的非平稳性、非线性以及非高斯性，提取出与FeO含量相关的平稳特征，改善了故障检测性能。
主权项：1.一种烧结过程质量异常溯源方法，其特征在于，包括：S1、建立提取烧结过程质量的平稳特征模块，其中，所述提取烧结过程质量的平稳特征模块包括基于孪生神经网络的平稳特征提取子模块和FeO含量预测子模块；S2、通过收集的正常的烧结过程数据作为训练集，对所述提取烧结过程质量的平稳特征模块进行训练得到训练集的平稳分量及其协方差矩阵，所述FeO含量预测子模块根据所述训练集的平稳分量得到FeO含量的预测值；S3、将在线监测的烧结过程数据作为样本集，根据所述基于孪生神经网络的平稳特征提取子模块对样本集进行处理，得到样本集的平稳分量；S4、根据所述样本集的平稳分量及所述协方差矩阵，判断所述样本集是否存在异常数据，若存在异常数据，则绘制贡献图，根据所述贡献图得到所述样本集内出现故障的变量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京科技大学 一种烧结过程质量异常溯源方法
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