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申请/专利权人：扬州博恒新能源材料科技有限公司

摘要：一种PP基膜熟化装置及工艺。其首先将采集的熟化温度的时间序列和熟化湿度的时间序列分别排列后再通过时序模式特征提取器进行特征提取以得到熟化温度时序关联特征向量和熟化湿度时序关联特征向量，接着，使用动态元素级特征融合模块对熟化温度时序关联特征向量和熟化湿度时序关联特征向量进行处理以得到熟化工艺参数时序融合特征向量，然后，将采集的静电荷水平的时间序列排列后通过时序模式特征提取器以得到静电荷水平时序关联特征向量，接着，对静电荷水平时序关联特征向量和熟化工艺参数时序融合特征向量进行响应性校正融合分析，最后，基于得到的静电荷水平‑熟化工艺时序响应特征，确定是否存在静电荷水平波动异常。

主权项：1.一种PP基膜熟化工艺，其特征在于，包括：获取由温度传感器和湿度传感器采集的熟化温度的时间序列和熟化湿度的时间序列；获取由静电荷传感器采集的被熟化PP基膜的静电荷水平的时间序列；将所述熟化温度的时间序列和所述熟化湿度的时间序列分别按照时间维度排列为熟化温度时序输入向量和熟化湿度时序输入向量；通过基于深度神经网络的时序模式特征提取器分别对所述熟化温度时序输入向量和所述熟化湿度时序输入向量进行特征提取以得到熟化温度时序关联特征向量和熟化湿度时序关联特征向量；使用动态元素级特征融合模块对所述熟化温度时序关联特征向量和所述熟化湿度时序关联特征向量进行处理以得到熟化工艺参数时序融合特征向量；将所述静电荷水平的时间序列按照时间维度排列为静电荷水平时序输入向量后通过所述基于深度神经网络的时序模式特征提取器以得到静电荷水平时序关联特征向量；对所述静电荷水平时序关联特征向量和所述熟化工艺参数时序融合特征向量进行响应性校正融合分析以得到静电荷水平-熟化工艺时序响应特征；以及基于所述静电荷水平-熟化工艺时序响应特征，确定是否存在静电荷水平波动异常；所述基于深度神经网络的时序模式特征提取器为基于一维卷积层的时序模式特征提取器；使用动态元素级特征融合模块对所述熟化温度时序关联特征向量和所述熟化湿度时序关联特征向量进行处理以得到熟化工艺参数时序融合特征向量，包括：使用所述动态元素级特征融合模块以如下元素融合公式对所述熟化温度时序关联特征向量和所述熟化湿度时序关联特征向量进行处理以得到所述熟化工艺参数时序融合特征向量；其中，所述元素融合公式为： ；其中，和分别是所述熟化温度时序关联特征向量和所述熟化湿度时序关联特征向量，是所述熟化工艺参数时序融合特征向量，表示向量的级联，是门限值，，是变换矩阵，是偏置向量，表示激活函数。

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