基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法。该方法首先收集钢铁高速线材轧制过程的正常工况数据，结合工艺机理和生产过程大数据，将生产全流程分解成若干工段，然后基于数据特性和工艺知识构建具有多层结构的分布式贝叶斯网络，并构建局部监测统计量、全局监测统计量、局部贡献度与全局贡献度，最终通过信息融合实现高速线材质量缺陷诊断与溯源。应用本发明专利技术可实现高速线材轧制过程深层次质量异常溯源、传播路径分析与根源定位，保障高速线材轧制过程的安全平稳运行。

【技术实现步骤摘要】
基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法
本专利技术属于工业过程控制领域，特别涉及一种基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法。
技术介绍
长期以来，钢铁行业的线材产品是我国国民经济建设中重要的、广泛应用的金属制品。我国线材生产线的工艺技术及装备水平日益提升，一条生产线的年产能力由过去的几万吨发展到现在的百万吨以上，生产效率大大提高。线材生产的重要特点是轧制高速度、产品高质量和设备高效率。高速线材的生产具有连续、高速和高温的特性，其往往存在如下质量缺陷：脱碳、裂纹、椭圆度超差、强度、面缩率、结巴、耳子、折叠、凹凸坑、扭转、划伤、条形差、天地两旁尺寸不达标、压痕等。为了提高产品质量，提高经济效益，研究准确、高效的高速线材质量监控方法具有重要的理论与实践意义。具体来说，线材轧制过程产品质量监控面临的困难与挑战主要包括以下三个方面：(1)产线流程长、速度高、工艺复杂，建立准确的机理模型十分困难；(2)影响产品质量的因素与环节众多；(3)产品质量往往在生产线末端或用户使用时才会发现，质量缺陷难以溯源。基于解析的传统质量监本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法，包括以下步骤：/n步骤一：收集高速线材轧制过程的正常工况数据，得到建模用的训练样本集

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法，包括以下步骤：
步骤一：收集高速线材轧制过程的正常工况数据，得到建模用的训练样本集与过程变量集M；
步骤二：对训练样本集X进行预处理和归一化；
步骤三：结合工艺机理和生产过程大数据，将生产全流程分解为若干工段，工段数记为B；
步骤四：依次为每个工段构建一个贝叶斯网络，所有工段的贝叶斯网络组成分布式贝叶斯网络的基础层；
步骤五：根据各个工段间的拓扑结构与步骤四构建的基础层信息，构建分布式贝叶斯网络的全局功能层；
步骤六：收集新的过程数据xnew，并对其进行与建模数据相同的预处理和归一化，得到xnew；
步骤七：基于分布式贝叶斯网络进行异常检测；
步骤八：若检测出异常，则进行步骤九，否则重复步骤六-步骤八；
步骤九：当异常发生时，根据分布式贝叶斯网络的拓扑结构进行异常溯源与根源定位。


2.根据权利要求1所述的基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法，其特征在于，所述的步骤四中的分布式贝叶斯网络的基础层按照如下步骤进行：
(1)根据工段分割情况，切分建模数据集X与过程变量集M；假设工段b对应的过程变量集为Mb，b＝1,…,B，Mb中变量的数量为Λb，对应的建模数据为Xb；
(2)针对每一个工段b，分配一个分布式计算节点Cb；
(3)为计算节点Cb分配贝叶斯网络结构学习计算任务，基于Mb与Xb得到网络结构Gb；
(4)为计算节点Cb分配贝叶斯网络参数学习计算任务，基于网络结构Gb、Mb与Xb得到网络参数Ψb，完成每个工段对应的贝叶斯网络b的构建；
(5)分布式进行完B个贝叶斯网络的构建后，B个贝叶斯网络组成所述的分布式贝叶斯网络的基础层。


3.根据权利要求1所述的基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法，其特征在于，所述的步骤五中的分布式贝叶斯网络的全局功能层按照如下步骤进行：
(1)分配结构学习计算任务，基于高速线材过程工艺机理与工段分割情况得到全局功能层的网络结构Gglobal；
(2)分配参数学习计算任务，基于网络结构Gglobal、过程变量集M与建模数据集X得到网络参数Ψglobal，完成分布式贝叶斯网络全局功能层的构建。


4.根据权利要求1所述的基于分布式贝叶斯网络的高速线材质量缺陷诊断与溯源方法，其特征在于，所述的步骤七中的基...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋执环，魏驰航，陈光捷，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33