断面轮廓降维模型训练方法、系统及数据压缩方法、系统技术方案

本发明专利技术涉及一种断面轮廓降维模型训练方法及系统，通过基于降噪自编码神经网络构建初始断面轮廓降维模型，并通过优化训练得到训练好的断面轮廓降维模型，能够得到符合带材断面轮廓数据实际生产过程的降维模型。本发明专利技术还涉及一种带材断面轮廓数据压缩方法，利用断面轮廓降维模型对带材生产过程中的断面轮廓数据进行压缩，满足带材断面轮廓数据的实时压缩要求，便于带材断面轮廓数据的存储与传输。便于带材断面轮廓数据的存储与传输。便于带材断面轮廓数据的存储与传输。

【技术实现步骤摘要】
断面轮廓降维模型训练方法、系统及数据压缩方法、系统


[0001]本专利技术涉及冶金轧制
，特别是涉及一种断面轮廓降维模型训练方法、系统及数据压缩方法、系统。

技术介绍

[0002]随着现代工业的快速发展，我国钢铁行业正由钢铁大国向钢铁强国转型，用户对高质量带材的需求日益增加。断面形状是带材产品重要质量指标之一，为了提高产品质量，生产企业往往在机组中配置凸度仪实时记录与存储带材轮廓数据，以便于对带材断面形状进行有效的控制和后期追溯检测。轮廓数据是凸度仪沿带材宽度方向上对带材厚度的一组测量数据，其维度与带材宽度和凸度仪的检测通道数有关，通常在20～40之间，随着轧制过程的进行，每卷带材会沿轧制方向产生几百上千组轮廓数据，由于生产不间断进行，会产生大量的轮廓数据，同时受到存储设备容量的限制，使得生产现场仅能保存一定时间内的数据，同时数据量过大也不利于远距离传输。
[0003]为此，亟需建立一种针对带材断面轮廓数据的数据压缩方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种断面轮廓降维模型训练方法及系统，引入降噪本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种断面轮廓降维模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：构建初始断面轮廓降维模型；所述断面轮廓降维模型基于自编码神经网络构建；对所述初始断面轮廓降维模型进行优化训练，得到训练好的断面轮廓降维模型。2.根据权利要求1所述的一种断面轮廓降维模型训练方法，其特征在于，在构建初始断面轮廓降维模型前，还包括：收集生产过程中带材断面轮廓数据，并在所述带材断面轮廓数据中添加噪声得到样本数据集；对所述样本数据集进行标准化和剔除重复值的预处理得到处理后的样本数据集，根据所述处理后的样本数据集对所述初始断面轮廓降维模型进行优化训练。3.根据权利要求1所述的一种断面轮廓降维模型训练方法，其特征在于，所述构建初始断面轮廓降维模型包括：构建包括五层的自编码神经网络，第一层至第五层通过全连接的方式依次连接；根据带材断面轮廓数据的输入变量设置第一层与第五层的神经元个数；根据需要降维的维度设置第三层的神经元个数；设置第二层与第四层的神经元个数为初始值。4.根据权利要求1所述的一种断面轮廓降维模型训练方法，其特征在于，对所述初始断面轮廓降维模型进行优化训练包括：构建重构误差函数；对所述初始断面轮廓降维模型进行预设迭代次数的训练，得到第一模型；根据所述重构误差函数判断所述第一模型是否满足预设精度阈值，若满足，则将所述第一模型作为断面轮廓降维模型，否则优化调整所述初始断面轮廓降维模型的参数，并返回“对所述初始断面轮廓降维模型进行预设迭代次数的训练”步骤。5.根据权利要求4所述的一种断面轮廓降维模型训练方法，其特征在于，所述根据所述重构误差函数判断所述第一模型是否满足预设精度阈值包括：将样本数据集中部分数据作为训练样本，将所述训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：王东城，汪永梅，徐扬欢，段伯伟，刘计尊，刘宏民，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：