【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障预测方法，尤其涉及一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法及系统。
技术介绍
1、涤纶长丝生产涉及的过程较多，各个工序之间高度耦合。一旦某个工序出现问题，可能会影响后续所有工序，从而导致大面积产能损失或产品质量下降。例如：
2、1、溶液调整工序参数不当可能导致长丝成形不良。
3、2、长丝拉丝工序拉力、速度控制不当可能造成长丝断裂。
4、3、后续工序如收卷、缠绕参数设置错误也会影响产品质量。
5、此外，涤纶长丝生产周期较长，问题不及时发现和处理，可能导致大量产品报废。因此，需要对涤纶长丝生产的故障进行预测。
6、例如中国专利202010372026.4公开了基于主成分分析的涤纶长丝工业生产流程故障预测方法，其对原始生产数据进行主成分分析，并降维，利用多元线性回归算法建立简化模型，且训练简化模型，得到故障预测模型，预测故障，故障预测方法中加入了主成分分析法，将大数据降维，更简便的对数据进行分析。但是上述方法还存在以下不足：涤纶长丝生产是一个比较长比较复杂的过程...
【技术保护点】
1.一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，该基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，所述将涤纶长丝生产区域划分为若干个工段，并将涤纶长丝生产过程中的参数整合至工段层面包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，所述利用工段划分网络模型以及工段划分的原则，将涤纶长丝生产区域划分为若干个工段，同时给每个工段分配一个编号包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于主...
【技术特征摘要】
1.一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，该基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，所述将涤纶长丝生产区域划分为若干个工段，并将涤纶长丝生产过程中的参数整合至工段层面包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，所述利用工段划分网络模型以及工段划分的原则，将涤纶长丝生产区域划分为若干个工段，同时给每个工段分配一个编号包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，所述初始化工段划分网络模型的模型参数时，模型参数包括输入层神经元的个数、输出层神经元的个数、权值矩阵、最大迭代次数、邻域参数及学习率。
5.根据权利要求4所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障预测方法，其特征在于，所述初始化工段划分网络模型的模型参数包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于主成分分析的涤纶长丝生产故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞洋，沈良华，于忠明，张燕，沈琦，
申请(专利权)人：江苏嘉通能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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