【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业过程监测，特别是指一种云边端协同下热连轧过程监测与故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、当前，面向产品质量、生产效率、过程安全、能源经济等关键性能的过程监测与故障诊断方法，主要是以不同的方式对关键性能与过程变量间相关关系进行建模，近年来得到了快速发展和学术界的持续关注。从取得的研究成果看，数据驱动的性能监测与故障诊断成为主流方向，主要研究方法包括基于多元线性回归(multiple linear regression,mlr)、偏最小二乘(partial least squares,pls)、典型相关分析(canonical correlationanalysis,cca)、有监督深度学习(supervised deep learning,sdl)等方法为核心的性能相关过程监测技术；基于贡献图、重构贡献图等方法为核心的性能相关故障隔离技术，以及以格兰杰因果关系(granger causality,gc)、传递熵(transfer entropy,te)和贝叶斯网络(bayesian network,bn)等方法为核心的性能...
【技术保护点】
1.一种云边端协同下热连轧过程监测与故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，对所述多维数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述多维数据进行初步处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述初步处理后的数据进行解析筛选，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，根据各工序的基础信息，结合所述多维完备数据，对质量监测模型进行训练，对每个采样时刻的各工序产品质量进行评估，包括：
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