基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法技术

本发明专利技术公开了基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，属于异常监测诊断技术领域；本发明专利技术从数据驱动角度出发，融合卷接工艺顺序特征，搭建了烟支卷接工段图数据集。在模型选择上，使用能够处理非结构化数据(图数据)的图深度学习GDL模型实现端到端提取数据特征，同时对烟支卷接过程中的四种质量指标(吸阻、重量、通风度、漏气)的集成指标预测。并在保证GDL模型可靠的前提下，基于图注意力网络GAT中的边权重系数，诊断出在生产过程中对质量异常的贡献度排前Q名的指标(Anomaly_TopQ)，为后续生产现场的质量异常监控提供理论支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及异常监测诊断，具体涉及基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法。

技术介绍

1、在烟支卷接生产过程中，烟支卷接生产监测体系的建立得益于智能传感设备的普及，上百个与卷接生产相关的指标、预测模型被用于卷接过程异常监测。现有卷烟工业的烟支卷接生产监测方法，大多无法直接推导烟支质量异常的潜在原因，仅停留在质量指标预测阶段，且大多预测方法使用简易统计模型、质量指标监测模型的泛化性差(如吸阻预测模型无法用于通风度预测)、仅关注时序或图片等结构化数据却忽略了卷接工序的流程性特点，现缺乏智能化更高的数据驱动模型，用于在烟支质量异常情况下对卷接过程异常原因进行诊断。

2、烟支卷接生产的质量指标，为吸阻、烟支重量、通风度、漏气值，四种质量指标合格与否，直接关系到消费者体验感。目前关于吸阻、重量、通风度、漏气的监测、诊断方法中，如公开号为cn111612427a的专利申请公开的一种基于深度学习的烟支吸阻智能控制系统及其控制方法，多指标时序数据输入到lstm模型并输出预测吸阻，输入指标的选择依据只有专家经验；公开号为cn112884212a的专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，所述烟支质量指标包括吸阻、烟条重量、通风度和漏气值；S1中所述获取卷接工段单支烟历史时序数据，通过相关性分析方法筛选出与烟支质量指标相关理的指标集合Ind关联具体包括如下内容：

3.根据权利要求2所述的基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，S1中所述图深度学习GDL模型的输入为卷接图数据集G卷，输出为输入烟支的后n支烟的4个质量指标的预测值

4.根据权利要求1所述...

【技术特征摘要】

1.基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，所述烟支质量指标包括吸阻、烟条重量、通风度和漏气值；s1中所述获取卷接工段单支烟历史时序数据，通过相关性分析方法筛选出与烟支质量指标相关理的指标集合ind关联具体包括如下内容：

3.根据权利要求2所述的基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，s1中所述图深度学习gdl模型的输入为卷接图数据集g卷，输出为输入烟支的后n支烟的4个质量指标的预测值

4.根据权利要求1所述的基于烟支多质量指标预测的卷接过程异常原因诊断方法，其特征在于，s2...

【专利技术属性】
技术研发人员：余忠华，陈琳升，张博，夏琛，樊虎，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：