【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种用于电极除膜控制系统的故障检测方法及系统。
技术介绍
1、在现代工业生产中，电极除膜控制系统作为关键设备之一，在电镀、半导体制造等多个领域发挥着至关重要的作用。然而，由于系统复杂度高、运行环境多变以及设备老化等因素，电极除膜控制系统在运行过程中经常面临各种故障问题，如除膜不均匀、除膜过度或除膜不足等，这些问题不仅影响产品质量，还可能导致生产线停机，给企业带来巨大的经济损失。
2、传统的故障检测方法主要依赖于人工经验判断和定期维护检查，这种方法不仅效率低下，且难以全面覆盖所有可能的故障模式。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，越来越多的研究者开始探索将这些先进技术应用于工业控制系统的故障检测领域，以期实现故障的自动、快速、准确识别。
3、尽管已有一些基于机器学习的故障检测方法被提出，但这些方法大多侧重于对单一故障特征的提取和分类，忽略了故障在控制系统中传播和渗透的复杂过程。对于电极除膜控制系统而言，故障往往不是孤立存在的，而是会在控制流程中逐渐渗透和扩散，形成一个或多个故障渗...
【技术保护点】
1.一种用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，在所述基于优化后的第二训练代价和优化后的第一训练代价对所述控制故障点溯源网络进行网络参数学习之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，所述目标控制故障点为待溯源控制故障点；所述获取电极除膜控制系统产生的包括目标控制故障点的样例控制实例运行数据包括：
4.根据权利要求3所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，在所述依据所述样例...
【技术特征摘要】
1.一种用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，在所述基于优化后的第二训练代价和优化后的第一训练代价对所述控制故障点溯源网络进行网络参数学习之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，所述目标控制故障点为待溯源控制故障点；所述获取电极除膜控制系统产生的包括目标控制故障点的样例控制实例运行数据包括：
4.根据权利要求3所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，在所述依据所述样例控制实例运行数据的功能运行轨迹矢量及所述模板控制实例运行数据的功能运行轨迹矢量确定所述样例控制实例运行数据与所述模板控制实例运行数据之间的第一样例互连通矢量之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求4所述的用于电极除膜控制系统的故障检测方法，其特征在于，所述控制故障点溯源网络包括网络架构相同、且共用网络权重信息的两个图自编码器；所述依据所述控制故障点溯...
【专利技术属性】
技术研发人员：熊志红，朱峰，郑思温，
申请(专利权)人：深圳仕上电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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