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基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统
申请人信息
- 申请人:广东云湾科技有限公司
- 申请人地址:528000 广东省佛山市顺德区北滘镇顺江社区环镇东路南2号之十八J
- 发明人: 广东云湾科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410248535.4 |
| 申请日 | 2024/3/5 |
| 公告号 | CN117826771A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G05B23/02 |
| 权利人 | 广东云湾科技有限公司 |
| 发明人 | 刘艳桃; 江龙翔; 苏哲; 江民钰; 钟玉荣; 王睿思 |
| 地址 | 广东省佛山市顺德区北滘镇顺江社区环镇东路南2号之十八J |
摘要文本
本申请实施例提供一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，从包含一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中提取出有向知识图矢量，然后通过应用先导矢量，对有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量。接下来，通过对目标根因定位矢量进行矢量分解并确定候选分解矢量，可以进一步提高异常检测的精度和效率。最后，将所确定的候选分解矢量对应的先验异常状态类别作为目标异常状态类别，实现了对目标冷轧机控制数据的精准异常检测。这种方法不仅提高了异常检测的准确性，还优化了异常定位的速度和效率，大大提升了冷轧机控制系统的运行稳定性和安全性。
专利主权项内容
1.一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，应用于AI分析计算系统，所述方法包括：从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，提取目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量；依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量；其中，所述先导矢量用于反映：多个先验冷轧机控制数据分别针对所述目标控制分发任务提取的先验控制有向知识图矢量，与相应的先验异常状态类别之间的映射矢量；对所述目标根因定位矢量进行矢量分解，生成目标分解矢量，并针对所述目标分解矢量，从所述多个先验冷轧机控制数据分别对应的多个先验分解矢量中，确定符合预设矢量距离范围的至少一个候选分解矢量；将所述至少一个候选分解矢量所对应的先验异常状态类别，确定为所述目标冷轧机控制数据的目标异常状态类别。 更多数据：