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申请/专利权人：四川环龙技术织物有限公司

摘要：本发明提供一种造纸网毯生产控制系统的故障检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，通过构建多个基础故障检测网络，并利用造纸网毯生产控制系统的样例生产控制执行数据生成多个样例学习序列，实现了对多种故障模式的全面覆盖。同时，通过对每个基础故障检测网络进行参数学习，生成多个候选故障检测网络，并通过学习效果值和测试效果值的评估，最终确定一个目标故障检测网络，从而提高了故障检测的准确性和鲁棒性。

主权项：1.一种造纸网毯生产控制系统的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个基础故障检测网络、依据造纸网毯生产控制系统的样例生产控制执行数据生成的多个样例学习序列，所述样例生产控制执行数据中包括模拟测试窗口生成的阴阳样例数据以及正式运行窗口生成的阴阳样例数据，每个样例学习序列包括多个运行窗口对应的阴阳样例数据，阳性样例生产控制执行数据为第一故障模式的执行轨迹数据，阴性样例生产控制执行数据为第二故障模式的执行轨迹数据；对于每个基础故障检测网络，依据每个样例学习序列中的阴阳样例数据分别对该基础故障检测网络进行参数学习，生成与该基础故障检测网络对应的多个候选故障检测网络以及每个候选故障检测网络的学习效果值，每个候选故障检测网络分别对应一个样例学习序列；依据每个基础故障检测网络对应的候选故障检测网络的学习效果值确定一个目标基础故障检测网络；获取与每个样例学习序列对应的样例测试序列，所述样例测试序列中的各测试生产控制执行数据依据生产控制事件在模拟测试窗口或正式运行窗口的故障检测知识点识别得到，且所述样例学习序列中样例生产控制执行数据与对应的样例测试序列中的测试生产控制执行数据的知识标签相同；针对目标基础故障检测网络对应的每个候选故障检测网络，依据用于测试该候选故障检测网络的样例学习序列对应的样例测试序列，对该候选故障检测网络进行测试生成该候选故障检测网络的测试效果值信息；依据各所述候选故障检测网络的测试效果值信息确定目标故障检测网络；所述对于每个基础故障检测网络，依据每个样例学习序列中的阴阳样例数据分别对该基础故障检测网络进行参数学习，生成与该基础故障检测网络对应的多个候选故障检测网络以及每个候选故障检测网络的学习效果值，包括：对于每个基础故障检测网络，依据设定数据配比从每个样例学习序列中选取阴阳样例数据对该基础故障检测网络进行参数学习，生成多个设定故障模式门限值分别对应的第一候选故障检测网络及每个第一候选故障检测网络的学习效果值，其中，一个设定故障模式门限值与一个第一候选故障检测网络对应，所述设定数据配比反映所述样例学习序列中阳性样例生产控制执行数据与阴性样例生产控制执行数据的配比；依据每个基础故障检测网络对应的候选故障检测网络的学习效果值确定一个目标基础故障检测网络，包括：基于每个基础故障检测网络在多个设定故障模式门限值下分别对应的第一候选故障检测网络的学习效果值，确定一目标设定故障模式门限值和一个目标基础故障检测网络，其中，依据所述目标基础故障检测网络进行参数学习生成的与目标设定故障模式门限值对应的第一候选故障检测网络为与所述目标基础故障检测网络对应的候选故障检测网络；所述对于每个基础故障检测网络，依据设定数据配比从每个样例学习序列中选取阴阳样例数据对该基础故障检测网络进行参数学习，生成多个设定故障模式门限值分别对应的第一候选故障检测网络及每个第一候选故障检测网络的学习效果值之前，所述方法还包括：对于每个基础故障检测网络，基于多个设定系数从一个所述样例学习序列选取多个组合的阴阳样例数据分别对该基础故障检测网络进行参数学习，生成与每个组合的阴阳样例数据分别对应的故障模式门限值在目标值时的第二候选故障检测网络及该第二候选故障检测网络的学习效果值，其中，每个设定系数与一个组合的阴阳样例数据对应；基于多个设定系数分别对应的第二候选故障检测网络的学习效果值确定所述设定数据配比；所述第二候选故障检测网络的学习效果值为多个，所述基于多个设定系数分别对应的第二候选故障检测网络的学习效果值确定所述设定数据配比，包括：对每个设定系数对应的第二候选故障检测网络的学习效果值进行融合计算，生成每个设定系数对应的候选训练效果值，其中，同字段学习效果值越大，对应的加权系数越大；将最大的候选训练效果值对应的设定系数作为所述设定数据配比；基于每个基础故障检测网络在多个设定故障模式门限值下分别对应的第一候选故障检测网络的学习效果值，确定一目标设定故障模式门限值和一个目标基础故障检测网络，包括：对于每个设定故障模式门限值，对该设定故障模式门限值下的每个基础故障检测网络对应的第一候选故障检测网络的学习效果值进行融合计算，生成该设定故障模式门限值下每个基础故障检测网络的候选训练效果值，并依据每个基础故障检测网络的候选训练效果值确定目标训练效果值，其中，同字段学习效果值越大，对应的加权系数越大；确定最大的目标训练效果值对应的设定故障模式门限值为目标设定故障模式门限值；确定目标故障模式门限值对应的每个基础故障检测网络的候选训练效果值中最大的候选训练效果值对应的基础故障检测网络为目标基础故障检测网络；所述第一候选故障检测网络的测试效果值信息为多个，所述依据各所述候选故障检测网络的测试效果值信息确定目标故障检测网络，包括：对各所述候选故障检测网络的测试效果值信息进行融合计算，生成每个所述候选故障检测网络对应的目标测试效果值，其中，同字段测试效果值信息越大，对应的加权系数越大；确定最大的目标测试效果值对应的候选故障检测网络作为目标故障检测网络；所述第一故障模式包括机械故障模式，所述第二故障模式包括电气故障模式，获取与每个样例学习序列对应的样例测试序列，包括：基于样例生产控制执行数据中阴阳样例数据的配比，确定所述目标基础故障检测网络对应的每个候选故障检测网络的检测启动数量；对于所述目标基础故障检测网络对应的每个候选故障检测网络，将该候选故障检测网络配置到边缘计算系统，并依据该候选故障检测网络对多个输入执行轨迹数据进行故障检测，生成每个输入执行轨迹数据的故障检测结果为第一故障模式的置信度，将各输入执行轨迹数据的置信度的降序次序，获取排序在该候选故障检测网络对应的检测启动数量之前的各目标输入执行轨迹数据及各目标生产控制事件对应的故障模式标签，作为用于测试该候选故障检测网络的样例学习序列对应的样例测试序列中的测试生产控制执行数据，各目标生产控制事件对应的故障模式标签依据对模拟测试窗口或正式运行窗口的故障模式执行故障检测知识点识别得到；获取依据造纸网毯生产控制系统的样例生产控制执行数据生成的多个样例学习序列，包括：获取样例生产控制执行数据，所述样例生产控制执行数据包括阳性样例生产控制执行数据和阴性样例生产控制执行数据，所述阳性样例生产控制执行数据包括模拟测试窗口生成的阴阳样例数据和正式运行窗口生成的阳性样例生产控制执行数据，所述阴性样例生产控制执行数据包括模拟测试窗口生成的阴性样例生产控制执行数据和正式运行窗口生成的阴性样例生产控制执行数据；如果所述样例生产控制执行数据中阳性样例生产控制执行数据与阴性样例生产控制执行数据的比值小于设定阈值，对所述样例生产控制执行数据中的阳性样例生产控制执行数据进行增强，生成增强后的样例生产控制执行数据，并依据增强后的样例生产控制执行数据得到多个样例学习序列；所述方法还包括：获取所述造纸网毯生产控制系统中触发的目标生产控制事件的目标生产控制执行轨迹数据；依据所述目标故障检测网络对所述目标生产控制执行轨迹数据进行故障检测，生成对应的故障模式标签，该故障模式标签为第一故障模式或第二故障模式。

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