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申请/专利权人：青岛华钨新材料有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大数据的钨丝冷拉质量监控方法及系统，属于钨丝冷拉质量监控技术领域，本发明采集拉力、速度、温度和振动多维数据，全面反映了钨丝冷拉过程的各个方面，再分别提取均值、最大值、最小值和稳定值，构建均值序列、最大值序列、最小值序列和稳定值序列，将特征序列分为前期、中期和后期，构建融合特征，实现从三个阶段评估钨丝冷拉质量，再采用多尺度并行差距补偿网络对前期融合特征、中期融合特征和后期融合特征进行处理，捕捉三个时期的数据变化特征，提高钨丝冷拉质量监控精度。
主权项：1.一种基于大数据的钨丝冷拉质量监控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集钨丝冷拉过程中拉力数据、拉丝速度数据、温度数据和振动数据；S2、对拉力数据、拉丝速度数据、温度数据和振动数据分别提取均值、最大值、最小值和稳定值，构建均值序列、最大值序列、最小值序列和稳定值序列；S3、根据不同时间段的均值序列、最大值序列、最小值序列和稳定值序列，构建前期融合特征、中期融合特征和后期融合特征；S4、将前期融合特征、中期融合特征和后期融合特征构成训练样本，基于损失函数，对多尺度并行差距补偿网络进行训练，得到训练完成的多尺度并行差距补偿网络；S5、采用训练完成的多尺度并行差距补偿网络对钨丝冷拉质量进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青岛华钨新材料有限公司 一种基于大数据的钨丝冷拉质量监控方法及系统
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