Un cadre de modélisation de capteur doux basé sur des unités récurrentes à portes bidirectionnelles pour la prévision de la qualité dans les processus de fabrication

La prévision de la qualité est très importante pour améliorer la précision du contrôle de la qualité et la stabilité de la qualité des produits dans les processus de fabrication. Cependant, les séries temporelles complexes avec une haute dimension, une non-linéarité et des dynamiques posent de grands défis aux méthodes de prévision de la qualité traditionnelles. Pour résoudre ce problème, un nouveau cadre de modélisation de capteur doux est proposé pour la prévision de la qualité. Plus précisément, l'information mutuelle des k plus proches voisins est d'abord utilisée pour extraire la relation inhérente entre les variables de processus et de qualité pour la réduction de dimension et la sélection de variables. Ensuite, une structure d'unité récurrente à portes bidirectionnelles est conçue pour la modélisation dynamique et non linéaire du capteur doux, où les informations historiques et futures à l'intérieur des séries temporelles industrielles et les caractéristiques pertinentes ont été pleinement utilisées pour la prévision de la qualité, et l'algorithme d'apprentissage par rétropropagation est détaillé. Enfin, un processus de fabrication typique, le processus de laminage à chaud, est utilisé pour la vérification, et les résultats de simulation et de comparaison montrent que la nouvelle méthode est capable de prédire la qualité finale du produit avec une précision et une efficacité supérieures.