一种波谱增强时序学习的纱线条干质量异常分析方法、装置、电子设备及存储介质

本发明公开了一种波谱增强时序学习的纱线条干质量异常分析方法、装置、电子设备及存储介质，属于纱线质量控制技术领域。该方法通过分析纱线条干不匀曲线的波动趋势和波谱图形态及波长分布，归纳出纱线不匀的判别特征。将波谱图形态学中的波长分布知识融合到神经网络的架构设计中，从时域中提取固定时间窗序列曲线波动趋势特征，识别出导致条干质量异常的原料参数和环境参数；从频域中提取波峰形态和波长位置特征，识别出导致条干质量异常的工艺参数和机械参数，实现纱线不匀异常源的识别。与现有方法相比，该方法增强了深度学习模型从相似纱线条干不匀时序信号中区分异常源的能力，且分析过程无需人工干预，具有更高的准确率。