一种生产用电机运行频率预测模型训练方法

本发明公开了一种生产用电机运行频率预测模型训练方法，通过采集烟草图像组并利用三维点云模型提取烟草图像特征，将其转换为烟草横截面面积变化序列后划分生产阶段，筛选出波动率符合要求的预选阶段信息；同步采集电机运行信息并匹配得到预选电机信息及其运行频率；采用高斯过程回归算法构建预测模型，通过多尺度特征提取获取趋势特征和局部波动特征作为输入，预选运行频率作为输出标签进行训练，优化超参数得到最终预测模型；建立的动态置信区间评估机制可实现模型增量训练。本发明根据烟叶实际状态动态调整电机运行频率，显著提升了烘干质量和批次稳定性。