摘要
本发明公开了一种工业生产用自动化设备的控制方法及其系统,具体涉及自动化设备控制技术领域;通过从现有数据仓库中提取正常值、异常值和隐性缺陷的多样化样本并标注类别,构建高质量初始数据集;使用分层K折交叉验证方法评估模型稳定性,并在模型不稳定时通过高负载条件测试评估异常响应能力与历史模式一致性;综合分析模型稳定性与异常响应能力,评估AI识别历史数据中错误模式的能力;对于不准确识别,利用动态时间规整算法检测设备运行参数偏离程度,及时触发警报并暂停生产流程以保障设备安全,显著提升了AI模型在动态环境中的可靠性与准确性,同时有效降低了因优化错误导致的设备损坏和生产安全事故的风险。
技术关键词
设备运行参数
自动化设备
动态时间规整算法
交叉验证方法
工业生产
机器学习模型
指数
样本
数据
评估模型稳定性
表达式
分层
调节设备
设备控制
预测误差
偏差
皮尔逊相关系数
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风险预警系统
子系统
数字孪生模型
边坡监测
可变情报板
动态时间规整算法
语义
动态规划算法
跨模态
注意力
造桥机
预警系统
多维时序数据
计算机可执行指令
预警模块