摘要
本发明公开了基于数据建模的镀锌工艺参数自适应控制方法及系统,涉及金属材料表面处理技术领域,包括以下步骤:从镀锌产线的生产数据库、SCADA系统及实验日志中全面获取过程变量信息,构建原始数据基础库,确保覆盖生产全周期与典型工况,以提供充足的样本多样性和代表性;对获取的原始数据进行预处理操作,从而构建出高质量的标准化数据集。本发明通过量化变量真实度并引入深度学习模型智能评估机制,精准识别并动态剔除伪特征变量,避免模型误判噪声变量为关键因素,显著提升控制系统稳定性与建模准确性,降低能耗与设备负荷,提升参数调节的自适应性与鲁棒性,保障镀层质量与产线效率。
技术关键词
参数自适应控制方法
变量
镀锌工艺
矩阵分析方法
深度学习模型
SCADA系统
特征工程技术
时序预测模型
特征识别模块
皮尔逊相关系数
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