摘要
本发明涉及数据处理领域,本发明涉及一种用于风机控制器的加工产线监控方法及系统。其中的方法包括:获取多模态时序数据;并构建产线拓扑结构图,利用时空图卷积网络处理所述数据,提取时空关联特征;实时判断产线是否存在异常状态;计算生产线健康熵对各工位输入特征的梯度贡献度,定位贡献度最高的异常根源工位;将所述时空关联特征输入至基于卡尔曼滤波与注意力机制的轨迹预测模块,以生成未来预设时间窗口内生产线健康熵的演化轨迹,所述演化轨迹包含预测值与置信区间,用于对潜在的产线状态恶化进行预警。采用本发明的方法可以有效预测出风机控制器加工产线的系统性风险,提高故障排查的效率和准确性。
技术关键词
风机控制器
产线
监控方法
工位
制造执行系统
异常状态
注意力机制
卷积模块
多模态
计算机程序指令
Softmax函数
数据
动态变化规律
轨迹
时序
卡尔曼滤波器
工业控制器
基线
影像