A novel industrial process situation awareness model based on multi‐time scale dynamic feature fusion with applications to float glass manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Modern industrial manufacturing processes often focus on the changes of performance indicators and the evolution of operation conditions. However, the dynamics of variables are vague within processes and even more difficult to be characterised across different processes. The time‐series dynamic characteristics of the different scales among variables, processes, and production cycles develop and transfer with changes in parameters, equipment, and processes. It is difficult to accurately show the quality index and operating condition trend at the same time. To solve these problems, a situation awareness (SA) framework integrating multi‐time scale dynamic features for manufacturing processes is proposed. First, data are condensed and reconstructed through the denoising long short term memory autoencoder to reveal the time series dynamic characteristics to get neighbourhood features which contain features among neighbourhood samples. Second, the neighbourhood features divided into window blocks are fused into the stage features by statistical analysis. Finally, a multi‐scale isometric convolution network is designed to extract the local and global features, which can effectively show the development of dynamic features on a long time scale, and profoundly describe the influence of full cycle features on variables and operating conditions. The proposed model is verified on the real data set of a float glass manufacturing process, and the SA model can well predict the future trend of long time series.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».