[发明专利]断面轮廓降维模型训练方法、系统及数据压缩方法、系统

说明书

本发明涉及一种断面轮廓降维模型训练方法及系统，通过基于降噪自编码神经网络构建初始断面轮廓降维模型，并通过优化训练得到训练好的断面轮廓降维模型，能够得到符合带材断面轮廓数据实际生产过程的降维模型。本发明还涉及一种带材断面轮廓数据压缩方法，利用断面轮廓降维模型对带材生产过程中的断面轮廓数据进行压缩，满足带材断面轮廓数据的实时压缩要求，便于带材断面轮廓数据的存储与传输。

技术领域

本发明涉及冶金轧制技术领域，特别是涉及一种断面轮廓降维模型训练方法、系统及数据压缩方法、系统。

背景技术

随着现代工业的快速发展，我国钢铁行业正由钢铁大国向钢铁强国转型，用户对高质量带材的需求日益增加。断面形状是带材产品重要质量指标之一，为了提高产品质量，生产企业往往在机组中配置凸度仪实时记录与存储带材轮廓数据，以便于对带材断面形状进行有效的控制和后期追溯检测。轮廓数据是凸度仪沿带材宽度方向上对带材厚度的一组测量数据，其维度与带材宽度和凸度仪的检测通道数有关，通常在20～40之间，随着轧制过程的进行，每卷带材会沿轧制方向产生几百上千组轮廓数据，由于生产不间断进行，会产生大量的轮廓数据，同时受到存储设备容量的限制，使得生产现场仅能保存一定时间内的数据，同时数据量过大也不利于远距离传输。

为此，亟需建立一种针对带材断面轮廓数据的数据压缩方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种断面轮廓降维模型训练方法及系统，引入降噪自编码神经网络模型，能够对大量断面轮廓数据进行降维训练。

本发明还提供了一种数据压缩方法及系统，通过断面轮廓降维模型实现了对带材断面轮廓数据的压缩，在降低数据量的同时保证了数据的准确度。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种断面轮廓降维模型训练方法，所述方法包括：

构建初始断面轮廓降维模型；所述断面轮廓降维模型基于自编码神经网络构建；

对所述初始断面轮廓降维模型进行优化训练，得到训练好的断面轮廓降维模型。

本发明还提供了一种断面轮廓降维模型训练系统，所述系统包括：

模型构建模块，用于构建初始断面轮廓降维模型；

优化训练模块，用于对所述初始断面轮廓降维模型进行优化训练，得到训练好的断面轮廓降维模型。

本发明还提供了一种带材断面轮廓数据压缩方法，所述方法包括：

利用断面轮廓降维模型实现对带材断面轮廓数据的压缩。

本发明还提供了一种带材断面轮廓数据压缩系统，所述系统包括：

数据压缩模块，用于利用断面轮廓降维模型实现对带材断面轮廓数据的压缩。

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：

本发明中提供的一种断面轮廓降维模型训练方法、系统及数据压缩方法、系统，通过引入降噪自编码神经网络，构建了断面轮廓降维模型，能够对大量断面轮廓数据进行降维训练，获得最优、失真最小的压缩维度，极大程度的保留了真实信息，执行速度快，能够满足在线使用的要求，有效提高带材断面轮廓数据的存储和传输效率，有利于带材产品信息的监控和追溯，对提高带材产品质量具有重要意义。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种断面轮廓降维模型训练方法流程图；