基于窗口波动模式识别的纺纱过程质量波动异常预警

纺纱过程受到多因素的影响，其质量波动呈现复杂性。文章针对纺纱过程质量波动异常难以及时预警的问题，提出一种基于窗口波动模式识别的纺纱过程质量波动异常预警方法。首先对纺纱过程参数时序集进行窗口分解，定义异常波动率对窗口序列的波动程度进行表征；然后根据窗口是否存在异常预期信号对模式进行判别，并构建参数优化的随机森林模型对窗口波动模式进行识别，据此构建纺纱过程质量波动异常预警策略。通过细纱过程数据集进行验证，结果显示所提方法在实现对纺纱质量异常波动进行预警的同时还能够准确追溯异常波动源头，为纺纱生产质量稳定提供保证。