技术特征：
1.一种改进的面向连铸质量判定模型的动态数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：获取产品质量事故的发生时间和所述产品质量事故的类型；根据所述产品质量事故的类型和预设的先验知识信息，确定与所述产品质量事故关联的质量指标参数；根据所述发生时间推算所述质量指标参数的检测时间段；获取所述检测时间段内所述质量指标参数的实际测量值；根据预先构建的连铸质量判定模型和所述实际测量值，确定所述检测时间段内与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值，其中，所述连铸质量判定模型用于描述所述质量指标参数和所述工艺参数之间的数学关系；根据所述检测时间段内每种工艺参数的数值和该工艺参数的预设取值范围，确定与所述产品质量事故关联的工艺参数。2.根据权利要求1所述的动态数据挖掘方法，其特征在于，所述先验知识信息包括：所述质量指标参数的特征值类型和特征值的预设取值范围，根据预先构建的连铸质量判定模型和所述实际测量值，确定所述检测时间段内与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值之前，所述方法还包括：根据所述特征值类型，计算所述检测时间段内所述质量指标参数的实际测量值的特征值；若所述实际测量值的特征值处于所述特征值的预设取值范围，则确定所述检测时间段内的实际测量值为合格数据，否则，确定所述检测时间段内的实际测量值包括不合格数据；根据预先构建的连铸质量判定模型和所述实际测量值，确定所述检测时间段内与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值包括：在所述检测时间段内的实际测量值为合格数据的情况下，根据所述连铸质量判定模型和所述实际测量值确定与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值。3.根据权利要求2所述的动态数据挖掘方法，其特征在于，根据预先构建的连铸质量判定模型和所述实际测量值，确定所述检测时间段内与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值还包括：在所述检测时间段内的实际测量值包括不合格数据的情况下，则将所述检测时间段划分为多个时间区间；分别判断每个时间区间内所述质量指标参数的实际测量值是否包括不合格数据；剔除包括不合格数据的时间区间内的实际测量值，以得到剔除后的实际测量值；根据所述剔除后的实际测量值和所述连铸质量判定模型，确定所述检测时间段内与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值。4.根据权利要求1所述的动态数据挖掘方法，其特征在于，所述连铸质量判定模型的构建方法包括：获取所述质量指标参数的样本数据序列，其中，所述样本数据序列包括所述质量指标参数的多个历史测量值；获取所述工艺参数的样本数据序列，所述工艺参数的样本数据序列包括所述工艺参数的多个历史测量值，每个历史测量值具有采样时间点信息；
根据所述采样时间点信息对所述质量指标参数的样本数据序列进行数据规整，以得到规整后的数据序列，其中，所述规整后的数据序列和所述工艺参数的样本数据序列是时间对齐的；根据所述工艺参数的样本数据序列和所述规整后的数据序列进行拟合，得到所述连铸质量判定模型。5.根据权利要求1所述的动态数据挖掘方法，其特征在于，所述产品质量事故为：出现铸坯纵向裂纹，所述质量指标参数为：铸坯拉速，与所述质量指标参数关联的一种或工艺参数包括：结晶器出口处的坯壳厚度。6.根据权利要求1所述的动态数据挖掘方法，其特征在于，所述方法还包括：获取第一时间段内所述质量指标参数的实际测量值；将所述第一时间段内所述质量指标参数的实际测量值输入至预先训练得到的质量预测模型，以得到所述质量预测模型输出的预测质量结果，所述预测质量结果用于指示所述第一时间段内是否出现与所述质量指标参数关联的产品质量事故；其中，所述质量预测模型是采用训练数据预先对预设模型进行训练得到的，所述训练数据包括：所述质量指标参数的样本测量值序列和所述样本测量值序列对应的实际质量结果。7.根据权利要求6所述的动态数据挖掘方法，其特征在于，所述预设模型为：双向长短期记忆网络。8.一种改进的面向连铸质量判定模型的动态数据挖掘装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取产品质量事故的发生时间和所述产品质量事故的类型；质量指标参数确定模块，用于根据所述产品质量事故的类型和预设的先验知识信息，确定与所述产品质量事故关联的质量指标参数；检测时间段确定模块，用于根据所述发生时间推算所述质量指标参数的检测时间段；第二获取模块，用于获取所述检测时间段内所述质量指标参数的实际测量值；第三获取模块，用于根据预先构建的连铸质量判定模型和所述实际测量值，确定所述检测时间段内与所述质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值，其中，所述连铸质量判定模型用于描述所述质量指标参数和所述工艺参数之间的数学关系；质量追溯模块，用于根据所述检测时间段内每种工艺参数的数值和该工艺参数预设的取值范围，确定与所述产品质量事故关联的工艺参数。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时，使得权利要求1至7任一项所述的改进的面向连铸质量判定模型的动态数据挖掘方法被执行。10.一种终端，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1至7任一项所述的改进的面向连铸质量判定模型的动态数据挖掘方法的步骤。
技术总结
一种改进的面向连铸质量判定模型的动态数据挖掘方法及装置，方法包括：获取产品质量事故的发生时间和产品质量事故的类型；根据产品质量事故的类型和预设的先验知识信息，确定与产品质量事故关联的质量指标参数；根据发生时间推算质量指标参数的检测时间段；获取检测时间段内质量指标参数的实际测量值；根据预先构建的连铸质量判定模型和实际测量值，确定检测时间段内与质量指标参数关联的一种或多种工艺参数的数值；根据检测时间段内每种工艺参数的数值和该工艺参数的预设取值范围，确定与产品质量事故关联的工艺参数。通过上述方案，能够利用连铸坯生产过程中产生的海量数据，分析质量事故原因，从而改善产品质量。从而改善产品质量。从而改善产品质量。
技术研发人员：余炯
受保护的技术使用者：华院计算技术（上海）股份有限公司
技术研发日：2022.07.15
技术公布日：2022/11/15