CN117826771B - 基于ai分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，从包含一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中提取出有向知识图矢量，然后通过应用先导矢量，对有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量。接下来，通过对目标根因定位矢量进行矢量分解并确定候选分解矢量，可以进一步提高异常检测的精度和效率。最后，将所确定的候选分解矢量对应的先验异常状态类别作为目标异常状态类别，实现了对目标冷轧机控制数据的精准异常检测。这种方法不仅提高了异常检测的准确性，还优化了异常定位的速度和效率，大大提升了冷轧机控制系统的运行稳定性和安全性。

Description

基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统。

背景技术

随着工业自动化的快速发展，冷轧机作为重要的金属加工设备，在生产过程中扮演着关键角色。然而，由于复杂的控制系统和多变的工作环境，冷轧机在运行过程中可能会出现各种异常，这些异常如果不及时检测和处理，将严重影响生产效率和产品质量。因此，开发一种有效的冷轧机控制系统异常检测方法具有重要意义。然而，由于冷轧过程涉及的参数众多，且各参数之间存在复杂的相互影响关系，因此，准确快速地检测出潜在的异常状态并找到其根源，是一项具有挑战性的任务。

传统的异常检测方法通常基于规则或阈值来识别可能的异常状态，但这些方法往往缺乏足够的灵活性，无法适应冷轧过程的复杂性。另外，这些方法也无法有效地处理高维度、非线性的控制数据，导致其在实际应用中的效果并不理想。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法及系统。

第一方面，本申请提供一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，应用于AI分析计算系统，所述方法包括：

从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，提取目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量；

依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量；其中，所述先导矢量用于反映：多个先验冷轧机控制数据分别针对所述目标控制分发任务提取的先验控制有向知识图矢量，与相应的先验异常状态类别之间的映射矢量；

对所述目标根因定位矢量进行矢量分解，生成目标分解矢量，并针对所述目标分解矢量，从所述多个先验冷轧机控制数据分别对应的多个先验分解矢量中，确定符合预设矢量距离范围的至少一个候选分解矢量；

将所述至少一个候选分解矢量所对应的先验异常状态类别，确定为所述目标冷轧机控制数据的目标异常状态类别。

第二方面，本申请实施例还提供一种AI分析计算系统，所述AI分析计算系统包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序依据该处理器加载并执行以实现以上第一方面的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法。

基于以上任意一个方面，本申请的技术效果如下：

本申请通过从目标冷轧机控制数据中提取目标控制有向知识图矢量，并利用先导矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，该方法能够精确地定位导致异常的根本原因。进一步地，通过对目标根因定位矢量进行矢量分解，并确定符合预设矢量距离范围的候选分解矢量，能够准确地识别出与目标冷轧机控制数据相对应的异常状态类别。因此，能够有效地检测和诊断冷轧机控制系统的异常情况，为及时采取修复措施提供了有力支持，从而提高了生产过程的稳定性和可靠性。

也即，本申请从包含一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中提取出有向知识图矢量，然后通过应用先导矢量，对有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量。接下来，通过对目标根因定位矢量进行矢量分解并确定候选分解矢量，可以进一步提高异常检测的精度和效率。最后，将所确定的候选分解矢量对应的先验异常状态类别作为目标异常状态类别，实现了对目标冷轧机控制数据的精准异常检测。这种方法不仅提高了异常检测的准确性，还优化了异常定位的速度和效率，大大提升了冷轧机控制系统的运行稳定性和安全性。

附图说明

图1为本申请实施例提供的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的用于实现上述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法的AI分析计算系统的功能结构示意框图。

具体实施方式

参见图1所示，本申请提供一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，包括以下步骤。

步骤S110，从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，提取目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量。

例如，在某个钢铁生产线的冷轧机控制室内，AI分析计算系统正在处理海量的监控数据。这些监控数据包含了针对一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据。AI分析计算系统需要从这些目标冷轧机控制数据中，针对特定的目标控制分发任务，提取出目标控制有向知识图矢量。所述目标控制分发任务指的是当前需要关注和处理的具体控制任务，如轧制速度、轧制力度等；而目标控制有向知识图矢量则是一个能够表征该目标控制分发任务在控制过程中的各种关键参数及其相互关系的矢量。

本实施例中，AI分析计算系统处理的数据不仅限于单一的控制分发任务，而是可以包含多种不同的控制分发任务。例如，在冷轧机操作中，可能同时需要控制轧制速度、轧制力度、材料进给等多个方面。例如，想象一个冷轧机正在运行，它需要同时调整轧辊的速度（控制分发任务A）和施加在材料上的压力（控制分发任务B）。因此，AI分析计算系统会收集这两种控制分发任务的相关数据，以便进行后续的分析和处理。

所述目标冷轧机控制数据是指AI分析计算系统特定关注并处理的冷轧机控制数据。这些目标冷轧机控制数据可能来自传感器、操作日志或其它与冷轧机控制相关的来源。例如，假设AI分析计算系统正在关注冷轧机在某个特定时间段内的运行数据，包括轧制速度、轧制力度等参数，这些数据可以作为目标冷轧机控制数据，因为它们直接关联到AI分析计算系统当前的分析任务。

在提取目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量的过程中，可以理解为从广泛的控制数据中识别并分离出特定的控制任务数据，通常涉及到数据筛选、分类或标记等过程。例如，假设AI分析计算系统需要从收集到的数据中专门提取出关于轧制速度控制的数据，由此可以根据数据的标签、时间戳或其它标识符，将这些特定于轧制速度的数据筛选出来，作为后续分析的基础。

所述目标控制有向知识图矢量是一个高级的数据表示形式，用于描述控制分发任务中各种参数之间的关系。所述目标控制有向知识图矢量能够捕捉参数之间的依赖关系、影响方向和强度，为后续的异常检测或根因分析提供重要信息。例如，在轧制速度控制任务中，AI分析计算系统可能会构建一个目标控制有向知识图矢量，其中每个元素代表一个关键参数（如轧辊转速、电机电流等），目标控制有向知识图矢量的方向和大小则反映了这些参数之间的相互影响关系。例如，如果轧辊转速增加，电机电流可能也会相应增加，这种关系就会在目标控制有向知识图矢量中得到体现。例如，可以借助机器学习算法、图论或其它数据分析技术来实现。由此，能够从海量的冷轧机控制数据中，提取出针对特定控制任务的目标控制有向知识图矢量，为后续的控制优化、异常检测或故障诊断等应用提供有力支持。

步骤S120，依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量。其中，所述先导矢量用于反映：多个先验冷轧机控制数据分别针对所述目标控制分发任务提取的先验控制有向知识图矢量，与相应的先验异常状态类别之间的映射矢量。

在提取了目标控制有向知识图矢量后，AI分析计算系统会参考先导矢量的重要数据。所述先导矢量是从多个先验冷轧机控制数据中提取出来的，反映了这些先验冷轧机控制数据针对同一目标控制分发任务的先验控制有向知识图矢量与它们各自对应的先验异常状态类别之间的关系。由此，利用这个先导矢量，可以对目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，这个目标根因定位矢量能够帮助AI分析计算系统更准确地定位到可能导致控制异常的根本原因。

详细地，所述先导矢量是一个预先计算好的参考矢量，基于先前的冷轧机控制数据和与之对应的异常状态。这个先导矢量用于指导当前目标控制分发任务的分析过程，提供历史经验和模式识别的依据。例如，假设在过去的冷轧机运行中，已经记录了一系列控制数据及其导致的异常状态。通过分析这些数据，可以构建一个先导矢量，包含了各种控制参数组合与异常状态之间的关联信息。当新的控制数据出现时，可以参照这个先导矢量来预测或识别可能的异常。

特征交互集成是一种数据分析技术，结合了多个特征或矢量中的信息，以产生更丰富、更具代表性的数据表示。在这个过程中，不同的特征可能会相互影响，它们的组合能够揭示出数据中更深层次的模式和关系。例如，在冷轧机控制数据的分析中，AI分析计算系统可能会考虑轧制速度、轧制力度、温度等多个特征。通过特征交互集成，AI分析计算系统能够综合这些特征的信息，得到一个更全面、更准确的控制状态描述，这对于后续的异常检测和诊断至关重要。

所述目标根因定位矢量是通过分析目标控制有向知识图矢量并结合先导矢量生成的一个结果矢量，旨在指向导致控制异常的根本原因，为操作人员提供直接的故障定位信息。例如，假设AI分析计算系统通过分析发现，轧制速度的波动与某个特定的传感器故障有关。这个故障信息就会被编码到目标根因定位矢量中，操作人员可以根据这个矢量快速定位并修复故障。

所述先验控制有向知识图矢量是从历史数据中提取的，反映了过去控制任务中参数间关系的有向知识图矢量，构成了先导矢量的基础，为当前任务的分析提供了先验知识。例如，在过去的冷轧机运行中，可能已经积累了大量的控制数据。通过分析这些数据，可以构建一系列先验控制有向知识图矢量，它们描述了在不同操作条件下参数如何相互影响。

所述先验异常状态类别是指基于历史数据预先定义的异常状态分类。这些分类为当前控制数据的异常检测提供了参考标准。例如，在冷轧机的长期运行中，可能会遇到多种类型的异常，如轧辊偏斜、温度过高等。这些异常类型就构成了先验异常状态类别，AI分析计算系统会将这些类别与相应的控制数据关联起来，以便在未来的分析中能够快速识别和处理类似异常。

步骤S130，对所述目标根因定位矢量进行矢量分解，生成目标分解矢量，并针对所述目标分解矢量，从所述多个先验冷轧机控制数据分别对应的多个先验分解矢量中，确定符合预设矢量距离范围的至少一个候选分解矢量。

在生成了目标根因定位矢量后，AI分析计算系统会对其进行矢量分解，生成一系列的目标分解矢量。然后，AI分析计算系统会从之前存储的多个先验冷轧机控制数据对应的先验分解矢量中，搜索与目标分解矢量在预设矢量距离范围内的候选分解矢量。这个过程是在一个巨大的矢量空间中进行搜索和匹配，以找到那些与目标最相似的先验案例。所述预设矢量距离范围是一个用于衡量矢量相似度的阈值，决定了哪些先验案例会被视为与目标相关。

详细地，矢量分解是将一个复杂的矢量分解成多个更简单、更易于分析的子矢量的过程。在数据分析中，这通常意味着将一个多维度的数据点（矢量）分解成多个低维度的组成部分，以便更好地理解数据的内在结构和关系。例如，假设有一个三维空间中的矢量，代表了冷轧机的三个关键控制参数（如轧制速度、轧制力度和材料进给速度）。矢量分解可能意味着将这个三维矢量分解成三个一维矢量，每个一维矢量分别代表一个控制参数的变化方向和幅度。

所述目标分解矢量是通过矢量分解得到的一个或多个子矢量，它们共同构成了原始的目标根因定位矢量。这些子矢量通常具有更低的维度和更简单的结构，便于进一步的分析和处理。例如，如果目标根因定位矢量揭示了轧制速度和轧制力度之间存在某种异常关系，那么通过矢量分解，可以得到两个目标分解矢量，一个专门描述轧制速度的变化，另一个描述轧制力度的变化。

所述先验分解矢量是从历史数据（即先验冷轧机控制数据）中提取并通过矢量分解得到的子矢量。这些先验分解矢量包含了过去控制任务中参数变化的先验知识，可以为当前任务的分析提供参考。例如，假设在过去的多次冷轧机运行中，已经记录了一系列控制数据，并通过矢量分解得到了多个先验分解矢量。这些先验分解矢量描述了在不同操作条件下，各个控制参数如何独立变化。

所述预设矢量距离范围是一个用于比较和匹配矢量的阈值范围。在数据分析中，这个范围通常用来衡量两个矢量之间的相似度或差异度。只有当两个矢量的距离（差异度）落在这个预设范围内时，它们才被认为是相似的。例如，假设有两个矢量A和B，分别代表当前和过去的冷轧机控制状态。预设矢量距离范围可以被设定为一个具体的数值区间，比如[0, 0.5]。如果A和B之间的矢量距离（比如通过欧几里得距离计算）小于或等于0.5，那么就可以认为A和B是相似的，即当前控制状态与过去的某个状态相似。

由此，AI分析计算系统可以采用适当的数学方法（如主成分分析、奇异值分解等）对目标根因定位矢量进行分解，得到一组目标分解矢量。接着，AI分析计算系统会计算每个目标分解矢量与多个先验分解矢量之间的距离，并将距离与预设矢量距离范围进行比较。只有那些距离落在预设范围内的先验分解矢量才会被选为候选分解矢量。最后，这些候选分解矢量可以用于进一步的异常诊断、故障定位或控制优化等任务。

通过这样的过程，AI分析计算系统能够利用历史数据和当前数据的相似性，快速准确地确定与当前异常状态最相关的历史情况，从而为操作人员提供有价值的故障处理建议。

步骤S140，将所述至少一个候选分解矢量所对应的先验异常状态类别，确定为所述目标冷轧机控制数据的目标异常状态类别。

最后，AI分析计算系统会查看这些候选分解矢量所对应的先验异常状态类别，并将它们确定为当前目标冷轧机控制数据的目标异常状态类别。这样，AI分析计算系统就完成了从海量监控数据中提取关键信息，到准确定位异常原因，再到最终确定异常状态类别的整个过程。这个过程对于保障冷轧机的稳定运行和及时处理潜在问题至关重要。

例如，如果两个分解矢量足够相似，即它们的距离在预设的矢量距离范围内，那么可以认为这两个分解矢量所代表的系统状态（在这里是冷轧机的控制状态）也是相似的。由于候选分解矢量是从先验冷轧机控制数据中提取的，并且这些先验数据已经与特定的异常状态类别相关联，因此可以推断，当前的目标分解矢量（它与候选分解矢量相似）也很可能属于相同的异常状态类别。

具体来说，每个候选分解矢量都是从历史数据库中提取的，这些历史数据不仅包含了控制参数的信息（即分解矢量本身），还包含了与这些参数相对应的异常状态类别。这些异常状态类别是先前根据经验或专家知识确定的，并已经存储在系统中。当AI分析计算系统计算出目标分解矢量与先验分解矢量之间的距离，并确定某些先验分解矢量与目标分解矢量足够相似时，它就会查看这些相似矢量所对应的异常状态类别。AI分析计算系统最终会选择那些与目标分解矢量最相似的候选分解矢量所对应的异常状态类别，作为当前目标冷轧机控制数据的目标异常状态类别。这个选择可能是基于单个最佳匹配的候选分解矢量，也可能是基于多个候选分解矢量的综合评估（例如，通过加权平均或投票机制）。通过这种方式，能够利用过去的经验和知识来快速识别当前控制数据可能指示的异常状态类型，从而加速故障诊断和响应的过程。

基于以上步骤，本申请通过从目标冷轧机控制数据中提取目标控制有向知识图矢量，并利用先导矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，该方法能够精确地定位导致异常的根本原因。进一步地，通过对目标根因定位矢量进行矢量分解，并确定符合预设矢量距离范围的候选分解矢量，能够准确地识别出与目标冷轧机控制数据相对应的异常状态类别。因此，能够有效地检测和诊断冷轧机控制系统的异常情况，为及时采取修复措施提供了有力支持，从而提高了生产过程的稳定性和可靠性。

也即，本申请从包含一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中提取出有向知识图矢量，然后通过应用先导矢量，对有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量。接下来，通过对目标根因定位矢量进行矢量分解并确定候选分解矢量，可以进一步提高异常检测的精度和效率。最后，将所确定的候选分解矢量对应的先验异常状态类别作为目标异常状态类别，实现了对目标冷轧机控制数据的精准异常检测。这种方法不仅提高了异常检测的准确性，还优化了异常定位的速度和效率，大大提升了冷轧机控制系统的运行稳定性和安全性。

在一种可能的实施方式中，步骤S110可以包括：

步骤S111，从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，获取包含目标控制分发任务的目标冷轧机控制事件。

例如，AI分析计算系统可以从生产线上的冷轧机控制系统中接收数据，这些数据涵盖了多种控制分发任务，如轧制速度控制、轧制力度调整、材料进给等。AI分析计算系统首先筛选出与当前关注的目标控制分发任务（例如，轧制速度控制）相关的数据，并从中提取出包含这个目标控制分发任务的目标冷轧机控制事件。这些目标冷轧机控制事件可能包括操作员的手动调整、自动控制系统的干预、以及由此产生的轧机状态变化等。

步骤S112，将所述目标冷轧机控制事件分为多个冷轧机控制节点，并获取所述多个冷轧机控制节点分别对应的执行实例集合。其中，每个执行实例集合中的一个执行实例用于反映：相应冷轧机控制节点中的一个执行指令流。

接下来，AI分析计算系统将目标冷轧机控制事件细分为多个具体的冷轧机控制节点。例如，在轧制速度控制任务中，冷轧机控制节点可能包括“设定轧制速度”、“调整电机频率”、“监测实际速度”等。对于每个冷轧机控制节点，AI分析计算系统收集并记录其执行过程中的数据，形成执行实例集合。每个执行实例集合包含了反映相应冷轧机控制节点执行指令流的具体数据点，如执行时间、执行结果、相关参数值等。

步骤S113，基于所述多个冷轧机控制节点的顺序，对获取的多个执行实例集合分别进行处理，生成所述目标冷轧机控制事件的初始执行实例集合。

在获得了各个冷轧机控制节点的执行实例集合后，AI分析计算系统会根据这些冷轧机控制节点的执行顺序进行进一步处理。例如，在轧制速度控制中，“设定轧制速度”节点必须在“调整电机频率”之前执行。AI分析计算系统会按照这种顺序关系，整合不同冷轧机控制节点的执行实例集合，生成目标冷轧机控制事件的初始执行实例集合。这个初始执行实例集合包含了按照正确顺序排列的所有执行实例，为后续的分析提供了基础。

步骤S114，依据各执行实例属于所述目标控制分发任务的置信度，对所述初始执行实例集合进行有向知识图生成，生成所述目标冷轧机控制数据中目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量。

最后，AI分析计算系统会利用一种先进的算法（如有向图生成算法），根据初始执行实例集合中每个执行实例与目标控制分发任务的关联程度（即置信度），生成目标冷轧机控制数据中目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量。这个目标控制有向知识图矢量不仅包含了各个执行实例的信息，还反映了它们之间的顺序关系和相互影响。通过这个目标控制有向知识图矢量，AI分析计算系统能够准确地理解目标控制分发任务在冷轧机运行中的实际执行情况和可能的问题所在。

值得说明的是，在生成目标冷轧机控制数据中目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量的过程中，考虑到各执行实例属于目标控制分发任务的置信度是非常关键的。这是因为在实际的冷轧机控制系统中，不同的执行实例可能以不同的程度与目标控制分发任务相关联。置信度反映了这种关联程度的强弱，能够帮助AI分析计算系统在构建有向知识图时，区分哪些执行实例是更重要的，哪些可能是次要的或无关的。

具体来说，当AI分析计算系统从目标冷轧机控制数据中提取执行实例集合时，每个执行实例都被赋予了一个置信度得分。这个置信度得分是基于多种因素计算的，例如执行实例与控制指令流的匹配程度、执行实例在控制事件中的时序位置、以及执行实例的历史数据与当前任务数据的相似性等。如果一个执行实例与目标控制分发任务密切相关，其置信度得分就会较高；相反，如果执行实例与任务关联不大或存在不确定性，其置信度得分就会较低。在生成目标控制有向知识图矢量时，AI分析计算系统会利用这些置信度得分来加权每个执行实例的贡献。高置信度的执行实例在知识图生成过程中会占据更重要的位置，它们的特征和关系更有可能被保留在最终的知识图矢量中。而低置信度的执行实例可能会被赋予较小的权重，甚至在某些情况下被忽略，以减少噪音和不确定性的影响。通过这种方式，生成的目标控制有向知识图矢量不仅能够准确地反映目标控制分发任务的实际执行情况，还能够突出那些对任务执行至关重要的执行实例和关系。这对于后续的异常检测、故障诊断和控制优化都是非常有价值的。

通过以上步骤，AI分析计算系统能够有效地从涵盖多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，提取出关于目标控制分发任务的精确信息，并以目标控制有向知识图矢量的形式表示出来，为冷轧机的智能监控和故障预测提供了有力支持。

在一种可能的实施方式中，所述先导矢量的确定步骤，包括：

步骤A110，获取所述多个先验冷轧机控制数据分别针对目标控制有向知识图矢量提取的先验控制有向知识图矢量和相应的先验异常状态类别，并获取先验知识构建的基础先导矢量。

本实施例中，AI分析计算系统首先访问其内部存储的大量历史数据，这些历史数据包含了多个先验冷轧机控制事件的信息。对于每个先验控制事件，AI分析计算系统已经提取了与目标控制有向知识图矢量相关的先验控制有向知识图矢量，并且这些先验控制有向知识图矢量已经被标记为与特定的先验异常状态类别相关联。此外，AI分析计算系统还从先前的学习周期中获取了一个基础先导矢量，这个基础先导矢量是后续优化过程的起点。

步骤A120，分别依据每个先验控制有向知识图矢量和相应的先验异常状态类别，对所述基础先导矢量进行循环优化，生成优化先导矢量，其中，循环优化结束的条件包括：循环优化达到预设的最大迭代次数、或者优化先导矢量的变化小于预设变化阈值、或者循环优化过程的持续时间达到预设持续时间。

其中，在每一轮循环优化的执行流程中：

步骤A121，依据当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量，对一个先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成先验根因定位矢量。

步骤A122，基于所述先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的距离参数值，优化所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量，生成优化先导矢量，并作为后向循环优化执行流程对应的基础先导矢量。

接下来，AI分析计算系统开始一个循环优化过程，该过程会逐一考虑每个先验控制有向知识图矢量和其对应的先验异常状态类别。在每一轮循环中：

AI分析计算系统首先取出当前循环对应的基础先导矢量（在第一轮循环中，这个基础先导矢量是从先验知识中直接获取的）。然后，它使用一种特征交互集成技术，将当前选取的先验控制有向知识图矢量的特征与这个基础先导矢量相结合，生成一个新的向量，称为先验根因定位矢量。这个过程旨在将先验知识与当前的学习任务相结合，以找到最有可能导致特定异常状态的控制因素。

AI分析计算系统接着计算这个先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的距离参数值。这个距离参数值反映了先验根因定位矢量与已知异常状态之间的相似性或差异性。基于这个距离参数值，AI分析计算系统对当前循环的基础先导矢量进行调整和优化，生成一个新的优化先导矢量。优化的目标是使优化先导矢量在后续的循环中能够更好地与各种先验控制有向知识图矢量进行交互，并更准确地预测异常状态。

完成一轮优化后，AI分析计算系统将生成的优化先导矢量保存下来，并将其作为下一轮循环的基础先导矢量。这样，每一轮循环都会在前一轮的基础上进一步优化先导矢量，使其逐渐适应更广泛的先验知识。

通过多轮循环优化，AI分析计算系统最终能够确定一个经过高度优化的先导矢量，这个矢量综合了多个先验控制事件的信息，并能够有效地预测和解释冷轧机控制系统中可能出现的异常状态。这个过程不仅提高了AI分析计算系统对冷轧机控制的理解能力，还为预防潜在问题和优化控制策略提供了有力支持。

在一种可能的实施方式中，步骤A121可以包括：

步骤A1211，将当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量与先验各个循环优化执行流程对应的基础先导矢量进行自聚焦矢量互作用处理。

在每一轮循环优化的开始，AI分析计算系统首先取出当前循环对应的基础先导矢量。这个基础先导矢量是上一轮循环优化后得到的优化先导矢量，它包含了从先前循环中提炼出的有用信息。AI分析计算系统将这个基础先导矢量与先验各个循环优化执行流程对应的基础先导矢量进行自聚焦矢量互作用处理。

具体来说，自聚焦矢量互作用处理是一种特殊的算法过程，它旨在让当前基础先导矢量聚焦于那些在先验循环中表现出重要性的特征。AI分析计算系统会逐一比较当前基础先导矢量与每个先验基础先导矢量的各个特征，通过计算特征间的相似度、差异度以及重要性权重等参数，来强化或削弱当前基础先导矢量中的某些特征。这样处理后，当前基础先导矢量将更加聚焦于那些对于先导任务至关重要的特征，为后续的特征交互集成打下坚实基础。

步骤A1212，将所述当前循环优化执行流程对应的先导矢量与一个先验控制有向知识图矢量进行穿插聚焦矢量互作用处理，生成参考先导矢量。

完成自聚焦矢量互作用处理后，AI分析计算系统将当前循环优化执行流程对应的（可能已经经过自聚焦处理更新的）先导矢量与一个具体的先验控制有向知识图矢量进行穿插聚焦矢量互作用处理。这个过程的目标是将先导矢量的聚焦能力进一步延伸到特定的先验控制事件中，以生成一个更具针对性的参考先导矢量。

在这个过程中，AI分析计算系统会利用一种穿插算法，将先导矢量中的特征与先验控制有向知识图矢量中的特征进行逐一比对和交互。通过计算特征间的相关性、互补性以及时序关系等参数，AI分析计算系统能够确定哪些特征组合在一起能够更有效地描述和预测异常状态。基于这些分析结果，AI分析计算系统生成一个新的参考先导矢量，它综合了先导矢量和先验控制有向知识图矢量的重要特征，为后续的特征交互集成提供了有力支持。

步骤A1213，依据所述参考先导矢量，对所述一个先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成所述一个先验控制有向知识图矢量的先验根因定位矢量。

最后，AI分析计算系统依据前面生成的参考先导矢量，对同一个先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成。这个步骤旨在将参考先导矢量中的有用特征与先验控制有向知识图矢量中的其他重要特征相结合，生成一个能够准确反映异常根因的先验根因定位矢量。

在特征交互集成过程中，AI分析计算系统会利用多种机器学习技术（如深度学习、集成学习等）来分析和挖掘特征间的复杂关系。通过训练和学习大量的先验数据，AI分析计算系统能够逐渐掌握哪些特征组合在一起能够最有效地指示潜在的异常状态。最终生成的先验根因定位矢量不仅包含了丰富的特征信息，还具备强大的异常根因定位能力，为后续的异常检测和故障预防提供了有力支持。

在一种可能的实施方式中，步骤A122可以包括：

步骤S1221，计算所述先验根因定位矢量与相应先验控制有向知识图矢量的先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的第一距离参数值。

本实施例中，AI分析计算系统首先计算先验根因定位矢量与相应先验控制有向知识图矢量的先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的第一距离参数值。这个计算过程是通过一种特定的距离度量算法（如欧氏距离、余弦相似度等）来完成的。AI分析计算系统会将先验根因定位矢量中的每个特征与相应先验异常状态类别矢量中的对应特征进行比较，计算它们之间的差异程度，并将这些差异程度综合起来得到第一距离参数值。

这个第一距离参数值反映了先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别矢量之间的相似性或差异性程度。如果第一距离参数值较小，说明先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别矢量较为相似，这对于增强当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的有效性是有益的。

步骤S1222，从获取的多个先验控制有向知识图矢量中，获取除所述相应先验控制有向知识图矢量以外的其它先验控制有向知识图矢量。

接下来，AI分析计算系统从获取的多个先验控制有向知识图矢量中，筛选出除相应先验控制有向知识图矢量以外的其它先验控制有向知识图矢量。这些其它先验控制有向知识图矢量代表了不同的先验控制事件和异常状态类别，它们将为后续的计算提供对比和参照。

步骤S1222，分别计算所述先验根因定位矢量与各其它先验控制有向知识图矢量分别对应的先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的第二距离参数值。

AI分析计算系统分别计算先验根因定位矢量与各其它先验控制有向知识图矢量分别对应的先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的第二距离参数值。这个过程与计算第一距离参数值类似，也是通过比较特征间的差异程度来完成的。每个第二距离参数值都反映了先验根因定位矢量与一个特定其它先验异常状态类别矢量之间的相似性或差异性程度。

步骤S1223，依据第一距离参数值对所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的增强效应，以及依据各第二距离参数值各自对所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的抑制效应，对所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量进行优化处理，生成优化先导矢量。

最后，AI分析计算系统依据第一距离参数值对当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的增强效应，以及依据各第二距离参数值各自对当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的抑制效应，对当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量进行优化处理。这个优化处理过程是一种综合性的调整过程，它旨在通过增强或抑制基础先导矢量中的某些特征，使其更加符合先验根因定位矢量的特点。

具体来说，如果第一距离参数值较小（表示先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别矢量较为相似），则AI分析计算系统会增强基础先导矢量中与先验根因定位矢量相似的那些特征。相反，如果某个第二距离参数值较小（表示先验根因定位矢量与某个其它先验异常状态类别矢量较为相似），则AI分析计算系统会抑制基础先导矢量中与这个其它先验异常状态类别矢量相似的那些特征。通过这样的增强和抑制处理，AI分析计算系统能够生成一个更加准确和有效的优化先导矢量。

经过上述步骤后，AI分析计算系统得到了一个经过优化的先导矢量，它将用于下一轮的循环优化执行流程中，以进一步提升冷轧机控制系统的异常预测和响应能力。

在一种可能的实施方式中，在步骤S120中依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，包括：获取具有关键矢量维度的先导矢量，并依据所述先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量的矢量维度进行转换，生成具有所述关键矢量维度的目标根因定位矢量。

例如，在执行控制分发任务之前，AI分析计算系统首先从先前的优化流程中获取了一个具有关键矢量维度的先导矢量。这个先导矢量包含了对于异常预测和定位至关重要的特征信息，并且已经通过前面的循环优化流程得到了优化。

AI分析计算系统接下来需要处理的是目标控制有向知识图矢量。这个目标控制有向知识图矢量包含了与目标控制分发任务相关的各种信息，但其原始的矢量维度可能与先导矢量的关键矢量维度不匹配。因此，AI分析计算系统需要依据先导矢量，对目标控制有向知识图矢量的矢量维度进行转换。

这个转换过程是通过一种特定的算法来实现的，该算法能够分析先导矢量和目标控制有向知识图矢量之间的特征关系，并确定哪些特征是重要的、需要保留的，哪些特征是不重要的、可以舍弃的。通过这种方式，AI分析计算系统能够将目标控制有向知识图矢量的矢量维度转换为与先导矢量相匹配的关键矢量维度。

经过矢量维度转换后，AI分析计算系统得到了一个具有关键矢量维度的目标根因定位矢量。这个矢量不仅包含了目标控制有向知识图矢量的重要特征信息，还与先导矢量保持了一致的关键矢量维度。这使得AI分析计算系统能够更加方便地利用这个目标根因定位矢量进行后续的异常预测和根因定位工作。

通过上述步骤，AI分析计算系统成功地依据目标控制分发任务的先导矢量，对目标控制有向知识图矢量进行了特征交互集成，并生成了具有关键矢量维度的目标根因定位矢量。这个过程为AI分析计算系统提供了更加准确和有效的工具来预测和定位潜在的异常根因，从而有助于提升整个冷轧机控制系统的稳定性和可靠性。

在一种可能的实施方式中，步骤S130可以包括：

步骤S131，获取所述多个先验冷轧机控制数据分别对应的先验根因定位矢量。其中，每个先验根因定位矢量是依据所述先导矢量，对相应先验冷轧机控制数据的先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成生成的。

本实施例中，AI分析计算系统首先遍历了其存储的多个先验冷轧机控制数据。对于每个这样的先验冷轧机控制数据，AI分析计算系统都依据先前优化得到的先导矢量，对其对应的先验控制有向知识图矢量进行了特征交互集成，从而生成了相应的先验根因定位矢量。这些先验根因定位矢量存储在AI分析计算系统的数据库中，用于后续的分析和比较。

步骤S132，获取每个先验根因定位矢量分别对应的多个先验分解矢量。其中，每个先验分解矢量是对相应先验根因定位矢量进行矢量分解后生成的。

接下来，AI分析计算系统进一步处理这些先验根因定位矢量。对于每个先验根因定位矢量，AI分析计算系统都执行了矢量分解操作，将其分解为多个组成部分，这些部分被称为先验分解矢量。矢量分解是一种数学技术，它可以将一个复杂的矢量分解为更简单、更易于理解的子矢量，有助于揭示矢量的内在结构和特征。

步骤S133，针对所述目标根因定位矢量，从获取的多个先验根因定位矢量中，确定符合设定根因匹配要求的先验根因定位矢量所对应的先验分解矢量，确定为目标分解矢量。

当AI分析计算系统处理当前的目标根因定位矢量时，它会将这个目标矢量与所有先前生成的先验根因定位矢量进行比较。AI分析计算系统会依据一种设定的根因匹配要求（如相似度阈值、特征对齐等），从所有先验根因定位矢量中筛选出那些与目标根因定位矢量相似或相关的矢量。

一旦找到了符合设定根因匹配要求的先验根因定位矢量，AI分析计算系统就会进一步查找这些矢量对应的先验分解矢量。这些先验分解矢量提供了关于目标根因定位矢量的更深入、更细致的信息，有助于AI分析计算系统更准确地理解和分析潜在的异常根因。

最后，AI分析计算系统将从符合设定根因匹配要求的先验根因定位矢量所对应的先验分解矢量中，确定一个或多个作为目标分解矢量。这些目标分解矢量是对目标根因定位矢量的进一步细化和解读，它们将用于后续的控制任务中，帮助AI分析计算系统更精确地预测和响应潜在的异常情况。

通过上述步骤，AI分析计算系统成功地对目标根因定位矢量进行了矢量分解，并生成了目标分解矢量。这个过程为AI分析计算系统提供了更深入、更具体的异常根因信息，从而有助于提升整个冷轧机控制系统的智能化水平和运行效率。

其中，所述每个先验根因定位矢量分别对应的多个先验分解矢量的，生成步骤，包括：

步骤B110，针对一个先验根因定位矢量进行特征抽取，生成矢量参数集合。其中，所述矢量参数集合中的每个矢量参数用于反映：一种根因定位表征特征的标签。

例如，AI分析计算系统首先选取一个特定的先验根因定位矢量作为处理对象。这个先验根因定位矢量包含了与冷轧机控制系统中潜在异常根因相关的信息。AI分析计算系统利用先进的特征抽取算法，对这个先验根因定位矢量进行深入分析，从中提取出能够反映根因定位表征特征的关键信息。这些信息被组织成一个矢量参数集合，其中每个矢量参数都对应着一种特定的根因定位表征特征，并被标记为该特征的标签。

例如，AI分析计算系统可能从先验根因定位矢量中抽取出了与轧机压力异常、温度波动等相关的特征，并将这些特征以矢量参数的形式存储在集合中。

步骤B120，将所述矢量参数集合中的每个矢量参数，分别映射到相应表征特征关联的特征空间中，生成所述每个矢量参数分别对应的映射矢量参数。其中，每个映射矢量参数用于反映：相应根因定位表征特征的标签置信度。

接下来，AI分析计算系统将矢量参数集合中的每个矢量参数，分别映射到一个与之关联的特征空间中。这个特征空间是专门为相应根因定位表征特征设计的，它能够反映出该特征在不同情况下的变化和分布情况。

映射过程是通过一种特定的映射函数来实现的，该函数将矢量参数作为输入，输出一个映射矢量参数。这个映射矢量参数不仅保留了原矢量参数的信息，还额外增加了关于该特征标签置信度的信息。置信度表示了AI分析计算系统对于该特征标签正确性的信心程度，它有助于在后续分析中对特征的重要性进行排序和筛选。

步骤B130，基于生成的各映射矢量参数，生成所述一个先验根因定位矢量的先验分解矢量。

在完成了所有矢量参数的映射后，AI分析计算系统将这些映射矢量参数整合起来，生成了针对该先验根因定位矢量的先验分解矢量。这个先验分解矢量是一个由多个映射矢量参数组成的复合矢量，它包含了关于原先验根因定位矢量的全面而细致的信息。

通过这个先验分解矢量，AI分析计算系统可以更加深入地理解冷轧机控制系统中潜在异常根因的性质和特点。例如，AI分析计算系统可以根据不同映射矢量参数的置信度，确定哪些特征是导致异常的主要原因，哪些特征是次要原因或无关因素。这有助于AI分析计算系统制定更加精确和有效的异常处理策略。

通过上述步骤，AI分析计算系统成功地将一个先验根因定位矢量分解为了包含丰富信息的先验分解矢量。这个过程为AI分析计算系统提供了更深入、更准确的异常根因分析手段，从而有助于提升整个冷轧机控制系统的稳定性和可靠性。

在一种可能的实施方式中，所述方法还包括：

步骤C110，获取每个先验分解矢量分别对应的先验异常状态类别，其中，每遍历一个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别，获取所述多个先验冷轧机控制数据分别对应先验异常状态类别的异常状态类别矢量。

AI分析计算系统首先遍历了其之前生成的先验分解矢量集合。对于先验分解矢量集合中的每一个先验分解矢量，AI分析计算系统都会查找并记录与之相关联的先验异常状态类别。这些先验异常状态类别是在之前的分析过程中，根据先验分解矢量所反映的特征和模式而确定的。

例如，某个特定的先验分解矢量可能对应着“轧机压力异常”这一先验异常状态类别。AI分析计算系统会确保每个先验分解矢量都有与之对应的先验异常状态类别，并将这些信息存储在数据库中，以便后续的分析和处理。

为了更全面地理解不同先验分解矢量之间的关系，AI分析计算系统会进一步获取与每个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别相关的异常状态类别矢量。这些异常状态类别矢量是从多个先验冷轧机控制数据中提取出来的，它们反映了在不同异常状态下冷轧机的行为特征。

AI分析计算系统会遍历每个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别，并从其数据库中检索出与该类别相关的所有异常状态类别矢量。这些矢量被组织成一个集合，用于后续的分析和比较。

步骤C120，针对获取的多个异常状态类别矢量进行聚簇，生成至少一个异常状态类别矢量簇。

AI分析计算系统接下来会对获取到的多个异常状态类别矢量进行聚簇操作。聚簇是一种无监督学习方法，它能够将相似的数据点分组到一起，形成不同的簇或群组。在这个场景中，AI分析计算系统使用先进的聚簇算法，将具有相似特征和模式的异常状态类别矢量聚集到一起，生成至少一个异常状态类别矢量簇。

每个异常状态类别矢量簇都代表了一组具有相似性的异常状态，它们可能在冷轧机的运行过程中表现出类似的行为或特征。通过聚簇操作，AI分析计算系统能够更清晰地识别出不同异常状态之间的共性和差异。

步骤C130，从所述至少一个异常状态类别矢量簇分别对应的序列表达特征中，确定与遍历的所述一个先验分解矢量之间符合设定特征距离要求的序列表达特征。

在生成了异常状态类别矢量簇之后，AI分析计算系统会进一步分析这些簇的序列表达特征。序列表达特征是指能够反映异常状态类别矢量簇中数据点顺序和关系的特征。AI分析计算系统会计算每个异常状态类别矢量簇的序列表达特征，并与当前正在处理的先验分解矢量进行比较。

AI分析计算系统会依据一种设定的特征距离要求（如欧氏距离、余弦相似度等），从所有异常状态类别矢量簇中筛选出那些与当前先验分解矢量具有相似或相关序列表达特征的簇。这些符合设定特征距离要求的序列表达特征，提供了关于当前先验分解矢量与哪些异常状态类别更为接近的信息。

步骤C140，依据确定的序列表达特征，将相应异常状态类别矢量簇中各异常状态类别矢量所用于反映的先验异常状态类别，输出为所述一个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别。

最后，AI分析计算系统会根据确定的序列表达特征，将相应异常状态类别矢量簇中各异常状态类别矢量所用于反映的先验异常状态类别，输出为当前先验分解矢量所对应的先验异常状态类别。这个过程为AI分析计算系统提供了一种有效的方式，将复杂的先验分解矢量与具体的异常状态类别联系起来，从而有助于更好地理解冷轧机控制系统中潜在异常的性质和根源。

通过上述步骤，AI分析计算系统能够准确地确定每个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别，为后续的异常处理和预防提供了有力支持。

在一种可能的实施方式中，所述依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，通过训练完成的异常检测模型执行，其中，所述异常检测模型的训练步骤，包括：

步骤D110，获取模板冷轧机控制数据序列及其包含的各个模板控制分发任务，针对每个模板控制分发任务，获取样例冷轧机控制特征数据序列，所述样例冷轧机控制特征数据序列中的每个样例冷轧机控制特征数据包括：一个模板控制有向知识图矢量和相应的模板异常状态数据。其中，所述模板控制有向知识图矢量是针对一个模板冷轧机控制数据中的一个模板控制分发任务进行提取生成的，所述模板异常状态数据为所述一个模板冷轧机控制数据的先验异常状态类别的标注数据。

李可染，AI分析计算系统首先从其数据库中获取了一系列模板冷轧机控制数据，这些模板冷轧机控制数据代表了冷轧机在正常运行状态下的各种典型控制场景。每个模板冷轧机控制数据都包含了一个或多个模板控制分发任务，这些模板控制分发任务是冷轧机控制过程中的关键操作。

对于每个模板控制分发任务，AI分析计算系统进一步从其数据库中检索出与之相关的样例冷轧机控制特征数据序列。这些样例冷轧机控制特征数据序列中的每个数据点都是一个样例冷轧机控制特征数据，它包含了一个模板控制有向知识图矢量和相应的模板异常状态数据。

模板控制有向知识图矢量是针对模板冷轧机控制数据中的一个模板控制分发任务进行提取生成的，它反映了该模板控制分发任务在控制过程中的有向知识关系。而模板异常状态数据则是对该模板冷轧机控制数据的先验异常状态类别的标注，它指示了数据是否属于异常状态以及异常的类别。

步骤D120，基于所述样例冷轧机控制特征数据序列，分别对初始化权重参数的异常检测模型中的针对所述一个模板控制分发任务预设的模板先导矢量进行循环参数学习，其中，在每一轮循环优化的执行流程中，获得依据所述模板先导矢量，对提取的模板控制有向知识图矢量进行特征交互集成生成的模板根因定位矢量后，对所述模板根因定位矢量进行解码处理，生成解码冷轧机控制数据。

AI分析计算系统接下来会初始化一个异常检测模型，并为该异常检测模型中针对每个模板控制分发任务预设的模板先导矢量赋予初始权重参数。然后，可以基于样例冷轧机控制特征数据序列，对这些模板先导矢量进行循环参数学习。

在每一轮循环优化中，AI分析计算系统会依据当前的模板先导矢量，对提取的模板控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成模板根因定位矢量。这个过程旨在捕捉和控制分发任务相关的根因特征。

接着，AI分析计算系统会对生成的模板根因定位矢量进行解码处理，生成解码冷轧机控制数据。解码处理是将根因定位矢量转换回与原始冷轧机控制数据相似格式的过程，以便于比较和分析。

步骤D130，依据各解码冷轧机控制数据与相应的模板冷轧机控制数据之间的偏离参数，并结合所述模板异常状态数据，更新所述模板先导矢量。

在生成了解码冷轧机控制数据后，AI分析计算系统会计算这些数据与相应的模板冷轧机控制数据之间的偏离参数。偏离参数衡量了解码数据与原始数据之间的差异程度，它反映了模型对当前控制分发任务的拟合程度。

结合模板异常状态数据，AI分析计算系统会根据偏离参数和异常状态标注来调整模板先导矢量的权重参数。如果解码数据与原始数据差异较大，或者标注为异常状态，AI分析计算系统会相应地调整参数，以使模型更好地捕捉异常特征。

通过多轮循环参数学习，AI分析计算系统能够不断优化模板先导矢量，提高异常检测模型对冷轧机控制过程中潜在异常的敏感性和准确性。最终，训练完成的异常检测模型将能够依据目标控制分发任务的先导矢量，对目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成准确的目标根因定位矢量，为冷轧机控制系统的异常检测和处理提供有力支持。

在一种可能的实施方式中，步骤D120可以包括：

步骤D121，对所述模板根因定位矢量进行分解，生成模板分解矢量。

本实施例中，所述模板根因定位矢量是一个包含了控制分发任务相关根因特征的高维矢量。为了进一步分析和处理，AI分析计算系统需要对这个模板根因定位矢量进行分解。

分解过程是通过特定的算法（如主成分分析、奇异值分解等）来实现的，目的是将原始的模板根因定位矢量拆分成多个模板分解矢量。每个模板分解矢量都代表了原始矢量中的一部分特征或信息。

例如，AI分析计算系统可能会将模板根因定位矢量分解为表示轧机压力、轧机速度、轧辊间隙等不同控制参数的模板分解矢量。这些分解后的矢量更易于理解和处理，同时也为后续的特征交互集成提供了基础。

步骤D122，依据针对所述一个模板控制分发任务预设的解码先导矢量，对所述模板分解矢量进行特征交互集成，生成模板集成矢量。

在得到模板分解矢量后，AI分析计算系统会依据针对当前模板控制分发任务预设的解码先导矢量，对这些分解矢量进行特征交互集成。解码先导矢量是一个包含了任务相关先验知识的矢量，它指导着如何将不同的模板分解矢量进行组合和集成。

特征交互集成是一个复杂的过程，它涉及到对多个矢量的加权、拼接、变换等操作。AI分析计算系统会根据解码先导矢量的指导，对模板分解矢量进行相应的处理，以捕捉它们之间的交互特征和关系。

例如，AI分析计算系统可能会通过加权求和的方式，将表示轧机压力和轧机速度的模板分解矢量进行集成，生成一个新的模板集成矢量。这个新的矢量既包含了轧机压力的信息，也包含了轧机速度的信息，同时还反映了它们之间的交互关系。

步骤D123，对所述模板集成矢量进行解码处理，生成解码冷轧机控制数据。

最后，AI分析计算系统会对生成的模板集成矢量进行解码处理，以生成解码冷轧机控制数据。解码处理是将集成矢量转换回与原始冷轧机控制数据相似格式的过程。

解码处理的具体方法取决于原始数据的格式和编码方式。例如，如果原始数据是以时间序列的形式表示的，那么解码处理可能就涉及到对集成矢量进行逆变换或重构，以恢复出与原始时间序列相似的数据。

通过解码处理，AI分析计算系统能够生成与原始冷轧机控制数据相似但包含了更多根因信息的解码数据。这些数据可以用于后续的异常检测和分析，帮助相关人员更好地理解冷轧机控制过程中的潜在异常和根因。

在一种可能的实施方式中，步骤D130可以包括：

步骤D131，获取各模板控制有向知识图矢量分别对应的解码冷轧机控制数据，与相应的模板冷轧机控制数据之间的第一损失特征数据。

例如，AI分析计算系统首先获取到各模板控制有向知识图矢量分别对应的解码冷轧机控制数据。这些数据是通过前面的解码处理步骤生成的，与原始的模板冷轧机控制数据在格式上相似，但可能包含了更多的根因信息。

AI分析计算系统计算这些解码冷轧机控制数据与相应的模板冷轧机控制数据之间的第一损失特征数据。第一损失特征数据衡量了两者之间的差异或误差，它可以是一个标量值，也可以是一个矢量。这个步骤是通过特定的损失函数（如均方误差、交叉熵等）来实现的。

例如，假设解码冷轧机控制数据为，相应的模板冷轧机控制数据为/>，则第一损失特征数据/>可以通过以下公式计算：

其中是数据点的数量，/>表示/>范数（即欧几里得距离）。

步骤D132，依据各第一损失特征数据分别对所述模板先导矢量和模板解码先导矢量的抑制效应，更新所述模板先导矢量和所述模板解码先导矢量。

在获取到第一损失特征数据后，AI分析计算系统会依据这些数据对模板先导矢量和模板解码先导矢量的抑制效应来更新这两个矢量。抑制效应是指损失特征数据对先导矢量的调整作用，它决定了先导矢量在下一轮循环中应该如何变化。

例如，AI分析计算系统可能会采用梯度下降等优化算法来实现这一更新过程。具体来说，AI分析计算系统会计算第一损失特征数据关于模板先导矢量和模板解码先导矢量的梯度，然后沿着梯度的反方向更新这两个矢量，以减小第一损失特征数据的值。

例如，假设模板先导矢量为，模板解码先导矢量为/>，学习率为/>，则更新公式可以表示为：

这里使用了梯度下降算法来更新先导矢量，其中和/>分别是损失函数/>关于/>和/>的梯度。

步骤D133，获取所述各模板控制有向知识图矢量分别对应的模板根因定位矢量，与相应的模板异常状态数据之间的第二损失特征数据。

接下来，AI分析计算系统会获取各模板控制有向知识图矢量分别对应的模板根因定位矢量，并计算这些矢量与相应的模板异常状态数据之间的第二损失特征数据。这一步骤与获取第一损失特征数据的过程类似，但关注的是模板根因定位矢量与异常状态数据之间的关系。

例如，假设模板根因定位矢量为，相应的模板异常状态数据为/>（通常是一个标签或类别），则第二损失特征数据/>可以通过以下公式计算：/>

其中表示模型预测的根因定位矢量/>属于异常类别的概率。

步骤D134，依据各第二损失特征数据各自对所述模板先导矢量的抑制效应，更新所述模板先导矢量。

在获取到第二损失特征数据后，AI分析计算系统会依据这些数据对模板先导矢量的抑制效应来再次更新这个矢量。这一次的更新过程与步骤二中的更新过程类似，但只涉及到模板先导矢量，不包括模板解码先导矢量。

例如，仅使用第二损失特征数据来更新模板先导矢量/>，更新公式为：

步骤D135，获取所述各模板控制有向知识图矢量分别对应的模板集成矢量，与相应的模板异常状态数据之间的第三损失特征数据。

最后，AI分析计算系统会获取各模板控制有向知识图矢量分别对应的模板集成矢量，并计算这些模板集成矢量与相应的模板异常状态数据之间的第三损失特征数据。这一步骤关注的是模板集成矢量与异常状态数据之间的关系。

例如，假设模板集成矢量为，则第三损失特征数据/>可以根据具体任务来定义。如果是分类任务，可以继续使用交叉熵损失；如果是回归任务，则可以使用均方误差等。这里以分类任务为例：

其中表示模型预测的集成矢量/>属于异常类别的概率。

步骤D136，依据各第三损失特征数据对所述模板解码先导矢量的抑制效应，更新所述模板解码先导矢量。

在获取到第三损失特征数据后，AI分析计算系统会依据这些数据对模板解码先导矢量的抑制效应来更新这个模板解码先导矢量。这一次的更新过程与步骤二中的更新模板解码先导矢量的过程类似，但只涉及到模板解码先导矢量，不包括模板先导矢量。

例如，使用第三损失特征数据来更新模板解码先导矢量/>，更新公式为：

通过以上的步骤，AI分析计算系统能够不断地优化模板先导矢量和模板解码先导矢量，使得解码数据与原始模板数据之间的差异逐渐减小，同时使得模型对异常状态的识别能力逐渐增强，这对于提高异常检测模型的性能和准确性具有重要意义。

图2本申请实施例中提供了一种AI分析计算系统100，包括处理器1001和存储器1003及存储在存储器1003上的程序代码，该处理器1001执行上述程序代码以实现基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法的步骤。

图2所示的AI分析计算系统100包括：处理器1001和存储器1003。其中，处理器1001和存储器1003相连，如通过总线1002相连。可选地，AI分析计算系统100还可以包括收发器1004，收发器1004可以用于该AI分析计算系统100与其它AI分析计算系统100之间的数据交互，如数据的发送和/或数据的接收等。需要说明的是，实际调度中收发器1004不限于一个，该AI分析计算系统100的结构并不构成对本申请实施例的限定。

处理器1001可以是CPU（Central Processing Unit，中央处理器），通用处理器，DSP（Digital Signal Processor，数据信号处理器），ASIC（Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路），FPGA（Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列）或者其它可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器1001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。

总线1002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线1002可以是PCI（Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准）总线或EISA（ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构）总线等。总线1002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图2中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

存储器1003可以是ROM（Read Only Memory，只读存储器）或可存储静态信息和指令的其它类型的静态存储设备，RAM（Random Access Memory，随机存取存储器）或者可存储信息和指令的其它类型的动态存储设备，也可以是EEPROM（ElectricallyErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器）、CD-ROM（CompactDiscRead Only Memory，只读光盘）或其它光盘存储、光碟存储（包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等）、磁盘存储介质、其它磁存储设备、或者能够用于携带或存储程序代码并能够由计算机读取的任何其它介质，在此不做限定。

存储器1003用于存储执行本申请实施例的程序代码，并由处理器1001来控制执行。处理器1001用于执行存储器1003中存储的程序代码，以实现前述方法实施例所示的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有程序代码，程序代码被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。

以上所述仅是本申请部分实施场景的可选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请的方案技术构思的前提下，基于依据本申请技术思想的其它类似实施手段，同样属于本申请实施例的保护范畴。

Claims (7)

1.一种基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，应用于AI分析计算系统，所述方法包括：

从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，提取目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量；

依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量；其中，所述先导矢量用于反映：多个先验冷轧机控制数据分别针对所述目标控制分发任务提取的先验控制有向知识图矢量，与相应的先验异常状态类别之间的映射矢量；

对所述目标根因定位矢量进行矢量分解，生成目标分解矢量，并针对所述目标分解矢量，从所述多个先验冷轧机控制数据分别对应的多个先验分解矢量中，确定符合预设矢量距离范围的至少一个候选分解矢量；

将所述至少一个候选分解矢量所对应的先验异常状态类别，确定为所述目标冷轧机控制数据的目标异常状态类别；

所述从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，提取目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量，包括：

从涵盖一种或多种控制分发任务的目标冷轧机控制数据中，获取包含目标控制分发任务的目标冷轧机控制事件；

将所述目标冷轧机控制事件分为多个冷轧机控制节点，并获取所述多个冷轧机控制节点分别对应的执行实例集合；其中，每个执行实例集合中的一个执行实例用于反映：相应冷轧机控制节点中的一个执行指令流；

基于所述多个冷轧机控制节点的顺序，对获取的多个执行实例集合分别进行处理，生成所述目标冷轧机控制事件的初始执行实例集合；

依据各执行实例属于所述目标控制分发任务的置信度，对所述初始执行实例集合进行有向知识图生成，生成所述目标冷轧机控制数据中目标控制分发任务的目标控制有向知识图矢量；

所述先导矢量的确定步骤，包括：

获取所述多个先验冷轧机控制数据分别针对目标控制有向知识图矢量提取的先验控制有向知识图矢量和相应的先验异常状态类别，并获取先验知识构建的基础先导矢量；

分别依据每个先验控制有向知识图矢量和相应的先验异常状态类别，对所述基础先导矢量进行循环优化，生成优化先导矢量，其中，循环优化结束的条件包括：循环优化达到预设的最大迭代次数、或者优化先导矢量的变化小于预设变化阈值、或者循环优化过程的持续时间达到预设持续时间；

其中，在每一轮循环优化的执行流程中：

依据当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量，对一个先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成先验根因定位矢量；

基于所述先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的距离参数值，优化所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量，生成优化先导矢量，并作为后向循环优化执行流程对应的基础先导矢量；

所述对所述目标根因定位矢量进行矢量分解，生成目标分解矢量，包括：

获取所述多个先验冷轧机控制数据分别对应的先验根因定位矢量；其中，每个先验根因定位矢量是依据所述先导矢量，对相应先验冷轧机控制数据的先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成生成的；

获取每个先验根因定位矢量分别对应的多个先验分解矢量；其中，每个先验分解矢量是对相应先验根因定位矢量进行矢量分解后生成的；

针对所述目标根因定位矢量，从获取的多个先验根因定位矢量中，确定符合设定根因匹配要求的先验根因定位矢量所对应的先验分解矢量，确定为目标分解矢量；

其中，所述每个先验根因定位矢量分别对应的多个先验分解矢量的，生成步骤，包括：

针对一个先验根因定位矢量进行特征抽取，生成矢量参数集合；其中，所述矢量参数集合中的每个矢量参数用于反映：一种根因定位表征特征的标签；

将所述矢量参数集合中的每个矢量参数，分别映射到相应表征特征关联的特征空间中，生成所述每个矢量参数分别对应的映射矢量参数；其中，每个映射矢量参数用于反映：相应根因定位表征特征的标签置信度；

基于生成的各映射矢量参数，生成所述一个先验根因定位矢量的先验分解矢量。

2.根据权利要求1所述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，所述依据当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量，对一个先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成先验根因定位矢量，包括：

将当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量与先验各个循环优化执行流程对应的基础先导矢量进行自聚焦矢量互作用处理；

将所述当前循环优化执行流程对应的先导矢量与一个先验控制有向知识图矢量进行穿插聚焦矢量互作用处理，生成参考先导矢量；

依据所述参考先导矢量，对所述一个先验控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成所述一个先验控制有向知识图矢量的先验根因定位矢量。

3.根据权利要求1所述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，所述基于所述先验根因定位矢量与相应先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的距离参数值，优化所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量，生成优化先导矢量，包括：

计算所述先验根因定位矢量与相应先验控制有向知识图矢量的先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的第一距离参数值；

从获取的多个先验控制有向知识图矢量中，获取除所述相应先验控制有向知识图矢量以外的其它先验控制有向知识图矢量；

分别计算所述先验根因定位矢量与各其它先验控制有向知识图矢量分别对应的先验异常状态类别的异常状态类别矢量之间的第二距离参数值；

依据第一距离参数值对所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的增强效应，以及依据各第二距离参数值各自对所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量的抑制效应，对所述当前循环优化执行流程对应的基础先导矢量进行优化处理，生成优化先导矢量。

4.根据权利要求1所述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，所述依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，包括：

获取具有关键矢量维度的先导矢量，并依据所述先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量的矢量维度进行转换，生成具有所述关键矢量维度的目标根因定位矢量。

5.根据权利要求1-4中任意一项所述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取每个先验分解矢量分别对应的先验异常状态类别，其中，每遍历一个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别，获取所述多个先验冷轧机控制数据分别对应先验异常状态类别的异常状态类别矢量；

针对获取的多个异常状态类别矢量进行聚簇，生成至少一个异常状态类别矢量簇；

从所述至少一个异常状态类别矢量簇分别对应的序列表达特征中，确定与遍历的所述一个先验分解矢量之间符合设定特征距离要求的序列表达特征；

依据确定的序列表达特征，将相应异常状态类别矢量簇中各异常状态类别矢量所用于反映的先验异常状态类别，输出为所述一个先验分解矢量所对应的先验异常状态类别。

6.根据权利要求1所述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法，其特征在于，所述依据所述目标控制分发任务的先导矢量，对所述目标控制有向知识图矢量进行特征交互集成，生成目标根因定位矢量，通过训练完成的异常检测模型执行，其中，所述异常检测模型的训练步骤，包括：

获取模板冷轧机控制数据序列及其包含的各个模板控制分发任务，针对每个模板控制分发任务，获取样例冷轧机控制特征数据序列，所述样例冷轧机控制特征数据序列中的每个样例冷轧机控制特征数据包括：一个模板控制有向知识图矢量和相应的模板异常状态数据；其中，所述模板控制有向知识图矢量是针对一个模板冷轧机控制数据中的一个模板控制分发任务进行提取生成的，所述模板异常状态数据为所述一个模板冷轧机控制数据的先验异常状态类别的标注数据；

基于所述样例冷轧机控制特征数据序列，分别对初始化权重参数的异常检测模型中的针对所述一个模板控制分发任务预设的模板先导矢量进行循环参数学习，其中，在每一轮循环优化的执行流程中，获得依据所述模板先导矢量，对提取的模板控制有向知识图矢量进行特征交互集成生成的模板根因定位矢量后，对所述模板根因定位矢量进行解码处理，生成解码冷轧机控制数据；

依据各解码冷轧机控制数据与相应的模板冷轧机控制数据之间的偏离参数，并结合所述模板异常状态数据，更新所述模板先导矢量；

其中，所述对所述模板根因定位矢量进行解码处理，生成解码冷轧机控制数据，包括：

对所述模板根因定位矢量进行分解，生成模板分解矢量；

依据针对所述一个模板控制分发任务预设的解码先导矢量，对所述模板分解矢量进行特征交互集成，生成模板集成矢量；

对所述模板集成矢量进行解码处理，生成解码冷轧机控制数据；

其中，所述依据各解码冷轧机控制数据与相应的模板冷轧机控制数据之间的偏离参数，并结合所述模板异常状态数据，更新所述模板先导矢量，包括：

获取各模板控制有向知识图矢量分别对应的解码冷轧机控制数据，与相应的模板冷轧机控制数据之间的第一损失特征数据；

依据各第一损失特征数据分别对所述模板先导矢量和模板解码先导矢量的抑制效应，更新所述模板先导矢量和所述模板解码先导矢量；

获取所述各模板控制有向知识图矢量分别对应的模板根因定位矢量，与相应的模板异常状态数据之间的第二损失特征数据；

依据各第二损失特征数据各自对所述模板先导矢量的抑制效应，更新所述模板先导矢量；

获取所述各模板控制有向知识图矢量分别对应的模板集成矢量，与相应的模板异常状态数据之间的第三损失特征数据；

依据各第三损失特征数据对所述模板解码先导矢量的抑制效应，更新所述模板解码先导矢量。

7.一种AI分析计算系统，其特征在于，所述AI分析计算系统包括处理器和计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有程序代码，该程序代码由该处理器加载并执行以实现权利要求1-6中任意一项所述的基于AI分析的冷轧机控制系统异常检测方法。