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（1）质量遗传驱动的鲁棒动态过程监测方法：
针对复杂工业过程子系统间质量遗传关系解析不完备和异常值干扰的问题，提出一种结合鲁棒预处理和慢特征分析的方法。首先使用鲁棒归一化和偏鲁棒M回归消除异常值影响，得到稳健的数据。然后构建质量相关改进正则化慢特征分析模型，提取质量相关的慢变特征，代表过程的性能变化趋势。通过贝叶斯推理融合各子系统的局部监测结果，实现全流程质量监测。在带钢热连轧过程中，该方法成功检测出厚度超差故障，预警时间提前了30秒。
（2）双注意力质量驱动自编码器与分布式故障诊断：
为了提取动态非线性特征，设计了一种双注意力质量驱动自编码器。在编码器中加入质量相关注意力，使瓶颈特征与最终质量指标的相关性最大化。解码器负责重构输入。同时，采用分布式堆叠框架，分别对每个工序建模，然后通过质量遗传链接进行集成。通过注意力权重的相对变化，可以定位故障变量。在钢铁企业实际数据上的实验显示，故障识别准确率达到95.2%。
（3）云边端协同的分层分布式监测框架：
提出一个面向性能的云边端协同监测系统。端侧负责数据采集和初步特征提取；边侧运行双注意力最小门控单元模型进行质量监测；云侧构建自注意力最小门控单元与宽度学习结合的能耗预测模型。该框架充分利用了各层级的计算资源，实现了对产品质量和能源效率的双重监控。
import torch import torch.nn as nn from sklearn.covariance import EllipticEnvelope # 鲁棒慢特征分析（） class RobustSFA(nn.Module): def __init__(self, n_features=10): super().__init__() self.n_features = n_features def forward(self, x): # 异常值剔除使用EllipticEnvelope from sklearn.covariance import EllipticEnvelope ee = EllipticEnvelope(contamination=0.1) mask = ee.fit_predict(x) == 1 x_clean = x[mask] # 然后计算慢特征 return x_clean # 双注意力质量驱动自编码器 class QualityAttentionAE(nn.Module): def __init__(self, input_dim, quality_dim, hidden_dim=32): super().__init__() self.encoder = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.decoder = nn.Linear(hidden_dim, input_dim) self.quality_att = nn.Linear(quality_dim, hidden_dim) def forward(self, x, y): enc = torch.tanh(self.encoder(x)) att = torch.sigmoid(self.quality_att(y)).unsqueeze(1) enc_att = enc * att recon = self.decoder(enc_att) return recon, enc_att # 云边端协同框架模拟 class EdgeNode: def __init__(self, model): self.model = model def process(self, data): return self.model(data) class CloudNode: def __init__(self, model): self.model = model def aggregate(self, edge_outputs): return self.model(edge_outputs) ",如有问题，可以直接沟通
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