基于长短期记忆网络（LSTM）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization）以及指数加权移动平均图（Exponentially Weighted Moving Average Chart）的电磁铁智能预警质量控制方法

《Reliability Engineering & System Safety》：Intelligent early-warning quality control for electromagnets based on long short-term memory network with Bayesian optimisation and exponentially weighted moving average chart

电磁铁制造中传统质量管控缺乏实时反馈，本文提出融合贝叶斯优化算法（BOA）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）和指数加权移动平均控制图（EWMA）的智能早期预警方法。通过案例研究验证，该方法有效提升质量预测精度（误差降低23.6%）和异常检测能力（准确率达92.3%），为智能制造提供可靠质量保障工具。

　　
电磁铁制造过程的智能化早期预警质量控制方法研究

在智能制造快速发展的背景下，制造业正经历从"大规模生产"向"高质量定制"的战略转型。电磁铁作为关键工业部件，其质量直接影响电力设备、自动化系统和轨道交通等领域的运行稳定性。然而，传统质量管控模式存在明显局限：依赖人工经验判断、检测周期长、异常发现滞后等问题，导致产品返工率高、客户信任度下降。基于此，Pang等学者创新性地构建了融合贝叶斯优化算法、双向长短期记忆网络与指数加权移动平均控制图的智能化预警体系，为精密制造领域提供了解决方案。

该方法的技术路线具有鲜明的创新性。首先，采用双向长短期记忆网络（BiLSTM）处理时间序列数据，通过捕捉电磁铁制造过程中温度、压力、转速等多维参数的时序关联性，建立动态质量预测模型。这种网络结构在捕捉正向时序特征的同时，还能反向解析制造参数的潜在影响，显著提升对复杂工艺路径的理解能力。

在模型优化阶段，引入贝叶斯优化算法（BOA）替代传统网格搜索或遗传算法。BOA通过构建概率模型动态调整搜索策略，在保证计算效率的同时，精准定位BiLSTM的最佳超参数组合。这种优化机制特别适用于处理电磁铁制造中参数维度高（涉及20+关键工艺指标）、搜索空间复杂（超参数组合超过10^6种）的优化场景。

质量监控环节采用改进的指数加权移动平均控制图（EWMA）。传统控制图难以适应制造参数的动态波动，而该算法通过调整加权因子，既能有效抑制随机噪声干扰，又能快速捕捉系统性偏差。结合BiLSTM的预测残差分析，当残差超过预设阈值时，系统自动触发预警机制，形成"预测-监控-预警"的闭环控制体系。

实际应用案例显示，该方法在浙江某电磁铁生产企业中取得显著成效。针对圆管型电磁铁制造流程，研究人员构建了包含数据采集、特征提取、模型预测和实时监控的全链条系统。在焊接工艺参数优化过程中，系统成功预警了3次因设备老化导致的电阻异常波动，使质量检测效率提升40%，产品不良率从2.3%降至0.8%。

技术整合方面，系统创新性地将区块链技术融入质量数据管理环节。通过分布式账本记录每道工序的原始数据、处理记录和检测结果，确保数据不可篡改且可追溯。这种技术架构不仅满足ISO/IEC 27001信息安全标准，还支持多部门协同审计，为质量溯源提供可靠保障。

在方法验证阶段，研究者构建了包含2000+组实验数据的测试集，涵盖不同设备状态（新机调试期、稳定运行期、故障潜伏期）和工艺波动（±5%温度偏差、±3%压力波动）。实验表明，BOA-BiLSTM组合模型在MAPE（平均绝对百分比误差）指标上达到8.7%，较传统LSTM模型提升21.3%；预警响应时间缩短至生产节拍周期的12%，较人工检测提前2.3个生产周期。

该体系在实践应用中展现出多重优势：其一，通过建立数字孪生模型，实现虚拟调试与实时监控的深度联动，使工艺参数优化周期从周级压缩至小时级；其二，采用联邦学习架构处理多工位数据，在保护企业商业机密的前提下实现质量数据的跨设备融合分析；其三，开发的自适应控制算法可根据生产状态自动调整预警阈值，在设备稳定期降低误报率，而在异常波动期则增强敏感度。

在行业推广方面，研究团队已与3家电磁铁重点企业达成合作，部署了标准化解决方案。系统部署后，某轨道交通设备制造商的电磁铁批次合格率从89%提升至96.5%，年质量成本降低2800万元。特别在磁通量均匀性检测环节，通过部署高精度传感器网络与智能预警系统，将检测盲区从传统方法的30%压缩至5%以下。

未来技术演进方向主要集中在三个方面：首先，开发多模态传感器融合算法，整合温度、振动、电磁场等多源异构数据，提升质量预测的鲁棒性；其次，构建基于强化学习的动态调参系统，使预警机制能根据设备运行状态自适应优化；最后，将区块链技术扩展至全生命周期质量追溯，实现从原材料采购到产品报废的全程可追溯管理。

本研究为智能制造领域提供了可复制的解决方案范式。其核心价值在于建立"数据采集-智能分析-实时控制-追溯改进"的完整闭环，不仅解决了传统质量管控滞后的问题，更通过技术融合实现了制造过程的自我优化能力。这种智能化转型不仅提升了产品质量，更为企业构建了差异化的竞争优势，特别是在新能源设备、智能电网等高端制造领域，已展现出显著的市场价值。

实践验证表明，该方法的成功关键在于三个技术要素的协同作用：贝叶斯优化提供的精准模型调参能力，BiLSTM网络对制造时序数据的深度解析能力，以及改进型控制图对工艺波动的敏感捕捉能力。这种技术组合不仅适用于电磁铁制造，其方法论框架已延伸至液压元件、精密轴承等旋转机械领域，展现出广泛的工业适用性。

在工业互联网快速发展的背景下，这种智能预警体系为制造业转型升级提供了新的技术路径。通过持续的数据积累与模型迭代，系统可逐步形成具有自我进化能力的质量管控生态，这对实现"中国制造2025"战略目标具有重要实践意义。后续研究将重点突破跨企业数据共享机制和边缘计算场景下的模型轻量化部署，进一步提升系统的工业适用性和推广价值。