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申请/专利权人：内蒙古中环晶体材料有限公司

摘要：基于大数据的熔接自决策方法、系统、设备和存储介质，通过对直拉单晶熔接过程中熔接节点的基础源数据进行处理、筛选、转换为熔接节点中易于识别和标记的若干数据集并建立模型，进行多维度数据清洗并建立维度数据仓库；获取当前节点的基础源数据并转化为工艺参数，将工艺参数与维度数据仓库中的模型进行数据对比，对判定结果进行数据分析，判定当前熔接过程环节是否有异常，并根据判定结果进行自决策。本发明技术方案能够在熔接过程出现需要判断的问题时，及时主动给出最优的评估和决策，实现自动决策，提高工艺的自动化水平，能够节省工时，降本增效，更加实时、全面、准确、标准地处理生产中的问题，提升生产效率和产品品质。

主权项：1.基于大数据的熔接自决策方法，其特征在于，所述方法包括步骤：S1：获取在直拉单晶熔接过程中每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的熔接节点的基础源数据；S2：对获取的所述基础源数据进行处理，筛选并转换为每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的熔接节点中易于识别和标记的若干参数，并获得每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的熔接节点的所有所述参数数值的数据集；S3：通过深度学习对每一不同炉型、每一不同系列、每一不同炉台的熔接节点中的每一所述参数建立模型；S4：通过深度学习对所述S3步骤中的每一所述模型进行分析计算和拟合优化，获取单晶拉制熔接过程中最优熔接时间、最优熔接功率、最优熔接温度模型；S5：通过深度学习对所述S3步骤中的每一所述模型进行分析计算，获取当前炉型、当前系列、当前炉台的熔接节点的熔接时间、熔接功率、熔接温度的基础源数据；S6：对所述S5步骤中获取的所述熔接时间、熔接功率、熔接温度的基础源数据进行处理，筛选并转换为当前炉型、当前系列、当前炉台的熔接节点中所述熔接时间、熔接功率、熔接温度的易于识别和标记的工艺参数；S7：将S6步骤中的所述熔接时间、熔接功率、熔接温度的易于识别和标记的工艺参数与所述S4步骤中所述最优熔接时间、最优熔接功率、最优熔接温度模型进行对比，根据对比结果判定该单晶所在熔接节点中的所述熔接时间、熔接功率、熔接温度的易于识别和标记的工艺参数数值是否合理；S8：通过深度学习对所述S7步骤中的判定结果进行数据分析，判定当前熔接过程环节是否在最优范围内，并根据判定结果进行自决策。

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