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🔥 内容介绍

在具有强时序特性的工业工艺（如多步热处理、连续轧制）中，工艺参数的动态变化（如温度随时间的阶梯式调整）对产品质量的影响显著。传统 Transformer 模型虽能捕捉参数间的全局关联，但对时序依赖的刻画不足；而 GRU（门控循环单元）擅长处理序列数据却受限于局部特征捕捉能力。Transformer-GRU 混合模型通过融合两者优势，可精准建模参数时序演化与目标输出的非线性关系，结合 NSGAII 多目标优化算法，为时序工艺的三目标（质量、效率、成本）优化提供更高效的解决方案，尤其适用于多步骤、强动态的工业场景。

Transformer-GRU 混合模型的时序特征建模

Transformer-GRU 模型通过 “全局关联捕捉 + 时序依赖建模” 的双层架构，实现对时序工艺参数的精准表征，为目标预测提供更可靠的映射关系。

（一）模型结构设计

1. 输入层：

接收时序参数序列（如 14 维参数的 5 步长序列），经标准化处理后转换为特征矩阵（5×14），其中每行代表一个时间步的参数组合。

1. GRU 时序编码器：

• 作用：捕捉参数的局部时序依赖（如相邻时间步的升温速率变化）；

• 结构：2 层 GRU 单元，隐藏层维度 64，采用门控机制过滤冗余时序信息（如平稳阶段的微小波动）；

• 输出：每个时间步的隐藏状态（5×64），保留时序演化特征。

1. Transformer 全局编码器：

• 作用：建模跨时间步的全局关联（如固溶阶段的温度与时效阶段的时间关联）；

• 结构：2 层 Transformer 编码器（含 4 头自注意力机制），对 GRU 输出的时序特征进行全局交互；

• 优势：自注意力权重可量化不同时间步的影响（如固溶第 3 步与时效第 2 步的关联权重为 0.3）。

1. 输出层：

全连接层接收全局特征，输出三目标预测值，激活函数采用 LeakyReLU（处理非线性）与 Softmax（能耗归一化）。

（二）模型训练与优势验证

1. 训练细节：

• 数据集：采集 2000 组 “固溶 - 时效” 工艺数据，包含完整时序参数与目标值；

• 损失函数：加权 MSE，L = 0.4×MSE (f₁) + 0.3×MSE (f₂) + 0.3×MSE (f₃)（根据目标重要性调整权重）；

• 优化器：AdamW，学习率 0.0005，迭代 200 epochs，采用早停策略防止过拟合。

1. 性能对比：

在测试集上的预测误差（MAE）：

• Transformer-GRU：f₁=8.2MPa，f₂=520Ω·cm²，f₃=0.03kW·h/kg；

• 单独 Transformer：f₁=12.5MPa（误差增加 52%），因丢失局部时序细节；

• 单独 GRU：f₂=890Ω・cm²（误差增加 71%），因缺乏全局关联捕捉；

验证了混合模型在时序工艺建模中的优势。

1. 时序特征分析：

通过注意力权重可视化发现：

• 固溶阶段第 3-4 步的升温速率对强度的影响权重达 0.35（元素快速溶解期）；

• 时效阶段最后 2 步的温度对耐腐蚀性权重达 0.4（氧化膜稳定期）；

为后续优化提供时序敏感区间的指导。

⛳️ 运行结果

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