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基于深度学习的多节点离散制造能效异常检测系统研究

一、引言

随着制造业的快速发展，离散制造作为其重要组成部分，面临着日益严峻的能效管理挑战。在多节点、复杂工艺流程的离散制造环境中，能效异常的快速准确检测对于提高生产效率、降低能耗和减少成本至关重要。近年来，深度学习技术的崛起为解决这一问题提供了新的思路和方法。本文旨在研究基于深度学习的多节点离散制造能效异常检测系统，以提高制造过程的能效管理水平。

二、研究背景与意义

在离散制造过程中，由于设备种类繁多、工艺流程复杂，能效异常的检测一直是一个难题。传统的检测方法往往依赖于人工巡检和经验判断，不仅效率低下，而且容易漏检。随着大数据和人工智能技术的发