性能评估方法、装置、电子设备及存储介质

本公开涉及信息处理，尤其涉及一种性能评估方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、性能评估是轧钢过程生产监控的重要任务，轧钢过程中钢坯的性能参数是判断产品是否合格的重要依据，而钢坯的性能参数与钢坯在加工过程中的轧钢过程性能息息相关。轧钢过程性能可根据钢坯的不同处理方式划分为不同机器进行加工的多个阶段、不同工人进行加工的多个阶段，若机器出现故障或工人操作出现失误，则会对钢坯的性能参数造成负面影响。换言之，若能够及时掌握轧钢过程性能的性能优劣，则有利于优化后续加工的钢坯的性能参数。故如何对轧钢过程性能更好地进行性能评估，是开发人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本公开提出了一种性能评估技术方案。

2、根据本公开的一方面，提供了一种性能评估方法，所述性能评估方法包括：获取多个钢坯中每个钢坯对应的性能参数序列；其中，每个钢坯对应的性能参数序列包括该钢坯依照被采集的时间顺序排列的多个性能参数；根据性能参数阈值，筛选每个钢坯对应的性能参数序列中的至少一个目标性能参数；根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集；其中，每个数据集包括至少一个目标性能参数；根据所述每个钢坯对应的每个数据集内性能参数的大小，确定每个钢坯对应的每个数据集中的极值；根据所述每个钢坯对应的每个数据集的极值，确定多个钢坯对应的极值随时间顺序分布的第一分布情况；其中，所述第一分布情况用以评估轧钢过程性能的优劣。

3、在一种可能的实施方式中，所述根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集，包括：针对每个钢坯对应的至少一个目标性能参数中的每个目标性能参数，在该钢坯对应的性能参数序列中该目标性能参数之后的预设间隔内的性能参数均不为目标性能参数的情况下，将该目标性能参数、所述预设间隔内的性能参数作为一个数据集。

4、在一种可能的实施方式中，所述根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集，包括：针对每个钢坯对应的至少一个目标性能参数中的每个目标性能参数，在该钢坯对应的性能参数序列中该目标性能参数之后的预设间隔内的性能参数包括其他目标性能参数、且其他目标性能参数中最后一个目标性能参数之后的预设间隔内的性能参数均不为目标性能参数的情况下，将该目标性能参数至所述最后一个目标性能参数、所述预设间隔内的性能参数作为一个数据集。

5、在一种可能的实施方式中，所述性能评估方法还包括：对所述第一分布情况进行拟合优度检验，得到所述第一分布情况对应的拟合优度指数；在所述拟合优度指数大于预设阈值的情况下，对所述性能参数阈值、所述预设间隔中的至少一个进行调整，根据调整后的性能参数阈值、和/或调整后的预设间隔，重新生成多个钢坯对应的第一分布情况，直至重新生成的第一分布情况对应的拟合优度指数小于或等于预设阈值。

6、在一种可能的实施方式中，所述性能评估方法还包括：获取待检测钢坯对应的多个当前性能参数、所述多个当前性能参数对应的时间段；根据所述性能参数阈值、所述多个当前性能参数，确定所述待检测钢坯对应的至少一个数据集；根据所述待检测钢坯对应的至少一个数据集，确定所述待检测钢坯对应的每个数据集中的极值；将所述待检测钢坯对应的每个数据集中的极值、所述第一分布情况中所述时间段对应的极值进行对比，得到所述待检测钢坯对应的轧钢过程性能的优劣。

7、在一种可能的实施方式中，所述性能评估方法还包括：根据每个钢坯对应的每个数据集的长度，确定每个钢坯对应的最大数据集长度；根据多个钢坯被采集的时间顺序，依序排列每个钢坯对应的最大数据集长度，得到数据长度序列；根据所述数据长度序列，确定多个钢坯对应的最大数据集长度随时间顺序分布的第二分布情况；其中，所述第二分布情况用以评估轧钢过程性能的优劣。

8、在一种可能的实施方式中，所述性能评估方法还包括：获取待检测钢坯对应的多个当前性能参数、所述多个当前性能参数对应的时间段；根据所述性能参数阈值、所述多个当前性能参数，确定所述待检测钢坯对应的至少一个数据集；根据所述待检测钢坯对应的至少一个数据集，确定所述待检测钢坯对应的每个数据集中的极值；根据所述待检测钢坯对应的每个数据集的长度，确定所述待检测钢坯对应的最大数据集长度；将所述待检测钢坯对应的每个数据集中的极值、所述第一分布情况中所述时间段对应的极值进行对比，并将所述待检测钢坯对应的最大数据集长度、所述第二分布情况中所述时间段对应的最大数据集长度进行对比，得到所述待检测钢坯对应的轧钢过程性能的优劣。

9、根据本公开的一方面，提供了一种性能评估装置，所述性能评估装置包括：性能参数序列获取模块，用以获取多个钢坯中每个钢坯对应的性能参数序列；其中，每个钢坯对应的性能参数序列包括该钢坯依照被采集的时间顺序排列的多个性能参数；目标性能参数筛选模块，用以根据性能参数阈值，筛选每个钢坯对应的性能参数序列中的至少一个目标性能参数；数据集确定模块，用以根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集；其中，每个数据集包括至少一个目标性能参数；极值确定模块，用以根据所述每个钢坯对应的每个数据集内性能参数的大小，确定每个钢坯对应的每个数据集中的极值；第一分布情况确定模块，用以根据所述每个钢坯对应每个数据集的极值，确定多个钢坯对应的极值随时间顺序分布的第一分布情况；其中，所述第一分布情况用以评估轧钢过程性能的优劣。

10、根据本公开的一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行上述性能评估方法。

11、根据本公开的一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述性能评估方法。

12、在本公开实施例中，可获取多个钢坯中每个钢坯对应的性能参数序列，而后根据性能参数阈值，筛选每个钢坯对应的性能参数序列中的至少一个目标性能参数，再根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集，而后根据所述每个钢坯对应的每个数据集内性能参数的大小，确定每个钢坯对应的每个数据集中的极值，最终根据所述每个钢坯对应的每个数据集的极值，确定多个钢坯对应的极值随时间顺序分布的第一分布情况。本公开实施例提供的性能评估方法可降低数据集的分布与时间的相关性，进而得到较为精确第一分布情况。此外，本公开实施例的第一分布情况是由极值予以建立的，可提高轧钢过程性能评估结果的代表性。

13、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，而非限制本公开。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。

1.一种性能评估方法，其特征在于，所述性能评估方法包括：

2.如权利要求1所述的性能评估方法，其特征在于，所述根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集，包括：针对每个钢坯对应的至少一个目标性能参数中的每个目标性能参数，在该钢坯对应的性能参数序列中该目标性能参数之后的预设间隔内的性能参数均不为目标性能参数的情况下，将该目标性能参数、所述预设间隔内的性能参数作为一个数据集。

3.如权利要求1所述的性能评估方法，其特征在于，所述根据每个钢坯对应的至少一个目标性能参数、预设间隔，确定每个钢坯对应的至少一个数据集，包括：针对每个钢坯对应的至少一个目标性能参数中的每个目标性能参数，在该钢坯对应的性能参数序列中该目标性能参数之后的预设间隔内的性能参数包括其他目标性能参数、且其他目标性能参数中最后一个目标性能参数之后的预设间隔内的性能参数均不为目标性能参数的情况下，将该目标性能参数至所述最后一个目标性能参数、所述预设间隔内的性能参数作为一个数据集。

4.如权利要求1所述的性能评估方法，其特征在于，所述性能评估方法还包括：

5.如权利要求1至4中任意一项所述的性能评估方法，其特征在于，所述性能评估方法还包括：

6.如权利要求1至4中任意一项所述的性能评估方法，其特征在于，所述性能评估方法还包括：

7.如权利要求6所述的性能评估方法，其特征在于，所述性能评估方法还包括：

8.一种性能评估装置，其特征在于，所述性能评估装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的性能评估方法。