22/24連鑄機傳感器信息融合與故障診斷第一部分連鑄傳感器信息融合概述 2第二部分連鑄傳感器信息融合技術 4第三部分連鑄傳感器信息融合故障診斷 6第四部分連鑄傳感器信息融合專家系統 10第五部分連鑄傳感器信息融合神經網絡 12第六部分連鑄傳感器信息融合模糊邏輯 14第七部分連鑄傳感器信息融合小波分析 16第八部分連鑄傳感器信息融合數據挖掘 18第九部分連鑄傳感器信息融合支持向量機 20第十部分連鑄傳感器信息融合故障預測 22

第一部分連鑄傳感器信息融合概述連鑄機傳感器信息融合概述

連鑄機傳感器信息融合旨在將來自不同傳感器的數據進行綜合處理和分析，提取有價值的信息并進行故障診斷，以提高連鑄機的生產效率和產品質量。

1.連鑄機傳感器信息融合的意義

（1）提高連鑄機生產效率。通過對傳感器信息的融合，可以實時監測連鑄機的工作狀態，及時發現并處理故障，避免生產中斷，提高生產效率。

（2）提高連鑄機產品質量。通過對傳感器信息的融合，可以對連鑄坯的質量進行實時監控，及時發現并處理質量缺陷，提高連鑄坯的質量。

（3）延長連鑄機使用壽命。通過對傳感器信息的融合，可以對連鑄機的關鍵部件進行狀態監測，及時發現并處理故障，延長連鑄機的使用壽命。

（4）降低連鑄機維護成本。通過對傳感器信息的融合，可以實現對連鑄機的狀態監測和故障診斷，避免因故障而造成的停機損失，降低連鑄機的維護成本。

2.連鑄機傳感器信息融合的難點

（1）傳感器數據異構性。連鑄機上安裝了多種不同類型的傳感器，這些傳感器的數據格式、數據含義和數據質量都不相同，給信息融合帶來了困難。

（2）傳感器數據量大。連鑄機上的傳感器數量眾多，每秒鐘都會產生大量的數據，給信息融合帶來了計算負擔。

（3）傳感器數據不確定性。連鑄機上的傳感器不可避免地存在測量誤差，這些誤差會導致傳感器數據不確定，給信息融合帶來了困難。

（4）傳感器數據冗余性。連鑄機上的傳感器之間存在一定程度的冗余性，這些冗余數據給信息融合帶來了冗余處理的負擔。

3.連鑄機傳感器信息融合方法

目前，連鑄機傳感器信息融合方法主要有以下幾種：

（1）數據融合方法。數據融合方法將來自不同傳感器的原始數據進行融合，得到融合后的數據。融合后的數據可以消除冗余信息，提高數據質量，為故障診斷提供更可靠的基礎。

（2）特征融合方法。特征融合方法將來自不同傳感器的原始數據提取特征，然后將這些特征融合在一起，得到融合后的特征。融合后的特征可以減少數據量，提高數據質量，為故障診斷提供更簡潔的基礎。

（3）決策融合方法。決策融合方法將來自不同傳感器的原始數據或特征進行決策，然后將這些決策融合在一起，得到融合后的決策。融合后的決策可以提高決策的準確性和可靠性，為故障診斷提供更可靠的基礎。

4.連鑄機傳感器信息融合的應用

連鑄機傳感器信息融合技術已經在連鑄機的生產實踐中得到了廣泛的應用，取得了良好的效果。連鑄機傳感器信息融合技術可以用于以下方面的應用：

（1）故障診斷。連鑄機傳感器信息融合技術可以對連鑄機的故障進行診斷，及時發現并處理故障，避免生產中斷，提高生產效率。

（2）質量監測。連鑄機傳感器信息融合技術可以對連鑄坯的質量進行監測，及時發現并處理質量缺陷，提高連鑄坯的質量。

（3）狀態監測。連鑄機傳感器信息融合技術可以對連鑄機的關鍵部件進行狀態監測，及時發現并處理故障，延長連鑄機的使用壽命。

（4）維護優化。連鑄機傳感器信息融合技術可以對連鑄機的維護進行優化，避免因故障而造成的停機損失，降低連鑄機的維護成本。第二部分連鑄傳感器信息融合技術#連鑄傳感器信息融合技術

1.傳感器信息融合概述

傳感器信息融合是指將獲得的信息通過一定的處理方法和處理技術，獲取相關信息和知識，從而提升信息的使用價值。連鑄傳感器融合主要包括數據采集、數據預處理、特征提取、信息融合和故障診斷等步驟。

2.傳感器信息融合技術在連鑄機中的應用

#2.1數據采集

數據采集是傳感器信息融合的基礎。連鑄機傳感器信息融合系統的數據采集設備包括：

-溫度傳感器：測量連鑄坯殼的溫度。

-張力傳感器：測量連鑄坯的張力。

-位移傳感器：測量連鑄坯的位置。

-速度傳感器：測量連鑄坯的速度。

-振動傳感器：測量連鑄機的振動。

-電流傳感器：測量連鑄機的電流。

-壓力傳感器：測量連鑄機的壓力。

#2.2數據預處理

數據預處理是將采集到的原始數據進行清洗和轉換，以提高數據質量和便于后續處理。數據預處理過程包括：

-數據清洗：去除異常值和噪聲。

-數據歸一化：將不同單位的數據歸一化到同一單位。

-數據平滑：消除數據中的波動。

#2.3特征提取

特征提取是將數據預處理后的數據轉換成能夠反映故障特征的信息。特征提取方法包括：

-時域特征提取：提取數據的時域特征，如均值、方差、峰值、波谷等。

-頻域特征提取：提取數據的頻域特征，如功率譜密度、自相關函數、互相關函數等。

-時頻域特征提取：提取數據的時頻域特征，如短時傅里葉變換、小波變換等。

#2.4信息融合

信息融合是將提取到的不同傳感器特征信息進行綜合處理，以獲得更準確和可靠的信息。信息融合方法包括：

-數據融合：將不同傳感器的數據進行融合，以獲得更全面的信息。

-知識融合：將有關連鑄機的專家知識和經驗融入到信息融合過程中，以提高融合信息的可靠性。

-多傳感器融合：結合使用多種傳感器的信息，以提高融合信息的準確性和可靠性。

#2.5故障診斷

故障診斷是根據融合后的信息判斷連鑄機是否發生故障。故障診斷方法包括：

-統計方法：利用統計學方法對融合后的信息進行分析，以判斷連鑄機是否發生故障。

-神經網絡方法：利用神經網絡方法對融合后的信息進行學習和分類，以判斷連鑄機是否發生故障。

-模糊邏輯方法：利用模糊邏輯方法對融合后的信息進行推理，以判斷連鑄機是否發生故障。第三部分連鑄傳感器信息融合故障診斷連鑄傳感器信息融合與故障診斷

1.概述

連鑄機是鋼鐵生產的重要設備之一，其運行狀態直接影響到鋼鐵產品的質量和產量。傳感器是連鑄機的重要組成部分，其作用是采集連鑄機運行過程中的各種信息，為連鑄機控制系統提供決策依據。然而，由于連鑄機運行環境復雜，傳感器不可避免地會受到各種因素的影響，導致傳感器信號出現噪聲、漂移等問題，從而影響故障診斷的準確性。因此，如何對傳感器信號進行信息融合，以提高故障診斷的準確性，是連鑄機故障診斷研究的重點之一。

2.連鑄機傳感器信息融合方法

連鑄機傳感器信息融合方法主要包括數據融合、模型融合和決策融合。

2.1數據融合

數據融合是指將來自不同傳感器的數據進行組合，以獲得更準確、更全面的信息。數據融合方法主要包括：

（1）加權平均法：加權平均法是將來自不同傳感器的數據按照一定的權重進行加權平均，以獲得融合后的數據。權重的確定方法有很多，如卡爾曼濾波、模糊推理等。

（2）卡爾曼濾波：卡爾曼濾波是一種時間遞歸的貝葉斯濾波算法，它能夠將來自不同傳感器的數據進行融合，并估計系統的狀態。卡爾曼濾波算法的優點是能夠處理非線性系統和高斯噪聲，但其計算量較大。

（3）模糊推理：模糊推理是一種基于模糊邏輯的推理方法，它能夠將來自不同傳感器的數據進行融合，并得出模糊的結論。模糊推理算法的優點是能夠處理不確定性問題，但其計算量較大。

2.2模型融合

模型融合是指將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的模型中，以獲得更準確、更全面的信息。模型融合方法主要包括：

（1）狀態空間模型：狀態空間模型是一種描述系統狀態隨時間變化的數學模型，它能夠將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的模型中。狀態空間模型的優點是能夠處理非線性系統和高斯噪聲，但其計算量較大。

（2）神經網絡模型：神經網絡模型是一種能夠學習和記憶的非線性模型，它能夠將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的模型中。神經網絡模型的優點是能夠處理復雜非線性系統，但其訓練過程比較復雜。

（3）支持向量機模型：支持向量機模型是一種能夠處理高維數據和非線性問題的分類模型，它能夠將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的模型中。支持向量機模型的優點是能夠處理高維數據和非線性問題，但其訓練過程比較復雜。

2.3決策融合

決策融合是指將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的決策中，以獲得更準確、更全面的信息。決策融合方法主要包括：

（1）貝葉斯決策：貝葉斯決策是一種基于貝葉斯定理的決策方法，它能夠將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的決策中。貝葉斯決策的優點是能夠處理不確定性問題，但其計算量較大。

（2）模糊決策：模糊決策是一種基于模糊邏輯的決策方法，它能夠將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的決策中。模糊決策的優點是能夠處理不確定性問題，但其計算量較大。

（3）Dempster-Shafer證據理論：Dempster-Shafer證據理論是一種能夠處理不確定性和沖突信息的多元決策方法，它能夠將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的決策中。Dempster-Shafer證據理論的優點是能夠處理不確定性和沖突信息，但其計算量較大。

3.連鑄傳感器信息融合故障診斷應用

連鑄傳感器信息融合故障診斷已經得到了廣泛的應用，取得了良好的效果。例如，在某鋼鐵廠的連鑄機上，采用加權平均法將來自不同傳感器的數據進行融合，并利用卡爾曼濾波算法估計系統的狀態。通過對融合后的數據進行分析，可以及時發現連鑄機的故障，并及時采取措施進行處理。

在另一家鋼鐵廠的連鑄機上，采用支持向量機模型將來自不同傳感器的數據融合到一個統一的決策中。通過對融合后的數據進行分析，可以及時發現連鑄機的故障，并及時采取措施進行處理。

4.結語

連鑄傳感器信息融合故障診斷是一種有效的方法，它能夠提高連鑄機故障診斷的準確性。隨著傳感器技術和信息融合技術的發展，連鑄傳感器信息融合故障診斷技術將得到進一步的完善和發展，并在鋼鐵生產中發揮越來越重要的作用。第四部分連鑄傳感器信息融合專家系統連鑄傳感器信息融合專家系統

1.概述

連鑄傳感器信息融合專家系統是一種基于傳感器信息的連鑄機故障診斷系統。它通過將來自不同傳感器的信息進行融合，來提高故障診斷的準確性和可靠性。該系統由以下幾個部分組成：

*傳感器信息采集系統

*數據預處理系統

*特征提取系統

*故障診斷系統

*專家系統

2.傳感器信息采集系統

傳感器信息采集系統負責采集來自連鑄機各部分的傳感器信息。這些信息包括：

*連鑄坯的溫度

*連鑄坯的厚度

*連鑄坯的寬度

*連鑄坯的表面質量

*連鑄機的振動

*連鑄機的噪聲

*連鑄機的電流

*連鑄機的電壓

3.數據預處理系統

數據預處理系統對采集到的傳感器信息進行預處理。預處理過程包括：

*信號濾波

*數據歸一化

*數據降維

4.特征提取系統

特征提取系統從預處理后的數據中提取故障特征。故障特征是能夠反映故障狀態的特征。這些特征可以是統計特征、頻域特征、時域特征或其他特征。

5.故障診斷系統

故障診斷系統根據提取的故障特征對故障進行診斷。診斷過程包括：

*故障模式識別

*故障原因分析

*故障嚴重程度評估

6.專家系統

專家系統是一個知識庫系統。知識庫中存儲著連鑄機故障的知識，包括故障模式、故障原因、故障處理方法等。專家系統可以根據診斷結果為操作人員提供故障處理建議。

7.連鑄傳感器信息融合專家系統的優點

*提高故障診斷的準確性和可靠性

*縮短故障診斷時間

*降低故障對連鑄生產的影響

*提高連鑄機的生產效率

8.連鑄傳感器信息融合專家系統的應用前景

連鑄傳感器信息融合專家系統是一種先進的故障診斷系統。它可以應用于各種連鑄機，對連鑄機故障進行診斷和處理。該系統可以提高連鑄生產的效率和質量，降低連鑄機的故障率。第五部分連鑄傳感器信息融合神經網絡#連鑄傳感器信息融合神經網絡

概述

連鑄機傳感器信息融合神經網絡是一種用于連鑄機故障診斷的神經網絡模型。它將來自不同傳感器的數據融合在一起，并利用神經網絡的學習能力來識別故障模式。該模型可以提高故障診斷的準確性和可靠性，并且可以幫助操作人員更早地發現故障，從而避免重大損失。

模型結構

連鑄傳感器信息融合神經網絡模型通常由以下幾部分組成：

*傳感器數據預處理模塊：該模塊負責對傳感器數據進行預處理，包括數據清洗、數據歸一化和數據降維等。

*特征提取模塊：該模塊負責從傳感器數據中提取故障特征。這些特征可以是時域特征、頻域特征、統計特征等。

*神經網絡分類器：該模塊負責對故障特征進行分類。神經網絡分類器可以是傳統的全連接神經網絡、卷積神經網絡或循環神經網絡。

訓練過程

連鑄傳感器信息融合神經網絡模型的訓練過程通常包括以下幾個步驟：

1.數據收集：首先，需要收集來自連鑄機不同傳感器的歷史數據。這些數據可以包括溫度數據、壓力數據、流量數據等。

2.數據預處理：收集到的數據需要進行預處理，包括數據清洗、數據歸一化和數據降維等。

3.特征提取：對預處理后的數據進行特征提取，提取故障特征。

4.神經網絡訓練：將提取的故障特征輸入神經網絡分類器中進行訓練。訓練過程中，神經網絡分類器會不斷調整其權重，以提高分類精度。

5.模型評估：訓練完成后，需要對神經網絡分類器進行評估。評估方法包括準確率、召回率、F1值等。

應用

連鑄傳感器信息融合神經網絡模型已在許多實際應用中得到驗證。例如，該模型已被用于診斷連鑄機結晶器堵塞故障、過冷缺陷故障和拉坯斷裂故障等。該模型的應用提高了故障診斷的準確性和可靠性，并幫助操作人員更早地發現故障，從而避免重大損失。

優點

連鑄傳感器信息融合神經網絡模型具有以下優點：

*準確性高：該模型可以準確地識別故障模式，提高故障診斷的準確性。

*可靠性強：該模型具有魯棒性，能夠在不同的工況下穩定地工作。

*實時性好：該模型可以實時地處理傳感器數據，并及時地給出故障診斷結果。

*通用性強：該模型可以應用于不同的連鑄機，具有較好的通用性。

缺點

連鑄傳感器信息融合神經網絡模型也存在一些缺點：

*數據需求量大：該模型需要大量的數據來進行訓練，這可能會導致數據收集和預處理過程變得繁瑣。

*模型復雜度高：該模型的結構復雜，這可能會導致訓練和推理過程變得緩慢。

*可解釋性差：該模型的黑匣子特性使得其難以解釋故障診斷結果。第六部分連鑄傳感器信息融合模糊邏輯連鑄傳感器信息融合模糊邏輯

1.模糊邏輯與模糊集理論

模糊邏輯是基于模糊集理論的一種多值邏輯，它允許變量具有不同程度的真值，而不僅僅是“真”或“假”。模糊邏輯常被用于處理不確定性、不精確性和模糊性。

2.連鑄傳感器信息融合模糊邏輯

連鑄機傳感器信息融合模糊邏輯是一種基于模糊邏輯的傳感器信息融合方法，它能夠有效地處理連鑄機傳感器數據的不確定性、不精確性和模糊性，從而實現對連鑄機故障的準確診斷。

3.連鑄傳感器信息融合模糊邏輯的原理

連鑄傳感器信息融合模糊邏輯的原理如下：

1.首先，將連鑄機傳感器數據預處理，去除噪聲和異常值，并將其標準化。

2.其次，將標準化后的傳感器數據輸入到模糊邏輯系統中。

3.模糊邏輯系統根據模糊規則庫和模糊推理機制，對輸入的傳感器數據進行模糊推理，并輸出模糊診斷結果。

4.最后，將模糊診斷結果反模糊化，得到具體的故障診斷結果。

4.連鑄傳感器信息融合模糊邏輯的優點

連鑄傳感器信息融合模糊邏輯具有以下優點：

1.能夠有效地處理連鑄機傳感器數據的不確定性、不精確性和模糊性。

2.具有較高的診斷精度和魯棒性。

3.易于實現和維護。

5.連鑄傳感器信息融合模糊邏輯的應用

連鑄傳感器信息融合模糊邏輯已成功應用于連鑄機故障診斷。研究表明，連鑄傳感器信息融合模糊邏輯能夠有效地提高連鑄機故障診斷的精度和魯棒性。

6.連鑄傳感器信息融合模糊邏輯的發展前景

連鑄傳感器信息融合模糊邏輯是一種很有前景的故障診斷方法。隨著模糊邏輯理論的發展和傳感器技術的進步，連鑄傳感器信息融合模糊邏輯將得到進一步的發展和應用。

7.參考文獻

[1]王祥生,袁劍波,連鑄機傳感器信息融合模糊邏輯故障診斷研究[J].中國有色金屬學報,2016,26(11):2819-2828.

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[3]劉書雄,張永波,基于模糊邏輯的連鑄機傳感器信息融合故障診斷[J].控制工程,2018,25(3):48-52.第七部分連鑄傳感器信息融合小波分析#連鑄機傳感器信息融合小波分析

連鑄機傳感器信息融合小波分析是將小波分析技術與傳感器信息融合技術相結合，以實現對連鑄機故障的診斷和預測。

1.小波分析

小波分析是一種時頻分析方法，它將信號分解成一系列小波函數的線性組合。小波函數是一種局部化的函數，它具有良好的時頻特性。通過對信號進行小波分解，可以將信號的時域和頻域信息同時提取出來。

2.傳感器信息融合

傳感器信息融合是指將多個傳感器采集的數據進行綜合處理，以獲得更加準確和可靠的信息。傳感器信息融合技術可以有效地克服單個傳感器信息的不完整性和不確定性，提高故障診斷的準確性和可靠性。

3.連鑄機傳感器信息融合小波分析

連鑄機傳感器信息融合小波分析是將小波分析技術與傳感器信息融合技術相結合，以實現對連鑄機故障的診斷和預測。具體步驟如下：

1.數據采集：首先，通過在連鑄機上安裝各種傳感器，采集連鑄機運行過程中的數據，如溫度、壓力、流量等。

2.數據預處理：對采集到的數據進行預處理，包括數據清洗、數據歸一化等，以提高數據的質量。

3.小波分解：對預處理后的數據進行小波分解，將信號分解成一系列小波函數的線性組合。

4.特征提取：從分解后的信號中提取故障特征。故障特征可以是信號的能量、熵、峰度等統計量，也可以是信號的小波系數等。

5.特征融合：將從不同傳感器提取的故障特征進行融合，以獲得更加全面和可靠的故障信息。

6.故障診斷：將融合后的故障特征輸入到故障診斷模型中，以進行故障診斷。故障診斷模型可以是專家系統、神經網絡、支持向量機等。

4.應用實例

連鑄機傳感器信息融合小波分析技術已在許多連鑄機故障診斷系統中得到應用。例如，在某鋼廠的連鑄機故障診斷系統中，該技術被用于診斷連鑄機的結晶器堵塞故障。該系統通過在結晶器上安裝溫度傳感器、壓力傳感器和流量傳感器，采集結晶器運行過程中的數據，并對數據進行小波分解。然后，從分解后的信號中提取故障特征，并將其輸入到故障診斷模型中。故障診斷模型通過對故障特征的分析，可以診斷出結晶器是否堵塞。

5.結論

連鑄傳感器信息融合小波分析是一種有效的連鑄機故障診斷方法。該方法可以有效地克服單個傳感器信息的不完整性和不確定性，提高故障診斷的準確性和可靠性。第八部分連鑄傳感器信息融合數據挖掘#連鑄傳感器信息融合數據挖掘

1.概述

傳感器信息融合數據挖掘是指利用傳感器技術、信息融合和數據挖掘等技術，從連鑄機傳感器數據中提取有價值的信息，幫助提高連鑄機運行效率、降低成本和維護風險。

2.傳感器信息融合

傳感器信息融合是指將來自不同傳感器的數據組合起來，以獲得更準確、更完整的信息。這可以采用多種方法，如數據融合、信息融合、決策融合等。

3.數據挖掘

數據挖掘是指從大量數據中提取有價值的信息。這可以采用多種方法，如關聯分析、聚類分析、分類分析、回歸分析等。

4.連鑄傳感器信息融合與故障診斷

連鑄傳感器信息融合與故障診斷是指將傳感器信息融合技術與數據挖掘技術應用于連鑄機故障診斷。這可以提高故障診斷的準確性和效率，降低維護成本和風險。

5.連鑄傳感器信息融合與故障診斷的方法

連鑄傳感器信息融合與故障診斷的方法主要包括以下幾個步驟：

1.數據采集：從連鑄機的各種傳感器中采集數據。

2.數據預處理：對采集的數據進行預處理，包括數據清洗、數據集成、數據變換等。

3.特征提取：從預處理后的數據中提取特征信息。

4.特征選擇：從提取的特征信息中選擇出與故障診斷相關的特征信息。

5.分類模型構建：利用選出的特征信息構建分類模型。

6.分類模型評估：對構建的分類模型進行評估。

7.故障診斷：利用評估后的分類模型對連鑄機進行故障診斷。

6.連鑄傳感器信息融合與故障診斷的應用

連鑄傳感器信息融合與故障診斷技術已廣泛應用于鋼鐵工業、有色金屬工業、石化工業等行業。該技術可以提高生產效率、降低成本、降低維護風險，因此受到廣泛關注。

7.連鑄傳感器信息融合與故障診斷的發展趨勢

連鑄傳感器信息融合與故障診斷技術正在快速發展。隨著傳感器技術、信息融合技術和數據挖掘技術的發展，該技術將變得更加成熟和完善。未來，該技術將被廣泛應用于更多的行業，并發揮更大的作用。第九部分連鑄傳感器信息融合支持向量機連鑄傳感器信息融合支持向量機

#1.概述

連鑄傳感器信息融合支持向量機（SVM）是一種基于機器學習的故障診斷方法，將傳感器信息融合技術與支持向量機算法相結合，用于檢測和診斷連鑄機的故障。

#2.基本原理

信息融合技術可以有效地綜合多種傳感器的信息，提高故障診斷的準確率和魯棒性。支持向量機是一種強大的分類算法，能夠很好地處理高維、線性不可分的數據。

連鑄傳感器信息融合支持向量機故障診斷方法的基本原理是：首先，將連鑄機各傳感器的原始數據進行預處理，消除噪聲和冗余信息。然后，采用信息融合技術將預處理后的傳感器數據進行融合，提取故障特征。最后，利用支持向量機算法對故障特征進行分類，實現故障診斷。

#3.具體步驟

連鑄傳感器信息融合支持向量機故障診斷方法的具體步驟如下：

1.數據采集：采集連鑄機各傳感器的原始數據。

2.數據預處理：對原始數據進行預處理，消除噪聲和冗余信息。

3.信息融合：采用信息融合技術將預處理后的傳感器數據進行融合，提取故障特征。

4.特征選擇：對提取的故障特征進行選擇，選擇最優的故障特征。

5.支持向量機分類：利用支持向量機算法對故障特征進行分類，實現故障診斷。

#4.優點

連鑄傳感器信息融合支持向量機故障診斷方法具有以下優點：

*準確率高：該方法綜合了信息融合技術和支持向量機算法的優點，提高了故障診斷的準確率。

*魯棒性強：該方法能夠有效地處理高維、線性不可分的數據，具有較強的魯棒性。

*實時性好：該方法可以實時地診斷故障，為連鑄機故障的及時處理提供了保障。

#5.應用

連鑄傳感器信息融合支持向量機故障診斷方法已成功應用于連鑄