针对螺栓拧紧过程滑牙、疲劳以及螺栓拧断等异常模式复杂，同时拧紧序列尺度不一致，拧紧点位繁多导致的异常识别困难问题，采用动态时间规整DTW算法来控制拧紧序列数据的尺度平衡，采用K-means聚类方法划分子数据集，针对拧紧序列长度冗长对梯度计算造成的干扰，应用Attention注意力机制。将该方法用于上汽大众车间的拧紧数据集异常识别，结果表明，分类准确率为92.04%,能有效的识别异常和低质量拧紧曲线，具有重要的应用价值。
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