申请/专利权人：中南大学

申请日：2020-05-29

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN111797686B

主分类号：G06F18/213

分类号：G06F18/213;G06Q10/0639;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2020.11.06#实质审查的生效;2020.10.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于时间序列相似性分析的泡沫浮选生产过程运行状态稳定度评估方法。方法分为两步进行，第一步主要完成平稳程度相对最优的参考时间序列的选取；第二步主要完成待评价时间段内运行状态稳定度的评估。首先在回收率较高的班组内预选出多个较平稳运行状态时间序列构成参考序列集合；然后对多个参考序列进行相空间重构并绘制出其对应的递归图。最后，应用基于趋势的相似性度量方法完成对待评时间序列与参考序列的相似性评价。通过综合状态评价值以及稳定度信息，不仅可以得到运行状态的等级信息，更能够确定出生产过程稳定在某一工况等级下的程度，从而为操作人员提供更为准确的指导信息，进而提高矿物回收率以及节约生产成本。

主权项：1.一种基于时间序列相似性分析的泡沫浮选生产过程运行状态稳定度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取表征浮选运行状态的多段评价值时间序列，并进行相对平稳参考序列预选；S2：选择嵌入维数和延迟时间，对步骤S1预选出的评价值时间序列进行相空间重构；S3：计算出相空间中每一个向量与其他重构向量的距离，从而构建出距离矩阵，并与设定的阈值进行比较，从而得到递归矩阵，将递归矩阵以图形化的方式表示出来，形成由黑白点构成的递归图；S4：对S3中得到的递归图进行划分，得到子区域并定义子区域递归率；S5：当时间序列某时段存在较大幅度波动时，递归图相应位置会出现白色区域或者白色宽带，结合质量损失函数得到时间序列平稳程度的度量值——递归损失量；S6：重复执行S2-S5，直至完成对S1中获得的所有相对平稳评价值时间序列分别进行递归损失量计算，对比得到递归损失量最小即平稳程度相对最优的参考序列；对待评时段内的时间序列与参考序列进行相似性分析，最终得到的相似性度量值即为待评时间段内生产过程运行状态稳定度的评估值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中南大学 基于时间序列相似性分析的泡沫浮选生产过程运行状态稳定度评估方法

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