基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，采用基于智能控制的模糊控制技術(shù)，對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)中給礦量、返砂水量和排礦水量三個(gè)控制回路的設(shè)定值進(jìn)行優(yōu)化估計(jì)。該優(yōu)化方法中決策規(guī)則集是在對(duì)生產(chǎn)過程記錄數(shù)據(jù)使用面向數(shù)據(jù)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法基礎(chǔ)上建立，完備決策規(guī)則集的增量更新是在對(duì)現(xiàn)場(chǎng)增量數(shù)據(jù)使用基于決策信息的增量更新和完備化方法的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明所提方法避免了模糊控制傳統(tǒng)方法的主觀性和局限性，能夠?yàn)檫x礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)關(guān)鍵控制回路設(shè)定值估計(jì)提供可靠的優(yōu)化結(jié)果，為實(shí)現(xiàn)磨礦分級(jí)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化控制奠定基礎(chǔ)。
【專利說明】基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法 【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，具體涉及一種基于決策規(guī)則提取 的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 磨礦分級(jí)系統(tǒng)在我國(guó)選礦廠中應(yīng)用非常廣泛。由于磨礦分級(jí)系統(tǒng)為選礦工藝流程 的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一，所以其安全穩(wěn)定運(yùn)行直接影響到整個(gè)選礦作業(yè)的安全性和可靠性。同時(shí)， 磨礦分級(jí)系統(tǒng)的耗電量約占廠用電量的30%~50%，其經(jīng)濟(jì)運(yùn)行將直接影響到選礦廠的經(jīng) 濟(jì)效益。但是，目前國(guó)內(nèi)大部分選礦廠的磨礦分級(jí)系統(tǒng)仍處于依靠現(xiàn)場(chǎng)操作經(jīng)驗(yàn)的人工控 制狀態(tài)。過載，欠載和漲肚等現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，甚至造成設(shè)備損壞，磨選機(jī)組停運(yùn)，帶來嚴(yán)重的 經(jīng)濟(jì)損失。在人工控制時(shí)，為了防止事故發(fā)生，操作人員通常將磨礦分級(jí)系統(tǒng)設(shè)定在遠(yuǎn)低于 最佳工作點(diǎn)的工況上運(yùn)行。這樣雖保證了選礦作業(yè)的安全運(yùn)行，但磨礦分級(jí)系統(tǒng)運(yùn)行效率 低，廠用電消耗大，經(jīng)濟(jì)效益差。
[0003] 因此，磨礦分級(jí)系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu)化問題一直是研究的熱點(diǎn)。磨礦分級(jí)系統(tǒng)的運(yùn)行優(yōu) 化，即在當(dāng)前運(yùn)行條件下搜索系統(tǒng)所能達(dá)到的最佳工況，即優(yōu)化設(shè)定值。并將優(yōu)化設(shè)定值作 為控制變量的新的目標(biāo)值，提供給人工控制的操作人員或者自動(dòng)控制的控制器，使得磨礦 分級(jí)系統(tǒng)保持在最佳工況下。因此，對(duì)于磨礦分級(jí)系統(tǒng)最佳運(yùn)行設(shè)定值的搜索，成為了選礦 廠節(jié)能優(yōu)化的關(guān)鍵所在。
[0004] 國(guó)外選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)的自動(dòng)化程度較高，計(jì)算機(jī)控制技術(shù)的應(yīng)用十分廣泛。 但是國(guó)外選礦廠多采用的是自磨加旋流分級(jí)機(jī)的磨礦分級(jí)系統(tǒng)，與國(guó)內(nèi)廣泛采用的濕式球 磨系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不同，無法照搬。
[0005] 目前，在我國(guó)優(yōu)質(zhì)礦石、電力能源短缺，安全生產(chǎn)形式依然嚴(yán)峻的情況下，提出基 于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，對(duì)確保選礦企業(yè)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，具 有十分重要的意義。目前，國(guó)內(nèi)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)普遍依據(jù)設(shè)備制造廠提供的設(shè)計(jì)值或 通過現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)來設(shè)定系統(tǒng)運(yùn)行值。然而，在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)，由于礦石易磨性變化、磨機(jī)內(nèi) 鋼球和襯板的磨損以及系統(tǒng)返砂量的變化等，往往會(huì)使最佳運(yùn)行設(shè)定值發(fā)生漂移。如通過 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)進(jìn)行定期校正，不僅增加線程運(yùn)行維護(hù)人員的工作強(qiáng)度，還直接影響到磨礦分級(jí) 系統(tǒng)的正常生產(chǎn)運(yùn)行。因此，選礦廠大多采用參考?xì)v史數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)值的方法，即通過統(tǒng)計(jì)一段 時(shí)間內(nèi)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，來分析獲得關(guān)鍵控制變量的最優(yōu)設(shè)定值。但是，過程數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)需經(jīng)過 數(shù)據(jù)驗(yàn)證、典型數(shù)據(jù)選擇和邊界條件構(gòu)建等過程，整體過程復(fù)雜費(fèi)時(shí)，且一般不經(jīng)常性更新 分析結(jié)果，易造成分析結(jié)果和運(yùn)行工況的不符。采用變工況模型計(jì)算的方法雖可確定出當(dāng) 前工況下的最佳設(shè)定值，但該計(jì)算結(jié)果受限于計(jì)算模型的優(yōu)劣，且結(jié)果為理論計(jì)算值，較難 在運(yùn)行中達(dá)到。
[0006] 針對(duì)磨礦分級(jí)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化所存在的問題，人們積極探索了很多先進(jìn)的優(yōu)化算 法。有的基于傳統(tǒng)控制理論和過程數(shù)學(xué)模型，提出磨礦分級(jí)系統(tǒng)的多回路PID控制算法，其 通過分析現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)，對(duì)磨礦控制回路模型進(jìn)行調(diào)整，限定并調(diào)節(jié)各回路控制器輸出的 上下限。有的將模糊系統(tǒng)與PID控制技術(shù)相結(jié)合，采用模糊推理的方法，根據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)知識(shí) 對(duì)各磨礦控制回路控制器的參數(shù)進(jìn)行在線整定。該類算法易于理解且操作方便，并可一定 程度上減小磨礦分級(jí)系統(tǒng)各回路間的耦合性，但系統(tǒng)精確數(shù)學(xué)模型無法獲得，使其在實(shí)際 控制應(yīng)用中不甚方便。有的基于球磨機(jī)和分級(jí)機(jī)的簡(jiǎn)化機(jī)理模型，提出了一種基于預(yù)測(cè)模 型的監(jiān)督控制算法，根據(jù)綜合經(jīng)濟(jì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行在線優(yōu)化，搜索監(jiān)督層中各控制變量的優(yōu) 化設(shè)定值。該方法基于預(yù)測(cè)模型和反饋信息，實(shí)現(xiàn)控制作用的閉環(huán)滾動(dòng)優(yōu)化，但該類方法步 驟繁瑣，且控制精度過于依賴磨礦分級(jí)系統(tǒng)的過程模型和反饋校正。針對(duì)磨礦分級(jí)系統(tǒng)精 確模型難以獲得的問題，有的提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨礦分級(jí)專家控制算法，其應(yīng)用人 工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，確定出過程變量的模糊化方案以及產(chǎn)生式專家 規(guī)則，推理出底層控制回路的優(yōu)化設(shè)定值。但該類方法由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)定隱層函 數(shù)中心的隨機(jī)性，以及專家定性知識(shí)與數(shù)據(jù)定量信息有效集成存在的瓶頸，造成該方法的 通用性受到了限制。有的基于模糊系統(tǒng)適于表達(dá)復(fù)雜對(duì)象動(dòng)態(tài)特性的特點(diǎn)，提出一種基于 規(guī)則的模糊控制優(yōu)化算法，對(duì)各控制回路構(gòu)建以相應(yīng)控制變量誤差和誤差變化率為輸入的 模糊控制器，從而確定底層各控制回路的最優(yōu)設(shè)定值。但在模糊控制算法的設(shè)計(jì)中，規(guī)則集 的構(gòu)建仍根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)得到，且缺乏有效的對(duì)規(guī)則知識(shí)的動(dòng)態(tài)維護(hù)方法，從而加大了該方 法有效應(yīng)用難度。為解決這些問題，基于對(duì)生產(chǎn)過程記錄數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算，自動(dòng)構(gòu)建出模 糊決策規(guī)則集并實(shí)現(xiàn)規(guī)則集的增量更新和完備化。因此，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的磨礦分級(jí)系統(tǒng) 節(jié)能優(yōu)化方法更適合估計(jì)各控制回路的設(shè)定優(yōu)化值，為選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)能夠在自動(dòng)控 制下保持穩(wěn)定高效的運(yùn)行提供了保證。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0007] 本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供一種基于決策規(guī)則提取的選礦 廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，該方法通過構(gòu)建給礦量、返砂水量和排礦水量決策規(guī)則集， 實(shí)現(xiàn)對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)中三個(gè)控制回路優(yōu)化設(shè)定值的可靠估計(jì)。這樣不僅為磨礦分級(jí) 系統(tǒng)產(chǎn)品質(zhì)量提供了有效保證，而且能夠提高選礦廠的經(jīng)濟(jì)效益。
[0008] 為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：
[0009] 基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，包括以下步驟：
[0010] 1)根據(jù)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)在人工操作狀態(tài)下，利用模擬量采集模塊采集記錄數(shù) 據(jù)信息，以給礦量M。、返砂水量W rs、排礦水量Wca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流I。組成模式屬性 集，分別以給礦量設(shè)定值、返砂水量設(shè)定值及排礦水量設(shè)定值》Γ組成決策屬性集， 按照系統(tǒng)預(yù)設(shè)時(shí)間t進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣記錄，構(gòu)成現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù);對(duì)已有歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)用統(tǒng) 計(jì)預(yù)處理技術(shù)，獲得采樣時(shí)間〖2 = 4^的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)在丨2時(shí)刻維度$上的取值為：
[0012]其中，F(xiàn)ije·[見,冗，1,/",，/,^二％',，^分別表示現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和預(yù)選數(shù) 據(jù)庫(kù)D中的對(duì)應(yīng)維度，F(xiàn)i(k · t)表示現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)在k · "時(shí)刻維度Fi上的取值;而后，對(duì) 數(shù)據(jù)實(shí)例數(shù)量為Μ預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D進(jìn)行歸一化處理，數(shù)據(jù)實(shí)例&在維度$上的歸一化取值^通 過下式進(jìn)行計(jì)算：
[0014] 式中，.rf表示數(shù)據(jù)實(shí)例在維度芯上的原始取值，和分別表示Μ個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例 在維度巧上所取原始值的最大值和最小值;通過上述處理后，預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D在模式屬性集 {Mc^Wrs，Wca，I m，I。}和決策屬性集{Μ； ,}上，每一維度的值域?yàn)閇0，1 ];
[0015] 2)讀取預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中已有Μ個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例，并組成初始數(shù)據(jù)集DSo;工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)繼續(xù) 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并形成m個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)模固定為L(zhǎng)的增量數(shù)據(jù)集，其中第k個(gè)增量數(shù)據(jù)集DS k表示為：
[0016] DSk= {x(k-l)M+l，X(k-1)Μ+2,…，X(k-1)M+l}
[0017] 其中，ke {1，2，…，m}，Xj和 j e {(k-ι )M+1，（k-1 )M+2，···，（k-1 )M+L}表示增量數(shù)據(jù) 集DSk中的一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例，M為增量數(shù)據(jù)集DSk起始位置標(biāo)示，L為增量數(shù)據(jù)集DS k的實(shí)例數(shù)量， m為大于1的自然數(shù)，k為小于等于m的自然數(shù)；
[0018] 3)設(shè)定預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中給礦量M。、返砂水量Wrs、排礦水量、磨機(jī)電流I m、分級(jí)機(jī)電 流Ic、給礦量設(shè)定值ΜΓ、返砂水量設(shè)定值及排礦水量設(shè)定值的語(yǔ)言變量分別為M0、 醫(yī)5、^^\、頂、1(：、]\1(^、醫(yī)5"和^^^，其論域?yàn)閇0，1] ;語(yǔ)言變量?jī)?cè)、醫(yī)5、^^\、頂、1(：、]\1(^、 WRSsv和WCASV的語(yǔ)言值均為{，吧，2，？3，？8}，咄、奶、2、？3和?8分別代表負(fù)大、負(fù)小、零、正 小和正大；以模式屬性集{1。具^。 3山，1。}分別與決策屬性財(cái)^、^和：^組成給礦量設(shè) 定數(shù)據(jù)集、返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集；
[0019] 4)根據(jù)步驟3)對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)所構(gòu)建的語(yǔ)言變量，根據(jù)定義的 語(yǔ)言值進(jìn)行預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D的維度擴(kuò)展；如:根據(jù)語(yǔ)言變量M0的語(yǔ)言值，將預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)的維M。 擴(kuò)展成維、維Mf、維、維Mf和維Mf*，并稱維、維Mf、維M,f、維和維 為維M。的擴(kuò)展維;接著，根據(jù)維M。上語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)，以及預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)中每一實(shí)例在 維M。上取值，確定每個(gè)實(shí)例在維Mf、維Mf、維Mf、維Mf和維縱f上的隸屬度值;語(yǔ)言 變量觀、11?、104、頂和1(：采用論域?yàn)閇0，1]的高斯型隸屬度函數(shù)族』0^、11?^和^^^沖的 語(yǔ)言值均采用論域?yàn)閇0，1]的等腰三角型隸屬度函數(shù)族;采用相同方法，對(duì)預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中 其它維進(jìn)行擴(kuò)展，并確定每個(gè)實(shí)例在給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集、返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量 設(shè)定數(shù)據(jù)集中對(duì)應(yīng)擴(kuò)展維上的隸屬度值；
[0020] 5)使用面向數(shù)據(jù)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，基于初始數(shù)據(jù)集DSo進(jìn)行決策列聯(lián)表的 構(gòu)建，根據(jù)論域空間在各模式上的決策信息分布進(jìn)行劃分，并將最終形成的決策列聯(lián)表用 于搜索相應(yīng)控制回路設(shè)定值優(yōu)化方案;分別構(gòu)建出給礦量設(shè)定列聯(lián)表、返砂水量設(shè)定列聯(lián) 表和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表；
[0021] 6)針對(duì)步驟5)所形成的給礦量設(shè)定列聯(lián)表、返砂水量設(shè)定列聯(lián)表和排礦水量設(shè)定 列聯(lián)表，使用基于決策信息的增量更新和完備化方法，基于增量數(shù)據(jù)集DS k構(gòu)建并更新各決 策規(guī)則集，并依據(jù)規(guī)則集先驗(yàn)知識(shí)推理計(jì)算出給礦量設(shè)定規(guī)則集、返砂水量設(shè)定規(guī)則集和 排礦水量設(shè)定規(guī)則集的完備形式；
[0022] 7)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)通過測(cè)量模塊測(cè)量當(dāng)前工況下的給礦量M。、返砂水量Wrs、 排礦水量W ca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流Ic的運(yùn)行值且分別由π/ca、V jPV c來表征； 根據(jù)步驟4)中論域選擇為[0，1]的等腰三角形隸屬度函數(shù)族，計(jì)算 分別在不同擴(kuò)展維上的模糊隸屬度值，其中，hW' mW' c分別為運(yùn)行值π/ 對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言值;選擇各語(yǔ)言變量下獲得最大隸屬度值的語(yǔ)言值組合形成 運(yùn)行前件集pas，該前件集為^。，r rs，r ca，r m，f c};
[0023] 8)搜索由步驟6)獲得的規(guī)則集，如:給礦量設(shè)定規(guī)則集，匹配得到給礦量設(shè)定運(yùn)行 規(guī)則R40l，該規(guī)則RL&的前件模式等于運(yùn)行前件集PAS= {M'。rs ca，1' m，1'。}，運(yùn)行規(guī) 貝IJR^中規(guī)則后件為給礦量設(shè)定值語(yǔ)言變量M0SV語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}上對(duì)應(yīng)的實(shí)例條 件概率?^，」=1，2，...，5;根據(jù)步驟4)中論域選擇為[0，1]的等腰三角型隸屬度函數(shù)族，并 通過下式計(jì)算運(yùn)行規(guī)則1???對(duì)應(yīng)給礦量設(shè)定值的去模糊化值滅
[0025] 上式中，Γ,./ = U,·..,5為語(yǔ)言變量M0SV對(duì)應(yīng)語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}在論域[0，1 ] 上定義的等腰三角型隸屬度函數(shù)的中心;根據(jù)步驟1)中歸一化公式，通過下式將論域?yàn)閇0， 1 ]的MCt變換回其原始值域內(nèi)，并表示為給礦量運(yùn)行設(shè)定值M(/ sv:
[0027] 上式中和分別表示預(yù)選數(shù)據(jù)D中數(shù)據(jù)實(shí)例在維度AC上所取原始值的最 大值和最小值；
[0028] 9)對(duì)返砂水量設(shè)定規(guī)則集和排礦水量設(shè)定規(guī)則集重復(fù)步驟8)的處理過程，獲得當(dāng) 前工況下的返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS' sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA' sv;如此得到的給礦量 運(yùn)行設(shè)定值Μ(/ sv、返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS' sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA' sv作為當(dāng)前工況 下選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)的給礦量、返砂水量和排礦水量的最佳設(shè)定值，提供給選礦廠磨礦 分級(jí)系統(tǒng)的控制器進(jìn)行設(shè)置，使選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)一直在最佳方式下運(yùn)行。
[0029]本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于：
[0030]所述步驟1)中，選礦廠球磨機(jī)制粉系統(tǒng)采用PLC和工控機(jī)組成的DCS系統(tǒng);該DCS系 統(tǒng)利用模擬量采集模塊采集信號(hào)數(shù)據(jù)，采集速率為250ms，采用平均值濾波4點(diǎn);并根據(jù)信號(hào) 波動(dòng)量大小，對(duì)給礦量M。、返砂水量W rs、排礦水量、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流I。信號(hào)數(shù)據(jù) 設(shè)置一階慣性濾波，一階慣性濾波公式為：
[0031] x(k) = ay(k) + ( l-a)x(k-l)
[0032] 式中，x(k)為某信號(hào)數(shù)據(jù)本次最終結(jié)果，x(k-l)為該信號(hào)數(shù)據(jù)上次最終結(jié)果，y(k) 為該信號(hào)數(shù)據(jù)本次實(shí)時(shí)測(cè)量值，a為濾波系數(shù)，k為大于1的自然數(shù)。
[0033] 所述步驟5)中，面向數(shù)據(jù)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，包括以下步驟：
[0034] 5-1)分別從步驟4)中擴(kuò)展后的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中維M。、維Wrs、維W ca、維1?和維1。的擴(kuò) 展維中選擇一個(gè)維度出來，組合為一條候選模式CP;遍歷維M。、維Wrs、維Wca、維1?和維1。所有 擴(kuò)展維的組合，得到候選模式集CPSAPSilCP^CP^ . . .，CPU}，u表示互不相同的模式數(shù)量； [0035] 5-2)對(duì)某設(shè)定數(shù)據(jù)集進(jìn)行決策規(guī)則集構(gòu)建，對(duì)于給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集，決策屬性為給礦 量設(shè)定值 AC .AC 的擴(kuò)展維 MOD = ],2,...,5，表示為：ΜΟ)，Μ〇Γ :，， 滅(? = ，MOj. = MOf，M〇fv = MOf ;從候選模式集CPS中選擇出一候選模式CPi e CPS，i = 1，2，. . . u，與維Mf的5個(gè)擴(kuò)展維組合，構(gòu)成一條決策規(guī)則項(xiàng);遍歷所有候選模式 (：?1與給礦量設(shè)定值M:1的擴(kuò)展維的組合，得到給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表？; 7；%中元素 qij的初始值為〇,即qij = 〇，i = l，2, · · .u, j = l，2, · · ·，5，qij表示在模式屬性的取值組合符 合模式CP,且給礦量設(shè)定值為Λ/6?;的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量；
[0036] 5-3)給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表巧》"中，將由維M。、維Wrs、維Wca、維Im和維I。的擴(kuò)展維組 合的候選模式CP^A表示，將由維風(fēng):1的5個(gè)擴(kuò)展維 的規(guī)則后項(xiàng)用B表示；則對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中數(shù)據(jù)實(shí)例Xk，根據(jù)下式計(jì)算實(shí)例Xk對(duì)候選模式 CPi的模糊支持度（Cf):
[0038]
表示初始數(shù)據(jù)集DS〇中數(shù)據(jù)實(shí)例xk關(guān)于A中各元素的隸屬度值的乘 積;根據(jù)步驟4)中對(duì)維各擴(kuò)展維上隸屬度函數(shù)的定義，計(jì)算實(shí)例xk對(duì)由維M】1某一擴(kuò)展 維///0二 / = Ur,5 的隸屬度值/(?);
[0039] 5-4)遍歷候選模式集CPS所有候選模式CPieCPS，i = l，2, · · .u，通過步驟5-3)所 述公式，計(jì)算其模糊支持度(Cf)，對(duì)所得模糊支持度升序排列，獲得使實(shí)例Xk模糊支 持度(C/丨）最大的候選模式CPv的標(biāo)號(hào)V，即V = argM.2 Λ max[p%；TA (C^)};同樣，遍 歷維ΜΓ的5個(gè)擴(kuò)展維通過步驟5-3)所述公式，計(jì)算并升序排列隸屬度值 ^)，獲得使隸屬度值(Λ))最大的擴(kuò)展維姐^的標(biāo)號(hào)h，即 1 (/j :根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對(duì)步驟5-2)所構(gòu)建給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表 中元素 qvh進(jìn)行累加，即qvh=qvh+l;
[0040] 5-5)針對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟5-3)到5-4)，實(shí)現(xiàn)給礦量設(shè)定 決策列聯(lián)表『Λ/〇、ν.中元素的更新;表7l/?Λ.中元素 qij，i = l，2, . . .，u且j = l，2,. . .，5,表示在模 式屬性集{M。，Wrs，Wa，Im，I。}對(duì)應(yīng)的劃分空間下，初始數(shù)據(jù)集DSo中具有模式CPi所代表模糊 語(yǔ)言值組合，且在給礦量設(shè)定值A(chǔ)C維上模糊語(yǔ)言值為的實(shí)例數(shù)量;初始數(shù)據(jù)集DS〇中 所有數(shù)據(jù)實(shí)例能夠被唯一的劃至u個(gè)互不相同的模式之一，且在每一模式內(nèi)形成一定的決 策值分布；
[0041] 5-6)分別對(duì)返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集，重復(fù)步驟5-2)~步驟5-5)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，完成返砂水量設(shè)定列聯(lián)表?，和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表的構(gòu) 建。
[0042] 所述步驟6)中，基于決策信息的增量更新和完備化方法，包括以下步驟：
[0043] 6-1)決策列聯(lián)表中模式互不相同，對(duì)于給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表7；噸，具有u個(gè)互異 的模式CPhiilJ，. . .，u;將決策列聯(lián)表中每一行內(nèi)容視為一條決策規(guī)則，生成形如〃 IF……THEN……〃的規(guī)則i4〇iv:,(r= 1,2,…,〃），并做如下變換：
[0045] 式中，￥*盧{咄，吧，2#3}，表示規(guī)則私％在屬性&盧{1。，1，^山，1。}上的模 糊語(yǔ)言取值;表示規(guī)則私 〇"在決策屬性上模糊語(yǔ)言取值為M〇..(. e }Λ吸ΛΚΖ，AS,/^丨的 條件概率％ 表示在模式屬性的取值組合符合規(guī)則克&且給礦量設(shè)定值為 Μ〇?的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量;根據(jù)上述定義，將給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表轉(zhuǎn)化為給礦量設(shè)定 決策規(guī)則集Ρμθ".;
[0046] 6-2)對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集A#,，每一條蘊(yùn)涵規(guī)則由單獨(dú)規(guī)則前件
[Vtl，Vt2, · · ·，Vt5]和規(guī)貝1J后件集_0^鍾0^從忠,麗(9上,_?^}組成;規(guī)則<私對(duì)應(yīng)的權(quán)重 % 遍為數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)；
[0047] 6-3)提取步驟2)中形成增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSk(k2 1)，如：增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSiiUM+l·， XM+l, . . .，XM+d，取出數(shù)據(jù)實(shí)例XM+1，根據(jù)步驟5-3)和步驟5-4)所述方法確定XM+1在模式屬性 集{1。，1^，1^，1"，1。}對(duì)應(yīng)的劃分空間下規(guī)則前件取值[￥? +1)1，￥_)2，...，￥?+1)5]，以及在 決策屬性上的模糊語(yǔ)言取值-尤 5
[0048] 6-4)將計(jì)算出的實(shí)例xm+1所屬規(guī)則前件[V(M +m，V(M+1)2, . . .，V(m+1)5]與給礦量設(shè)定決 策規(guī)則集中各規(guī)則的前件進(jìn)行對(duì)比;如實(shí)例XM+1所屬規(guī)則前件無法與ΡΛ/0,,中任一規(guī)則的 前件相匹配時(shí)，跳轉(zhuǎn)至步驟6-5);如實(shí)例ΧΜ+1所屬規(guī)則前件與Α1ΛΛν中規(guī)則i?( /〇5,的規(guī)則前件相 匹配時(shí)，更新規(guī)則在決策屬性模糊語(yǔ)言值MO；上實(shí)例數(shù)量qts = qts+l，論域中數(shù)據(jù)實(shí) 例總數(shù)M = M+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則集私^中規(guī)則在各決策屬性模糊語(yǔ)言值上的條 件概率=U,...,5，以及所有規(guī)則的權(quán)重％=丨，2，…，"，并跳 轉(zhuǎn)至步驟6-6);
[0049] 6-5)實(shí)例χΜ+1所屬規(guī)則前件無法與中任一規(guī)則對(duì)應(yīng)前件相匹配時(shí)，新加入決 策規(guī)則冗i 該新加規(guī)則和/0"的規(guī)則前件為實(shí)例ΧΜ+1所屬規(guī)則前件[V(M+1)1，V(M+1)2,...， V(M+1)5]，該規(guī)則在決策屬性模糊語(yǔ)言值皿\上的實(shí)例數(shù)量q(u+1)s = 1，而在其他決策屬性模 糊語(yǔ)言值MO/v (4上的實(shí)例數(shù)量q js = 0;更新決策規(guī)則集的規(guī)則數(shù)量u = u+1，論域 上數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)M = M+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則表中新加規(guī)則/Ci在各決策屬性模糊 語(yǔ)言值上的條件概率4+11;= =以，…，5，以及所有規(guī)則的權(quán)重 Κ = Σ,Μ%/紙f = 1,?…，并跳轉(zhuǎn)至步驟6-6);
[0050] 6-6)獲得加入增量數(shù)據(jù)集DSi={xm+i，xm+i，. . .，χμ+l}中數(shù)據(jù)實(shí)例XM+1后，更新了的 給礦量設(shè)定決策規(guī)則集An;
[0051 ] 6-7)對(duì)增量數(shù)據(jù)集DS沖其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟6-3)~步驟6-6 )，獲得基于初始 數(shù)據(jù)集DSo和增量數(shù)據(jù)集D&的給礦量設(shè)定決策規(guī)則集:
[0052] 6-8)對(duì)增量數(shù)據(jù)庫(kù)中其他數(shù)據(jù)集DSk，k> 1，重復(fù)步驟6-3)~步驟6-7 )，實(shí)現(xiàn)了對(duì) 決策規(guī)則集基于數(shù)據(jù)集DSk的增量更新；
[0053] 6-9)針對(duì)返砂水量設(shè)定列聯(lián)表仏^和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表r"r4i，重復(fù)步驟6-1)~ 步驟6-8)，完成對(duì)返砂水量設(shè)定決策集和排礦水量設(shè)定決策集Ακ·,.的增量更新；
[0054] 6-10)判斷當(dāng)前給礦量設(shè)定決策規(guī)則集化< .，是否滿足V_K =0，i=d，2，...，〃，u表示 決策規(guī)則集規(guī)模;如符合上述條件，則跳轉(zhuǎn)至6-11);如不符合上述條件，則以當(dāng)前決策 規(guī)則集作為相應(yīng)完備化規(guī)則集，并跳轉(zhuǎn)至6-16);
[0055] 6-11)對(duì)某決策規(guī)則集進(jìn)行完備化，決策規(guī)則集前件為5個(gè)語(yǔ)言變量{M0，WRS，WCA， 頂，1(：}，值域都為[0，1]，在每一語(yǔ)言變量上定義了5個(gè)模糊子集{他，吧，2，？5少8}作為語(yǔ)言 值;對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集％，決策變量為ΜΓ，值域?yàn)閇0，1 ]，其上定義5個(gè)模糊子 集{陬，吧，2，？5少8}作為語(yǔ)言值；
[0056] 6-12)遍歷中所有規(guī)則，篩選出規(guī)則權(quán)重Wt = 0的規(guī)則巧&，并組成缺失規(guī)則 集MR，即|呎=0,f = 1,2，...,〃}，則有效規(guī)則集^ = -Μ ;對(duì)缺失規(guī)則集MR 中單個(gè)規(guī)則mRi，通過匹配規(guī)則前件的語(yǔ)言值組合，篩選出所有與規(guī)則mRi相差一個(gè)相鄰模糊 子集的有效規(guī)則eRj eER，并組成缺失規(guī)則mRi的鄰近規(guī)則集NRi;
[0057] 6-13)對(duì)缺失規(guī)則mRiEMR的鄰近規(guī)則集靡,…鑛;細(xì)f e朋，k<< u，根據(jù)下式計(jì)算缺失規(guī)則mRi對(duì)應(yīng)后件在決策語(yǔ)言值祕(mì)尤.上的條件概率/f :
[0059] 其中，Pks表示鄰近規(guī)則在決策語(yǔ)言值MOm上的條件概率;W k表示鄰近規(guī)則 #皮的規(guī)則權(quán)重；
[0060] 6-14)將缺失規(guī)則mRi的規(guī)則前件與步驟6-13)計(jì)算所得規(guī)則后件在各決策語(yǔ)言值 上的條件概率進(jìn)行組合，構(gòu)成推理規(guī)則iRi;
[0061 ] 6-15)依次對(duì)缺失規(guī)則集MR中所有缺失規(guī)則，重復(fù)步驟6-13)~步驟6-14)，獲得一 系列推理規(guī)則iRi，i = 1，2，. . .，| MR |，MR |為集合的模，構(gòu)成推理規(guī)則集
；更新給 礦量設(shè)定決策規(guī)則集A,,, = ，實(shí)現(xiàn)了決策規(guī)則集/??的完備化；
[0062] 6_16)獲得完備化決策規(guī)則集;針對(duì)返砂水量設(shè)定決策集Akrssj>和排礦水量設(shè) 定決策集，_重復(fù)步驟6-11)~步驟6_15)，分別獲得完備化的決策規(guī)則集。
[0063] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：
[0064] 本發(fā)明所述的基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，采用基于 智能控制的模糊控制技術(shù)，通過構(gòu)建給礦量、返砂水量和排礦水量決策規(guī)則集，實(shí)現(xiàn)對(duì)選礦 廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)中三個(gè)控制回路優(yōu)化設(shè)定值的可靠估計(jì)。該新型節(jié)能優(yōu)化方法與已有磨礦 分級(jí)系統(tǒng)中控制回路設(shè)定值尋優(yōu)方法相比，由于采用綜合相關(guān)過程變量數(shù)據(jù)以構(gòu)建模糊決 策規(guī)則集，實(shí)現(xiàn)對(duì)特定控制回路設(shè)定值優(yōu)化的方法，因此優(yōu)化過程中即避免了采用專家經(jīng) 驗(yàn)知識(shí)所引入的主觀不確定性，又克服了過程變量間相關(guān)性對(duì)回路設(shè)定值估計(jì)精度的影 響。本發(fā)明所述方法基于對(duì)生產(chǎn)過程記錄數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算，提高模糊決策規(guī)則集的適應(yīng) 性，優(yōu)化增量決策規(guī)則集的動(dòng)態(tài)性，保證決策規(guī)則集的完備性。本發(fā)明所述的基于決策規(guī)則 提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，將模糊控制技術(shù)、規(guī)則提取技術(shù)、規(guī)則增量更新 技術(shù)以及規(guī)則完備化技術(shù)相集成，可消除工況時(shí)變的影響，實(shí)現(xiàn)磨礦分級(jí)系統(tǒng)中控制回路 最優(yōu)設(shè)定值的可靠估計(jì)。 【【附圖說明】】
[0065] 圖1為給礦量語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)曲線圖；
[0066] 圖2為返砂水量和排礦水量語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)曲線圖；
[0067] 圖3為磨機(jī)電流和分級(jí)機(jī)電流語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)曲線圖；
[0068] 圖4為給礦量設(shè)定值語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)曲線圖；
[0069] 圖5為返砂水量設(shè)定值和排礦水量設(shè)定值語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)曲線圖。 【【具體實(shí)施方式】】
[0070] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)描述：
[0071] 本發(fā)明基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，以給礦量、返砂 水量和排礦水量的優(yōu)化設(shè)定為目標(biāo)，構(gòu)建模糊決策規(guī)則集實(shí)現(xiàn)對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)中三 個(gè)控制回路設(shè)定值的在線估計(jì)，其中，基于列聯(lián)表的決策規(guī)則提取、規(guī)則集的增量更新和完 備化是通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)獲得，具體包括以下步驟：
[0072] 1)根據(jù)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)在人工操作狀態(tài)下，利用模擬量采集模塊采集記錄數(shù) 據(jù)信息，以給礦量M。、返砂水量W rs、排礦水量Wca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流I。組成模式屬性 集，分別以給礦量設(shè)定值A(chǔ)iT、返砂水量設(shè)定值及排礦水量設(shè)定值組成決策屬性集， 按照系統(tǒng)預(yù)設(shè)時(shí)間t進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣記錄，構(gòu)成現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)已有歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)用統(tǒng) 計(jì)預(yù)處理技術(shù)，獲得采樣時(shí)間〖2 = 4^的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)在丨2時(shí)刻維度I；上的取值為：
[0074]其中，F(xiàn)nf e{M。,人,風(fēng):分別表示現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和預(yù)選數(shù) 據(jù)庫(kù)D中的對(duì)應(yīng)維度，F(xiàn)i(k · t)表示現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)在k · "時(shí)刻維度Fi上的取值。而后，對(duì) 數(shù)據(jù)實(shí)例數(shù)量為Μ預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D進(jìn)行歸一化處理，數(shù)據(jù)實(shí)例&在維度g上的歸一化取值可 通過下式進(jìn)行計(jì)算：
[0076]式中，xf表示數(shù)據(jù)實(shí)例幻在維度巧上的原始取值，和Ρ?分別表示Μ個(gè)數(shù)據(jù)實(shí) 例在維度€上所取原始值的最大值和最小值。通過上述處理后，預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D在模式屬性集 {1。具3，1山，1。}和決策屬性集{<'',^，《1上，每一維度的值域?yàn)閇0，1];
[0077] 2)讀取預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中已有Μ個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例，并組成初始數(shù)據(jù)集DSo;工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)繼續(xù) 存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并形成m個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)模固定為L(zhǎng)的增量數(shù)據(jù)集，其中第k個(gè)增量數(shù)據(jù)集DS k可表示為：
[0078] DSk= {x(k-l)M+l，X(k-1)Μ+2,…，X(k-1)M+l}
[0079] 其中，ke U，2, ...,111}，Xj和je{(k-l)M+l，（k-l)M+2,…，（k-l)M+L}表示增量數(shù)據(jù) 集DSk中的一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例，M為增量數(shù)據(jù)集DS k起始位置標(biāo)示，L為增量數(shù)據(jù)集DSk的實(shí)例數(shù)量， m為大于1的自然數(shù)，k為小于等于m的自然數(shù)；
[0080] 3)設(shè)定預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中給礦量M。、返砂水量Wrs、排礦水量Wca、磨機(jī)電流Im、分級(jí)機(jī)電 流I c、給礦量設(shè)定值ΜΓ、返砂水量設(shè)定值及排礦水量設(shè)定值的語(yǔ)言變量分別為M0、 醫(yī)5、^^\、頂、1(：、]\1(^、醫(yī)5"和^^^，其論域?yàn)閇0，1] ;語(yǔ)言變量?jī)?cè)、醫(yī)5、^^\、頂、1(：、]\1(^、 WRSsv和WCASV的語(yǔ)言值均為{，吧，2，？3，？8}，咄、奶、2、？3和?8分別代表負(fù)大、負(fù)小、零、正 小和正大；以模式屬性集{M。，W rsIm，I。}分別與決策屬性AC、組成給礦量設(shè) 定數(shù)據(jù)集、返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集。
[0081] 4)根據(jù)步驟3)對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)所構(gòu)建的語(yǔ)言變量，根據(jù)定義的 語(yǔ)言值進(jìn)行預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D的維度擴(kuò)展。如:根據(jù)語(yǔ)言變量M0的語(yǔ)言值，將預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)的維M。 擴(kuò)展成維Mf、維維、維Mf和維Mf，并稱維ikif 3、維Mf、維、維Mf和維 Mf為維M。的擴(kuò)展維。接著，根據(jù)維M。上語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)，以及預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)中每一實(shí)例在 維M。上取值，可確定每個(gè)實(shí)例在維Μ：?、維.Mf、維Mf、維和維上的隸屬度值;語(yǔ) 言變量MO、WRS、WCA、頂和IC采用論域?yàn)閇0，1 ]高斯型隸屬度函數(shù)族，M0SV、WRSsv和WCAS v中的 語(yǔ)言值均采用論域?yàn)閇0，1]的等腰三角型隸屬度函數(shù)族。采用相同方法，對(duì)預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中 其它維進(jìn)行擴(kuò)展，并確定每個(gè)實(shí)例在給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集、返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量 設(shè)定數(shù)據(jù)集中對(duì)應(yīng)擴(kuò)展維上的隸屬度值；
[0082] 5)分別從步驟4)中擴(kuò)展后的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中維M。、維Wrs、維、維I m和維I。的擴(kuò)展 維中選擇一個(gè)維度出來，組合為一條候選模式CP;遍歷維M。、維Wrs、維Wca、維1"和維I。所有擴(kuò) 展維的組合，可得到候選模式集CPSAPSilCP^CPs，. . .，CPU}，u表示互不相同的模式數(shù)量； [0083] 6)對(duì)某設(shè)定數(shù)據(jù)集進(jìn)行決策規(guī)則集構(gòu)建，對(duì)于給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集，決策屬性為給礦 量設(shè)定值^1;維^''的擴(kuò)展維財(cái)〇/1.,./ = 1,2,...,5，表示為：從〇丨,.=1/<^，財(cái)0,,=從(^， M〇fv =_細(xì)尤，MOj. =AiQf，MOf,. =AiQf ;從候選模式集CPS中選擇出一候選模式CPi e CPS，i = 1，2，... u，與維Mf的5個(gè)擴(kuò)展維組合，構(gòu)成一條決策規(guī)則項(xiàng);遍歷所有候選模式 (：?1與給礦量設(shè)定值ΜΓ的擴(kuò)展維的組合，可得到給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表7；#, ; 中元素 qij的初始值為〇,即qij = 〇,i = l，2, · · .u, j = l,2, · · · ,5，qij表示在模式屬性的取值組合符 合模式CP,且給礦量設(shè)定值為MO/v的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量；
[0084] 7)給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表匕&中，將由維Μ。、維Wrs、維、維I m和維I。的擴(kuò)展維組合 的候選模式CP^A表示，將由維Mf的5個(gè)擴(kuò)展維 規(guī)則后項(xiàng)用B表示；則對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中數(shù)據(jù)實(shí)例Xk，可根據(jù)下式計(jì)算實(shí)例Xk對(duì)候選模式 CPi的模糊支持度
[0086]
表示初始數(shù)據(jù)集DS〇中數(shù)據(jù)實(shí)例Xk關(guān)于A中各元素的隸屬度值的乘 積。根據(jù)步驟4)中對(duì)維各擴(kuò)展維上隸屬度函數(shù)的定義，計(jì)算實(shí)例xk對(duì)由維祕(mì)=某一擴(kuò)展 維桃)、(.,/ =丨,5的隸屬度值￡ii (々）；
[0087] 8)遍歷候選模式集CPS所有候選模式CPi￡CPS,i = l ,2, . . .u，通過步驟7)所述公 式，計(jì)算其模糊支持度夂(C7：)，對(duì)所得模糊支持度升序排列，獲得使實(shí)例Xk模糊支持度 最大的候選模式CPV的標(biāo)號(hào)V，即v = argM2 ,, max·^%^ (Cf)};同樣，遍歷維 AC的5個(gè)擴(kuò)展維= 1,...,5，通過步驟7)所述公式，計(jì)算并升序排列隸屬度值(?)， 獲得使隸屬度值(?)最大的擴(kuò)展維涵尤的標(biāo)號(hào)h，即A = argM2 5max|//1/0, (./)J ；f| 據(jù)計(jì)算結(jié)果，對(duì)步驟6)所構(gòu)建給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表Tam,中元素 qvh進(jìn)行累加，即qvh=qvh+l;
[0088] 9)針對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟7)到步驟8)，實(shí)現(xiàn)給礦量設(shè)定決 策列聯(lián)表『《〇" :中元素的更新;表7ku中元素 qij，i = l，2, . . .，u且j = l，2, . . .，5,表示在模式 屬性集{M。，Wrs，Wa，Im，I。}對(duì)應(yīng)的劃分空間下，初始數(shù)據(jù)集DSo中具有模式CPi所代表模糊語(yǔ) 言值組合，且在給礦量設(shè)定值Mf維上模糊語(yǔ)言值為的實(shí)例數(shù)量;初始數(shù)據(jù)集DSo中所 有數(shù)據(jù)實(shí)例可被唯一的劃至u個(gè)互不相同的模式之一，且在每一模式內(nèi)形成一定的決策值 分布；
[0089] 10)同理，分別對(duì)返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集，重復(fù)步驟6)~步驟 9)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，可完成返砂水量設(shè)定列聯(lián)表^_"和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表?^4 的構(gòu)建。
[0090] 11)上述構(gòu)建的決策列聯(lián)表中模式互不相同，對(duì)于給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表巧衍"，具 有u個(gè)互異的模式CPuiilJ，. . .，u;將決策列聯(lián)表中每一行內(nèi)容視為一條決策規(guī)則， 可生成形如〃 IF……THEN……〃的規(guī)則和/(^,(/ = 1,2_,,?)，并做如下變換：
[0093] 式中，￥*盧{咄，吧，2，？3，卩8}，表示規(guī)則私0"在屬性&盧{1。，1，^，1心1。}上的模 糊語(yǔ)言取值;Pt請(qǐng)示規(guī)則私1在決策屬性上模糊語(yǔ)言取值為腫滅,ΛΚ,Ζ，搜，/^}的 條件概率/丨,表示在模式屬性的取值組合符合規(guī)則且給礦量設(shè)定值 為MO/,的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量;根據(jù)上述定義，將給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表?；/￡^轉(zhuǎn)化為給礦量設(shè) 定決策規(guī)則集；
[0094] 12)對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集，每一條蘊(yùn)涵規(guī)則由單獨(dú)規(guī)則前件[Vtl， Vt2, . · .，Vt5]和規(guī)則后件集~〇1|>/〇::,.憤)二似〇:丨，/價(jià) )1組成；規(guī)則馬(^對(duì)應(yīng)的權(quán)重 階:逼為數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)；
[0095] 13)提取步驟2)中形成增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSk(k2 1)，如:增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSiilxM+UM+i，...， xm+l}，取出數(shù)據(jù)實(shí)例XM+1，根據(jù)步驟7)和步驟8)所述方法確定XM+1在模式屬性集{M〇，Wrs，W ca， Im，I。}對(duì)應(yīng)的劃分空間下規(guī)則前件取值[V(M+1)1，V(M+1) 2,. . .，V_)5]，以及在決策屬性AC上 的模糊語(yǔ)言取值MR,:
[0096] 14)將計(jì)算出的實(shí)例xm+1所屬規(guī)則前件[V(M+m，V (M+1)2, · . ·，V(m+1)5]與給礦量設(shè)定決 策規(guī)則集中各規(guī)則的前件進(jìn)行對(duì)比；如實(shí)例XM+1所屬規(guī)則前件無法與中任一規(guī)則 的前件相匹配時(shí)，跳轉(zhuǎn)至步驟15);如實(shí)例》!+1所屬規(guī)則前件與Am,,中規(guī)則i?I/Csv的規(guī)則前件 相匹配時(shí)，更新規(guī)則在決策屬性模糊語(yǔ)言值上實(shí)例數(shù)量q ts = qts+l，論域中數(shù)據(jù) 實(shí)例總數(shù)M = M+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則集、中規(guī)則.$m〇5v在各決策屬性模糊語(yǔ)目值上的 條件概率巧=%, J = 1,2,…,5，以及所有規(guī)則的權(quán)重％ = Κ=ι %/M，f = ]，2,…,μ，并 跳轉(zhuǎn)至步驟6-6);
[0097] 15)實(shí)例χΜ+1所屬規(guī)則前件無法與馬_"中任一規(guī)則對(duì)應(yīng)前件相匹配時(shí)，新加入決策 規(guī)則思^" ;該新加規(guī)則$^1的規(guī)則前件為實(shí)例ΧΜ+1所屬規(guī)則前件[ν(Μ+υι，ν(Μ+υ2,...， ν(Μ+1)5]，該規(guī)則在決策屬性模糊語(yǔ)言值上的實(shí)例數(shù)量q(u+1)s=1，而在其他決策屬性模 糊語(yǔ)言值上的實(shí)例數(shù)量仙=〇;更新決策規(guī)則集Ακλ,的規(guī)則數(shù)量u = u+l，論域 上數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)M = M+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則表中新加規(guī)則iCi,在各決策屬性模糊 語(yǔ)言值上的條件概率仏+1}/=? ("+1),/^^,_.，7_ = 1,2，...，5，以及所有規(guī)則的權(quán)重 Σ]νλ,/紙卜i，2-,?，并跳轉(zhuǎn)至步驟16);
[0098] 16)獲得加入增量數(shù)據(jù)集DSi={xm+i，xm+i，…，χμ+l}中數(shù)據(jù)實(shí)例xm+1后，更新了的給 礦量設(shè)定決策規(guī)則集;
[0099] 17)對(duì)增量數(shù)據(jù)集DSi*其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟13)~步驟16)，獲得基于初始數(shù) 據(jù)集DS〇和增量數(shù)據(jù)集D&的給礦量設(shè)定決策規(guī)則集;
[0100] 18)對(duì)增量數(shù)據(jù)庫(kù)中其他數(shù)據(jù)集DSk，k>l，重復(fù)步驟13)~步驟17)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)決策 規(guī)則集基于數(shù)據(jù)集DSk的增量更新；
[0101 ] 19)針對(duì)返砂水量設(shè)定列聯(lián)表1%"和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表Gc.i,，重復(fù)步驟11)~步 驟18)，完成對(duì)返砂水量設(shè)定決策集和排礦水量設(shè)定決策集的增量更新；
[0102] 20)判斷當(dāng)前給礦量設(shè)定決策規(guī)則集％?〇",，是否滿足V'H( = K2，...，〃，u表示決 策規(guī)則集規(guī)模;如符合上述條件，則跳轉(zhuǎn)至步驟21);如不符合上述條件，則以當(dāng)前決 策規(guī)則集作為相應(yīng)完備化規(guī)則集，并跳轉(zhuǎn)至步驟26);
[0103] 21)對(duì)某決策規(guī)則集進(jìn)行完備化，決策規(guī)則集前件為5個(gè)語(yǔ)言變量{M0，WRS，WCA， 頂，1(：}，值域都為[0，1]，在每一語(yǔ)言變量上定義了5個(gè)模糊子集{他，吧，2，？5少8}作為語(yǔ)言 值;對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集叢^，決策變量為ΑΤΓ，值域?yàn)閇0，1 ]，其上定義5個(gè)模糊子 集{陬，吧，2，？5少8}作為語(yǔ)言值；
[0104] 22)遍歷仏^中所有規(guī)則，篩選出規(guī)則權(quán)重Wt = 0的規(guī)則，并組成缺失規(guī)則集 MR，即細(xì)= ·[</0ιι |% =(M = l，2，...,w}，則有效規(guī)則集探= ￡>m0i -MR ;對(duì)缺失規(guī)則集厭中 單個(gè)規(guī)則mRi，通過匹配規(guī)則前件的語(yǔ)言值組合，篩選出所有與規(guī)則mRi相差一個(gè)相鄰模糊子 集的有效規(guī)則eRj eER，并組成缺失規(guī)則mRi的鄰近規(guī)則集NRi;
[0105] 23)對(duì)缺失規(guī)則 mRiEMR 的鄰近規(guī)則集 …，Λ7?/ e ，k<< u，根據(jù)下式計(jì)算缺失規(guī)則mRd#應(yīng)后件在決策語(yǔ)言值A(chǔ)fCC上的條件概率if :
[0107] 其中，Pks表示鄰近規(guī)則在決策語(yǔ)言值的條件概率;Wk表示鄰近規(guī)則 的規(guī)則權(quán)重；
[0108] 24)將缺失規(guī)則mRi的規(guī)則前件與步驟23)計(jì)算所得規(guī)則后件在各決策語(yǔ)言值上的 條件概率進(jìn)行組合，構(gòu)成推理規(guī)則iRi;
[0109] 25)依次對(duì)缺失規(guī)則集MR中所有缺失規(guī)則，重復(fù)步驟23)~步驟24)，獲得一系列推 理規(guī)則iRi，i = 1，2，. . .，| MR |，MR |為集合的模，構(gòu)成推理規(guī)則集
；:更新給礦量設(shè) 定決策規(guī)則集zULiM，實(shí)現(xiàn)了決策規(guī)則集的完備化；
[0110] 26)獲得完備化決策規(guī)則集，針對(duì)返砂水量設(shè)定決策集和排礦水量設(shè)定 決策集為《；4?，重復(fù)步驟21)~步驟25)，分別獲得完備化的決策規(guī)則集
[0111] 27)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)通過測(cè)量模塊測(cè)量當(dāng)前工況下的給礦量M。、返砂水量Wrs、 排礦水量W ca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流Ic的運(yùn)行值且分別由π/ca、V jPV c來表征； 根據(jù)步驟4)中所述各變量語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)選擇，計(jì)算，。、礦"、礦ca、疒瘌疒 c分別在不同 擴(kuò)展維上的模糊隸屬度值，其中，rsf ca、V dPV。分別為運(yùn)行值π/。、^ rs、^ ca、V "和 對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言值;選擇各語(yǔ)言變量下獲得最大隸屬度值的語(yǔ)言值組合形成運(yùn)行前件 集PAS，該前件集為
[0112] 28)搜索由步驟26)獲得的完備化規(guī)則集，如:給礦量設(shè)定規(guī)則集，匹配得到給礦量 設(shè)定運(yùn)行規(guī)則Ri&，該規(guī)則RU si的前件模式等于運(yùn)行前件集PAS= {M'。rs ，1'm，I 'c}，運(yùn)行規(guī)則Rk中規(guī)則后件為給礦量設(shè)定值語(yǔ)言變量M〇sv語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}上對(duì) 應(yīng)的實(shí)例條件概率Ρυ，j = l，2,. . .，5;根據(jù)步驟4)中所述論域選擇為[0，1]的等腰三角形隸 屬度函數(shù)族，并通過下式計(jì)算運(yùn)行規(guī)則對(duì)應(yīng)給礦量設(shè)定值的去模糊化值:
[0114] r，j' = l，2,…,5為語(yǔ)言變量M0SV對(duì)應(yīng)語(yǔ)言值{，吣，2，？5，？8}在論域[0，1]上定義 的等腰三角型隸屬度函數(shù)的中心；根據(jù)步驟1)中歸一化公式，通過下式將論域?yàn)閇0，1]的 Λ/0!,變換回其原始值域內(nèi)，并表示為給礦量運(yùn)行設(shè)定值M(/ sv:
[0116] 和匕^分別表示預(yù)選數(shù)據(jù)D中數(shù)據(jù)實(shí)例在維度ΜΓ上所取原始值的最大值和 最小值。
[0117] 29)對(duì)返砂水量設(shè)定規(guī)則集和排礦水量設(shè)定規(guī)則集重復(fù)步驟28)的處理過程，獲得 當(dāng)前工況下的返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS' sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA' sv;如此得到的給礦 量運(yùn)行設(shè)定值Μ(/ sv、返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS' sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA' sv作為當(dāng)前工 況下選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)的給礦量、返砂水量和排礦水量的最佳設(shè)定值，提供給選礦廠磨 礦分級(jí)系統(tǒng)的控制器進(jìn)行設(shè)置，使選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)一直在最佳方式下運(yùn)行。
[0118] 實(shí)施例：
[0119] 以某選礦廠一段#4磨的磨礦分級(jí)系統(tǒng)為例，給出本發(fā)明的一個(gè)具體應(yīng)用。該磨礦 分級(jí)系統(tǒng)的主要設(shè)備包括:型號(hào)為QM440 3.6x4.5的球磨機(jī)，以及型號(hào)為2FLCO 2400x14050 的水力螺旋分級(jí)機(jī)。其工作流程為:原礦經(jīng)破碎放置在礦倉(cāng)中，通過變頻器控制振動(dòng)給礦機(jī) 不斷給礦至皮帶，再經(jīng)帶有電子秤的皮帶將礦物傳送至球磨機(jī)進(jìn)行研磨;通過電動(dòng)調(diào)節(jié)閥 來控制返砂水量和排礦水量，保證礦石和水的混合物在球磨機(jī)內(nèi)部充分研磨，球磨機(jī)排出 礦漿流入水力螺旋分級(jí)機(jī)進(jìn)行粒度分級(jí)，粒度不合格(較粗）的返至球磨機(jī)再次研磨，粒度 合格(較細(xì))的在排礦水的作用下溢流下一工序;通過電流變送器檢測(cè)球磨機(jī)和水力螺旋分 級(jí)機(jī)的工作電流。
[0120] 本發(fā)明以給礦量、返砂水量和排礦水量的優(yōu)化設(shè)定為目標(biāo)，構(gòu)建模糊決策規(guī)則集 實(shí)現(xiàn)對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)中三個(gè)控制回路設(shè)定值的在線估計(jì)，其中，基于列聯(lián)表的決策 規(guī)則提取、規(guī)則集的增量更新和完備化是通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)過程數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)獲得。根 據(jù)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)在人工操作狀態(tài)下，利用模擬量采集模塊采集記錄數(shù)據(jù)信息，以給 礦量M。、返砂水量W rs、排礦水量Wca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流IcJ且成模式屬性集，分別以給 礦量設(shè)定值ΜΓ、返砂水量設(shè)定值及排礦水量設(shè)定值組成決策屬性集，按照系統(tǒng)預(yù) 設(shè)時(shí)間250ms進(jìn)行平均值濾波，完成數(shù)據(jù)采樣記錄，構(gòu)成現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)。并選取該磨礦分 級(jí)系統(tǒng)處于正常（[120t/h，160t/h])，欠載（[Ot/h，120t/h])和過載（[160t/h，180t/h])等 穩(wěn)定工況下各1200組數(shù)據(jù)共3600組歷史數(shù)據(jù)，隨機(jī)抽取2000組數(shù)據(jù)作為初始數(shù)據(jù)集DSo,并 將剩余1600組數(shù)據(jù)隨機(jī)劃分為4個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)模固定為400的增量數(shù)據(jù)集DS k，k=l，2,3,4。
[0121] 設(shè)定預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中給礦量Μ。、返砂水量Wrs、排礦水量、磨機(jī)電流Im、分級(jí)機(jī)電流 I。、給礦量設(shè)定值A(chǔ)C、返砂水量設(shè)定值)及排礦水量設(shè)定值％：；的語(yǔ)言變量分別為M0、 5、賈^、頂、1(：、]\?^、殿5"和賈^" ;語(yǔ)言變量]\?)、職5、^^、頂、1(：、]\?^、殿5"和《^^的語(yǔ)言 值均為{，吧，2，？3，？8}，呢、吧、2、？3和1^分別代表負(fù)大、負(fù)小、零、正小和正大 ；以模式屬 性集{1。，1"，1。3，1&1。}分別與決策屬性1^、》了和％?組成給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集、返砂水量 設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集。構(gòu)建好的各語(yǔ)言變量在各自原始論域中，對(duì)應(yīng)隸屬度 函數(shù)曲線如圖1-圖5所示：
[0122] 給礦量設(shè)定列聯(lián)表、返砂水量設(shè)定列聯(lián)表和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表的建立通過以下 幾個(gè)步驟：
[0123] 1)分別從擴(kuò)展后的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中維M。、維Wrs、維Wca、維1?和維1。的擴(kuò)展維中選擇 一個(gè)維度出來，組合為一條候選模式CP;遍歷維M。、維W rs、維Wca、維1?和維1。所有擴(kuò)展維的組 合，可得到候選模式集CPS，CPS = {CPi，CP2，. . .，CPU}，u表示互不相同的模式數(shù)量；
[0124] 2)對(duì)某設(shè)定數(shù)據(jù)集進(jìn)行決策規(guī)則集構(gòu)建，對(duì)于給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集，決策屬性為給礦量 設(shè)定值;維 的擴(kuò)展維 = 1,2,...,5，表示為：MO,1, ， MO：Y = MO： . Μ〇1 r= M〇：； . ΜΟ:'=ΜΟ〔卜從候選模式集CPS中選擇出一候選模式CP, eCPS，i = 1，2，... u，與維M7的5個(gè)擴(kuò)展維組合，構(gòu)成一條決策規(guī)則項(xiàng);遍歷所有候選模式 (：?1與給礦量設(shè)定值的擴(kuò)展維的組合，可得到給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表仏^ ; 中元素 qij的初始值為〇,即qij = 〇，i = l，2, · · .u, j = l，2, · · ·，5，qij表示在模式屬性的取值組合符 合模式CPi且給礦量設(shè)定值為的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量；
[0125] 3)給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表中，將由維M。、維Wrs、維、維1?和維1。的擴(kuò)展維組合 的候選模式CP^A表示，將由維的5個(gè)擴(kuò)展維二組合的 規(guī)則后項(xiàng)用B表示；則對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中數(shù)據(jù)實(shí)例 Xk，可根據(jù)下式計(jì)算實(shí)例Xk對(duì)候選模式 CPi的模糊支持度
[0127]
1表示初始數(shù)據(jù)集DS〇中數(shù)據(jù)實(shí)例xk關(guān)于A中各元素的隸屬度值的乘 積。根據(jù)步驟4)中對(duì)維￥；：各擴(kuò)展維上隸屬度函數(shù)的定義，計(jì)算實(shí)例xk對(duì)由維Mf某一擴(kuò)展 維= 1,..,,5 的隸屬度值;
[0128] 4)遍歷候選模式集CPS所有候選模式CPi￡CPS，i = l，2, . . .u，通過步驟3)所述公 式，計(jì)算其模糊支持度Μμ/Λ. ((7)，對(duì)所得模糊支持度升序排列，獲得使實(shí)例Xk模糊支持度 (c€)最大的候選模式CPV的標(biāo)號(hào)v，即v = argi=u ,, maxp%^ ;同樣，遍歷維 AC的5個(gè)擴(kuò)展維況<9/,.，j = l，...，5,通過步驟3)所述公式，計(jì)算并升序排列隸屬度值 /Ww (?)，獲得使隸屬度值&^ (?)最大的擴(kuò)展維賊t的標(biāo)號(hào)h，即 Λ = arg,_U2....;根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對(duì)步驟2)所構(gòu)建給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表 中元素 qvh進(jìn)行累加，即qvh=qvh+l;
[0129] 5)針對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟3)到步驟4)，實(shí)現(xiàn)給礦量設(shè)定決 策列聯(lián)表仏^中元素的更新;表中元素 qij，i = l，2, . . .，u且j = l，2, . . .，5,表示在模式 屬性集{M。，Wrs，Wa，Im，I。}對(duì)應(yīng)的劃分空間下，初始數(shù)據(jù)集DSo中具有模式CPi所代表模糊語(yǔ) 言值組合，且在給礦量設(shè)定值維上模糊語(yǔ)言值為/V/0:,的實(shí)例數(shù)量;初始數(shù)據(jù)集DS〇中所 有數(shù)據(jù)實(shí)例可被唯一的劃至U個(gè)互不相同的模式之一，且在每一模式內(nèi)形成一定的決策值 分布；
[0130] 6)同理，分別對(duì)返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集，重復(fù)步驟2)~步驟 5)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，可完成返砂水量設(shè)定列聯(lián)表&?5"和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表巧^,.的 構(gòu)建。
[0131]構(gòu)建好的基于初始數(shù)據(jù)集DSo的三個(gè)設(shè)定列聯(lián)表如表1-表3所示。
[0132] 表1給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表心(4
[0133]
[0146]
[0147] 給礦量設(shè)定規(guī)則集、返砂水量設(shè)定規(guī)則集和排礦水量設(shè)定規(guī)則集的建立通過以下 幾個(gè)步驟：
[0148] 1)決策列聯(lián)表中模式互不相同，對(duì)于表1所示給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表具有72 個(gè)互異的模式CPi，i = 1，2，. . .，72;將決策列聯(lián)表仏0"中每一行內(nèi)容視為一條決策規(guī)則，可 生成形如〃IF……THEN……"的規(guī)則< /0"七=】，2,...，72)，并做如下變換：
[0150] 式中^盧{咄，吧，2，卩3，？8}，表示規(guī)則（）在屬性3盧{]\1。，^，^，1^1。}上的模 糊語(yǔ)言取值;Pt謙示規(guī)則在決策屬性上模糊語(yǔ)言取值為ΜΟ>·{ΛΦ，Λ?,Ζ,/^，Ρβ^ 條件概率i| 表示在模式屬性的取值組合符合規(guī)則且給礦量設(shè)定值 為的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量;根據(jù)上述定義，將給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表?；&轉(zhuǎn)化為給礦量設(shè) 定決策規(guī)則集貧《)"/5
[0151] 2)對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集、，每一條蘊(yùn)涵規(guī)則由單獨(dú)規(guī)則前件[Vtl， Vt2, . · .，Vt5]和規(guī)則后件集&0二1(^,財(cái)0〗.,財(cái)0：；.,財(cái)0^組成；規(guī)則^^對(duì)應(yīng)的權(quán)重 叫=Σ。％/M，M=2000為數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)；
[0152] 3)提取增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSk(k2 1)，如：增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSfIx^qu^，…，X24(X)}，取出數(shù) 據(jù)實(shí)例Mtxn，根據(jù)步驟5-3)和步驟5-4)所述方法確定X2謝在模式屬性集{Mc^W^Wc^U。} 對(duì)應(yīng)的劃分空間下規(guī)則前件取值[V(2QQ1)1，V(2(X)1)2, . . .，V(2QQ1)5]，以及在決策屬性ΜΓ上的模 糊語(yǔ)言取值MR,;
[0153] 4)將計(jì)算出的實(shí)例ΧΜ+1所屬規(guī)則前件[V(2QQ1U，V(2()()1)2, . . .，V(2QQ1)5]與給礦量設(shè)定 決策規(guī)則集中各規(guī)則的前件進(jìn)行對(duì)比；如實(shí)例XM+1所屬規(guī)則前件無法與句《^中任一規(guī) 貝1J的前件相匹配時(shí)，跳轉(zhuǎn)至步驟5);如實(shí)例χΜ+1所屬規(guī)則前件與仏〇"中規(guī)則％(Λ的規(guī)則前件 相匹配時(shí)，更新規(guī)則巧&在決策屬性模糊語(yǔ)言值上實(shí)例數(shù)量qts = qts+l，論域中數(shù)據(jù)實(shí) 例總數(shù)M=2000+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則集中規(guī)則在各決策屬性模糊語(yǔ)目值上的條 件概率4 =+^?/Σ)=Λ，）=>以及所有規(guī)則的權(quán)重朽==u .…，+.μ+，并跳 轉(zhuǎn)至步驟6);
[0154] 5)實(shí)例xsooi所屬規(guī)則前件無法與中任一規(guī)則對(duì)應(yīng)前件相匹配時(shí)，新加入決策 規(guī)則:該新加規(guī)則的規(guī)則前件為實(shí)例X2QQ1所屬規(guī)則前件[V(2QQ1U，V(2QQ1)2，...， V_1)5]，該規(guī)則在決策屬性模糊語(yǔ)言值^?4上的實(shí)例數(shù)量q(73)s= i，而在其他決策屬性模 糊語(yǔ)言值4上的實(shí)例數(shù)量qjs = 〇;更新決策規(guī)則集^Vo5V的規(guī)則數(shù)量u = 72+l，論域 上數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)M = 2000+l;計(jì)算更新后決策規(guī)則表Awo"中新加規(guī)則在各決策屬性模 糊語(yǔ)言值上的條件概率/^^^^/^^^^^以^以擬及所有規(guī)則的權(quán)重 沙:=//V/,丨=1，2,…，并跳轉(zhuǎn)至步驟6);
[0155] 6)獲得加入增量數(shù)據(jù)集〇51=&20()142()()2，...42棚}中數(shù)據(jù)實(shí)例12()()1后，更新了的 給礦量設(shè)定決策規(guī)則集^11
[0156] 7)對(duì)增量數(shù)據(jù)集DSi*其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟3)~步驟6)，獲得基于初始數(shù)據(jù)集 DS〇和增量數(shù)據(jù)集D&的給礦量設(shè)定決策規(guī)則集;
[0157] 8)對(duì)增量數(shù)據(jù)庫(kù)中其他數(shù)據(jù)集DSk，k>l，重復(fù)步驟3)~步驟7)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)決策規(guī) 則集基于數(shù)據(jù)集DSk的增量更新；
[0158] 9)針對(duì)表2所示返砂水量設(shè)定列聯(lián)表巧*^和表3所示排礦水量設(shè)定列聯(lián)表7；^， 重復(fù)步驟1)~步驟8)，完成對(duì)返砂水量設(shè)定決策集和排礦水量設(shè)定決策集的增 量更新；
[0159] 10)判斷當(dāng)前給礦量設(shè)定決策規(guī)則集，是否滿足V% =0，？ = 1，2，...，《，11表示決 策規(guī)則集規(guī)模;如符合上述條件，則跳轉(zhuǎn)至步驟11);如不符合上述條件，則以當(dāng)前決策 規(guī)則集作為相應(yīng)完備化規(guī)則集，并跳轉(zhuǎn)至步驟16);
[0160] 11)對(duì)某決策規(guī)則集進(jìn)行完備化，決策規(guī)則集前件為5個(gè)語(yǔ)言變量{MO，WRS，WCA， 頂，1(：}，值域都為[0，1]，在每一語(yǔ)言變量上定義了5個(gè)模糊子集{他，吧，2，？5少8}作為語(yǔ)言 值;對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集Aut，決策變量為AC，值域?yàn)閇0，1 ]，其上定義5個(gè)模糊子 集{陬，吧，2，？5少8}作為語(yǔ)言值；
[0161] 12)遍歷％〇sy中所有規(guī)則，篩選出規(guī)則權(quán)重Wt = 0的規(guī)則巧&，并組成缺失規(guī)則集 MR，gp細(xì)=IK = 〇,卜】，2,…，《}，則有效規(guī)則集現(xiàn)=一爐；對(duì)缺失規(guī)則集MR中 單個(gè)規(guī)則mRi，通過匹配規(guī)則前件的語(yǔ)言值組合，篩選出所有與規(guī)則mRi相差一個(gè)相鄰模糊子 集的有效規(guī)則eRj eER，并組成缺失規(guī)則mRi的鄰近規(guī)則集NRi;
[0162] 13)對(duì)缺失規(guī)則mRiEMR的鄰近規(guī)則集=?(紹?,1,^,2,…爾，iVKf e視，k<<u， 根據(jù)下式計(jì)算缺失規(guī)則mRd#應(yīng)后件在決策語(yǔ)言值MO〗.上的條件概率if :
[0164] 其中，Pks表示鄰近規(guī)則Λ?,在決策語(yǔ)言值上的條件概率;Wk表示鄰近規(guī)則 Λ?,4的規(guī)則權(quán)重；
[0165] 14)將缺失規(guī)則mRi的規(guī)則前件與步驟13)計(jì)算所得規(guī)則后件在各決策語(yǔ)言值上的 條件概率進(jìn)行組合，構(gòu)成推理規(guī)則iRi;
[0166] 15)依次對(duì)缺失規(guī)則集MR中所有缺失規(guī)則，重復(fù)步驟13)~步驟14)，獲得一系列推 理規(guī)則iRi，i = 1，2，. ..，| MR |，MR |為集合的模，構(gòu)成推理規(guī)則集
；更新給礦量設(shè)定 決策規(guī)則集從^ = ? 實(shí)現(xiàn)了決策規(guī)則集％&的完備化；
[0167] 16)獲得完備化決策規(guī)則集·，針對(duì)返砂水量設(shè)定決策集和排礦水量設(shè)定 決策集，重復(fù)步驟11)~步驟15)，分別獲得完備化的決策規(guī)則集。
[0168] 針對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)三個(gè)回路設(shè)定值的決策規(guī)則集，通過離線的方式已經(jīng)設(shè) 計(jì)完畢。在具體實(shí)施時(shí)，選礦廠球磨機(jī)制粉系統(tǒng)采用PLC和工控機(jī)組成的DCS系統(tǒng)，利用模擬 量采集模塊采集信號(hào)數(shù)據(jù)。在工控機(jī)中應(yīng)用Matlab的模糊工具箱來構(gòu)建圖1-圖5所述的隸 屬度函數(shù)，以及基于表1-表3的決策規(guī)則集，將設(shè)計(jì)結(jié)果存為后綴名f is的文件；而后將 Matlab提供的獨(dú)立C代碼模糊推理引擎封裝在動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)中；最后通過工控軟件全局腳本 動(dòng)作功能來調(diào)用該動(dòng)態(tài)鏈接庫(kù)，讀取相應(yīng)fis文件和數(shù)據(jù)文件，并通過下述過程完成計(jì)算推 理和預(yù)測(cè)輸出：
[0169] 1)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)通過測(cè)量模塊測(cè)量當(dāng)前工況下的給礦量M。、返砂水量Wrs、 排礦水量W ca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流Ic的運(yùn)行值且分別由π/ca、V jPV c來表征； 根據(jù)圖1-圖5所示隸屬度函數(shù)族，并進(jìn)行歸一化后，計(jì)算，。、礦rs， ca、r瘌疒c分別在不同 擴(kuò)展維上的模糊隸屬度值，其中，rsf ca、V dPV。分別為運(yùn)行值π/。、^ rs、^ ca、V "和 對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言值;選擇各語(yǔ)言變量下獲得最大隸屬度值的語(yǔ)言值組合形成運(yùn)行前件 集PAS，該前件集為
[0170] 2)搜索獲得的決策規(guī)則集，如:給礦量設(shè)定規(guī)則集，匹配得到給礦量設(shè)定運(yùn)行規(guī)則 ，該規(guī)則的前件模式等于運(yùn)行前件集pas=^ rs，，ca，r m，r。}，運(yùn)行規(guī)則 RU中規(guī)則后件為給礦量設(shè)定值語(yǔ)言變量M0SV語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}上對(duì)應(yīng)的實(shí)例條件 概率Pij，j = l，2,.. .，5;根據(jù)圖1-圖5所示隸屬度函數(shù)族，歸一化后，通過下式計(jì)算運(yùn)行規(guī)則 對(duì)應(yīng)給礦量設(shè)定值的去模糊化值:
[0172] :Γ'，./二丨，2,…,5為語(yǔ)言變量M0SV對(duì)應(yīng)語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}在論域[0，1 ]上定義 的隸屬度函數(shù)的中心;根據(jù)步驟1)中歸一化公式，通過下式將論域?yàn)閇0，1]的變換回其 原始值域內(nèi)，并表示為給礦量運(yùn)行設(shè)定值M(/ sv:
[0174] @和分別表示預(yù)選數(shù)據(jù)D中數(shù)據(jù)實(shí)例在維度Mf上所取原始值的最大值和 最小值。
[0175] 3)對(duì)返砂水量設(shè)定規(guī)則集和排礦水量設(shè)定規(guī)則集，重復(fù)步驟2)的處理過程，獲得 當(dāng)前工況下的返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS' sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA' sv。
[0176] 如此得到的給礦量運(yùn)行設(shè)定值Μ(/ sv、返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS' 3￥和排礦水量運(yùn)行 設(shè)定值WCA'sv作為當(dāng)前工況下選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)的給礦量、返砂水量和排礦水量的最佳 設(shè)定值，提供給選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)的控制器進(jìn)行設(shè)置，使選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)一直在最 佳方式下運(yùn)行。
[0177] 以上內(nèi)容僅為說明本發(fā)明的技術(shù)思想，不能以此限定本發(fā)明的保護(hù)范圍，凡是按 照本發(fā)明提出的技術(shù)思想，在技術(shù)方案基礎(chǔ)上所做的任何改動(dòng)，均落入本發(fā)明權(quán)利要求書 的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步 驟： 1) 根據(jù)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)在人工操作狀態(tài)下，利用模擬量采集模塊采集記錄數(shù)據(jù)信 息，以給礦量M。、返砂水量Wrs、排礦水量W ca、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流I。組成模式屬性集，分 別以給礦量設(shè)定值Λ/Γ、返砂水量設(shè)定值及排礦水量設(shè)定值組成決策屬性集，按照 系統(tǒng)預(yù)設(shè)時(shí)間進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣記錄，構(gòu)成現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù);對(duì)已有歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)預(yù) 處理技術(shù)，獲得采樣時(shí)間〖2 = 4。的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)在丨2時(shí)刻維度.上的取值為：其中，匕€4^^，:^,1,/,",/(.,#;「,^，『(1分別表示現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)和預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)〇 中的對(duì)應(yīng)維度Jdk · to表示現(xiàn)場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)庫(kù)在k · 時(shí)刻維度?1上的取值;而后，對(duì)數(shù)據(jù) 實(shí)例數(shù)量為Μ預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D進(jìn)行歸一化處理，數(shù)據(jù)實(shí)例&在維度_上的歸一化取值if通過下 式進(jìn)行計(jì)算：式中，表示數(shù)據(jù)實(shí)例xj在維度萬上的原始取值，和_分別表示Μ個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例在維 度月上所取原始值的最大值和最小值;通過上述處理后，預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D在模式屬性集{Μ。， Wrs，Wca，Im，I。}和決策屬性集上，每一維度的值域?yàn)閇〇，1 ]; 2) 讀取預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中已有Μ個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例，并組成初始數(shù)據(jù)集DSo;工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)繼續(xù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)，并形成m個(gè)數(shù)據(jù)規(guī)模固定為L(zhǎng)的增量數(shù)據(jù)集，其中第k個(gè)增量數(shù)據(jù)集DS k表示為： DSk= {x(k-1)M+1，X(k-1)Μ+2，…，X(k-1)M+l} 其中，ke {1，2，…，m}，Xj和 j e {(k-ι )M+1，（k-1 )M+2，…，（k-1 )M+L}表示增量數(shù)據(jù)集DSk 中的一個(gè)數(shù)據(jù)實(shí)例，M為增量數(shù)據(jù)集DSk起始位置標(biāo)示，L為增量數(shù)據(jù)集DSk的實(shí)例數(shù)量，m為大 于1的自然數(shù)，k為小于等于m的自然數(shù)； 3) 設(shè)定預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中給礦量M。、返砂水量Wrs、排礦水量、磨機(jī)電流Im、分級(jí)機(jī)電流I。、 給礦量設(shè)定值W >返砂水量設(shè)定值#T及排礦水量設(shè)定值的語(yǔ)言變量分別為M0、WRS、 WCA、頂、IC、MOsv、WRSsv和WCASV，其論域?yàn)閇0,1];語(yǔ)言變量M0、WRS、WCA、M、IC、M0 sv、WRSs4P WCASV的語(yǔ)言值均為{呢，吧，2，？3，？8}，_、奶、2、？3和?8分別代表負(fù)大、負(fù)小、零、正小和正 大；以模式屬性集{1。具^。 3山，1。}分別與決策屬性<、^和〇'組成給礦量設(shè)定數(shù)據(jù) 集、返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集； 4) 根據(jù)步驟3)對(duì)選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)所構(gòu)建的語(yǔ)言變量，根據(jù)定義的語(yǔ)言 值進(jìn)行預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D的維度擴(kuò)展；如:根據(jù)語(yǔ)言變量M0的語(yǔ)言值，將預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)的維M。擴(kuò)展 成維、維Mf、維、維Mf和維Mf，并稱維、維Mf、維M az、維Mf和維Mf 為維Μ。的擴(kuò)展維;接著，根據(jù)維Μ。上語(yǔ)言值隸屬度函數(shù)，以及預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)中每一實(shí)例在維Μ。 上取值，確定每個(gè)實(shí)例在維財(cái)f 8、維Mf、雒Mf、維Mf和維Mf上的隸屬度值;語(yǔ)言變量 MO、WRS、WCA、頂和IC采用論域?yàn)閇Ο，1 ]的高斯型隸屬度函數(shù)族，M0S v、WRSsv和WCASV中的語(yǔ)言 值均采用論域?yàn)閇〇，1]的等腰三角型隸屬度函數(shù)族;采用相同方法，對(duì)預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中其它 維進(jìn)行擴(kuò)展，并確定每個(gè)實(shí)例在給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集、返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定 數(shù)據(jù)集中對(duì)應(yīng)擴(kuò)展維上的隸屬度值； 5) 使用面向數(shù)據(jù)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，基于初始數(shù)據(jù)集DSo進(jìn)行決策列聯(lián)表的構(gòu)建， 根據(jù)論域空間在各模式上的決策信息分布進(jìn)行劃分，并將最終形成的決策列聯(lián)表用于搜索 相應(yīng)控制回路設(shè)定值優(yōu)化方案;分別構(gòu)建出給礦量設(shè)定列聯(lián)表、返砂水量設(shè)定列聯(lián)表和排 礦水量設(shè)定列聯(lián)表； 6) 針對(duì)步驟5)所形成的給礦量設(shè)定列聯(lián)表、返砂水量設(shè)定列聯(lián)表和排礦水量設(shè)定列聯(lián) 表，使用基于決策信息的增量更新和完備化方法，基于增量數(shù)據(jù)集DS k構(gòu)建并更新各決策規(guī) 則集，并依據(jù)規(guī)則集先驗(yàn)知識(shí)推理計(jì)算出給礦量設(shè)定規(guī)則集、返砂水量設(shè)定規(guī)則集和排礦 水量設(shè)定規(guī)則集的完備形式； 7) 選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)通過測(cè)量模塊測(cè)量當(dāng)前工況下的給礦量M。、返砂水量Wrs、排礦 水量Wca、磨機(jī)電流I m及分級(jí)機(jī)電流I。的運(yùn)行值且分別由Π/oV rsV ca、V JPV c來表征;根據(jù) 步驟4)中論域選擇為[0，1]的等腰三角形隸屬度函數(shù)族，計(jì)算 在不同擴(kuò)展維上的模糊隸屬度值，其中M\、r rs、r。3、1、和1\分別為運(yùn)行值π/ca、 1\和^。對(duì)應(yīng)的模糊語(yǔ)言值;選擇各語(yǔ)言變量下獲得最大隸屬度值的語(yǔ)言值組合形成運(yùn)行 前件集 pas，該前件集為{ μ'。，r rs，r ca，I' m，I' c}; 8) 搜索由步驟6)獲得的規(guī)則集，如:給礦量設(shè)定規(guī)則集，匹配得到給礦量設(shè)定運(yùn)行規(guī)則 、，該規(guī)則1^/!^的前件模式等于運(yùn)行前件集PAS= {M7 ofrsf 。}，運(yùn)行規(guī)則 中規(guī)則后件為給礦量設(shè)定值語(yǔ)言變量M〇sv語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}上對(duì)應(yīng)的實(shí)例條件 概率?^，」=1，2，...，5;根據(jù)步驟4)中論域選擇為[0，1]的等腰三角型隸屬度函數(shù)族，并通 過下式計(jì)算運(yùn)行規(guī)則對(duì)應(yīng)給礦量設(shè)定值的去模糊化值:上式中，F(xiàn)'，i = 1,2,.. _ ,5為語(yǔ)言變量M0SV對(duì)應(yīng)語(yǔ)言值{NB，NS，Z，PS，PB}在論域[0，1 ]上定 義的等腰三角型隸屬度函數(shù)的中心;根據(jù)步驟1)中歸一化公式，通過下式將論域?yàn)閇〇，1]的 變換回其原始值域內(nèi)，并表示為給礦量運(yùn)行設(shè)定值M(/ sv:上式中，^和@^分別表示預(yù)選數(shù)據(jù)D中數(shù)據(jù)實(shí)例在維度MTi：所取原始值的最大值 和最小值； 9) 對(duì)返砂水量設(shè)定規(guī)則集和排礦水量設(shè)定規(guī)則集重復(fù)步驟8)的處理過程，獲得當(dāng)前工 況下的返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS7sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA7sv;如此得到的給礦量運(yùn)行 設(shè)定值M(/ sv、返砂水量運(yùn)行設(shè)定值WRS7sv和排礦水量運(yùn)行設(shè)定值WCA7sv作為當(dāng)前工況下選 礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)的給礦量、返砂水量和排礦水量的最佳設(shè)定值，提供給選礦廠磨礦分級(jí) 系統(tǒng)的控制器進(jìn)行設(shè)置，使選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)一直在最佳方式下運(yùn)行。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其 特征在于，所述步驟1)中，選礦廠球磨機(jī)制粉系統(tǒng)采用PLC和工控機(jī)組成的DCS系統(tǒng)；該DCS 系統(tǒng)利用模擬量采集模塊采集信號(hào)數(shù)據(jù)，采集速率為250ms，采用平均值濾波4點(diǎn);并根據(jù)信 號(hào)波動(dòng)量大小，對(duì)給礦量M。、返砂水量W rs、排礦水量、磨機(jī)電流Im及分級(jí)機(jī)電流I。信號(hào)數(shù) 據(jù)設(shè)置一階慣性濾波，一階慣性濾波公式為： x(k)=ay(k) + (l-a)x(k-l) 式中，X(k)為某信號(hào)數(shù)據(jù)本次最終結(jié)果，X(k-l)為該信號(hào)數(shù)據(jù)上次最終結(jié)果，y(k)為該 信號(hào)數(shù)據(jù)本次實(shí)時(shí)測(cè)量值，a為濾波系數(shù)，k為大于1的自然數(shù)。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其 特征在于，所述步驟5)中，面向數(shù)據(jù)的決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，包括以下步驟： 5-1)分別從步驟4)中擴(kuò)展后的預(yù)選數(shù)據(jù)庫(kù)D中維M。、維Wrs、維、維1?和維1。的擴(kuò)展維中 選擇一個(gè)維度出來，組合為一條候選模式CP;遍歷維M。、維Wrs、維、維Im和維I。所有擴(kuò)展維 的組合，得到候選模式集CPSAPSilCP^CP% . . .，CPU}，u表示互不相同的模式數(shù)量； 5-2)對(duì)某設(shè)定數(shù)據(jù)集進(jìn)行決策規(guī)則集構(gòu)建，對(duì)于給礦量設(shè)定數(shù)據(jù)集，決策屬性為給礦 M〇l = MCC , /V/O:=晨穴，Λ伯:MO: , MO:' = MOf ;從候選模式集CPS中選擇出 一候選模式CPi eCPS，i = 1，2，. . . u，與維A(il的5個(gè)擴(kuò)展維組合，構(gòu)成一條決策規(guī)則項(xiàng);遍歷 所有候選模式〇?1與給礦量設(shè)定值Mf的擴(kuò)展維的組合，得到給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表； 0^ A/o,中元素 qij的初始值為0,即qij = 〇，i = l，2, ...u, j = l，2,…，5，qij表示在模式屬性的 取值組合符合模式CPi且給礦量設(shè)定值為的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量； 5-3)給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表中，將由維M。、維Wrs、維、維1"和維I。的擴(kuò)展維組合的 候選模式CP^A表示，將由維ΜΓ的5個(gè)擴(kuò)展維^0=,￥0^1/(^，1/0=>0^組合的規(guī) 則后項(xiàng)用B表示；則對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中數(shù)據(jù)實(shí)例 Xk，根據(jù)下式計(jì)算實(shí)例Xk對(duì)候選模式 模糊支持度式中：表示初始數(shù)據(jù)集DS〇中數(shù)據(jù)實(shí)例Xk關(guān)于A中各元素的隸屬度值的乘積;根 x&A 據(jù)步驟4)中對(duì)維AC各擴(kuò)展維上隸屬度函數(shù)的定義，計(jì)算實(shí)例Xk對(duì)由維某一擴(kuò)展維 = 的隸屬度值/Vw (4); 5-4)遍歷候選模式集CPS所有候選模式CPieCPS，i = l，2, . . .u，通過步驟5-3)所述公 式，計(jì)算其模糊支持度（(7)，對(duì)所得模糊支持度升序排列，獲得使實(shí)例Xk模糊支持度 觀％ (G)最大的候選模式CPV的標(biāo)號(hào)v，即v = argi:u " max {/?? (O^ ;同樣，遍歷維 的5個(gè)擴(kuò)展維#〇(,7 = 1，...,5，通過步驟5-3)所述公式，計(jì)算并升序排列隸屬度值 GO，獲得使隸屬度值#(λ'0最大的擴(kuò)展維^^的標(biāo)號(hào)h，即 * = arg,_l: ;根據(jù)計(jì)算結(jié)果，對(duì)步驟5-2)所構(gòu)建給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表 中元素 qvh進(jìn)行累加，即qvh=qvh+l; 5-5)針對(duì)初始數(shù)據(jù)集DSo中其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟5-3)到5-4)，實(shí)現(xiàn)給礦量設(shè)定決策 列聯(lián)表匕〇"中元素的更新;表中元素 qij，i = l，2, . . .，u且j = l，2, . . .，5,表示在模式屬 性集{Mc^Wrs，Wca，Im，1。}對(duì)應(yīng)的劃分空間下，初始數(shù)據(jù)集DSo中具有模式CPi所代表模糊語(yǔ)言 值組合，且在給礦量設(shè)定值A(chǔ)C維上模糊語(yǔ)言值為的實(shí)例數(shù)量;初始數(shù)據(jù)集DS〇中所有 數(shù)據(jù)實(shí)例能夠被唯一的劃至u個(gè)互不相同的模式之一，且在每一模式內(nèi)形成一定的決策值 分布； 5- 6)分別對(duì)返砂水量設(shè)定數(shù)據(jù)集和排礦水量設(shè)定數(shù)據(jù)集，重復(fù)步驟5-2)~步驟5-5)的 決策列聯(lián)表構(gòu)建方法，完成返砂水量設(shè)定列聯(lián)表和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表7；^的構(gòu)建。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策規(guī)則提取的選礦廠磨礦分級(jí)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其 特征在于，所述步驟6)中，基于決策信息的增量更新和完備化方法，包括以下步驟： 6- 1)決策列聯(lián)表中模式互不相同，對(duì)于給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表，具有u個(gè)互異的模 式CPuizlJ，. . .，u;將決策列聯(lián)表中每一行內(nèi)容視為一條決策規(guī)則，生成形如〃 IF……THEN……〃的規(guī)則/，(/ = 1,2,…,w)，并做如下變換： If ai is Vti And a2 is Vt2 And*._And as is Vt5，Then Daw''is MCt的對(duì)應(yīng)概率為ptl &(Λ 的對(duì)應(yīng)概率為Pt5 式中，Vt」e {NB，NS，Z，PS，PB}，表示規(guī)則在屬性aj e {Μ。，Wrs，Wca，Im，I c}上的模糊語(yǔ) 言取值;Pt諫示規(guī)則在決策屬性上模糊語(yǔ)言取值為滅％4細(xì):,炤，2^5,/^的條件 概率/丨;=表示在模式屬性的取值組合符合規(guī)則且給礦量設(shè)定值為 的數(shù)據(jù)實(shí)例的數(shù)量;根據(jù)上述定義，將給礦量設(shè)定決策列聯(lián)表心〇"轉(zhuǎn)化為給礦量設(shè)定決策 規(guī)則集島《^ ; 6-2)對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集，每一條蘊(yùn)涵規(guī)則由單獨(dú)規(guī)則前件[Vtl， Vt2, . · .，Vt5]和規(guī)則后件集?攸)^，.桃尤乂^二/^:^/^^組成：規(guī)則私^對(duì)應(yīng)的權(quán)重 % =1.;_//,,7從遍為數(shù)據(jù)實(shí)例總數(shù)； 6-3)提取步驟2)中形成增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSk(k2 1)，如：增量數(shù)據(jù)庫(kù)DSfIm+umh，...， xm+l}，取出數(shù)據(jù)實(shí)例XM+1，根據(jù)步驟5-3)和步驟5-4)所述方法確定XM+1在模式屬性集{M〇，Wrs， ^山山丨對(duì)應(yīng)的劃分空間下規(guī)則前件取值…咖市^咖出^^⑶川丄以及在決策屬性 上的模糊語(yǔ)言取值 6-4)將計(jì)算出的實(shí)例XM+1所屬規(guī)則前件[V(M+1)1，V(M +1)2, . . .，V(M+1)5]與給礦量設(shè)定決策 規(guī)則集A?〇sv中各規(guī)則的前件進(jìn)行對(duì)比；如實(shí)例XM+1所屬規(guī)則前件無法與中任一規(guī)則的 前件相匹配時(shí)，跳轉(zhuǎn)至步驟6-5);如實(shí)例細(xì) +1所屬規(guī)則前件與仏0"中規(guī)則iC.的規(guī)則前件 相匹配時(shí)，更新規(guī)則式^在決策屬性模糊語(yǔ)言值上實(shí)例數(shù)量qts = qts+l，論域中數(shù)據(jù)實(shí) 例總數(shù)M=M+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則集中規(guī)則在各決策屬性模糊語(yǔ)言值上的條件 概率為..=，_/·..= .1，2.'，.5，.以及所有規(guī)貝ij 的權(quán)重 口 分"/財(cái)，(口 并跳 轉(zhuǎn)至步驟6-6); 6-5)實(shí)例如+1所屬規(guī)則前件無法與久ω中任一規(guī)則對(duì)應(yīng)前件相匹配時(shí)，新加入決策規(guī) 則;該新加規(guī)則的規(guī)則前件為實(shí)例XM+1所屬規(guī)則前件[v(M+m，v(M +1)2,...，v(M+1)5]， 該規(guī)則在決策屬性模糊語(yǔ)言值《$上的實(shí)例數(shù)量q( u+1)s=l，而在其他決策屬性模糊語(yǔ)言 值M9/v (y # Λ·)上的實(shí)例數(shù)量qjs = 〇;更新決策規(guī)則集1)術(shù)。的規(guī)則數(shù)量U = U+1，論域上數(shù)據(jù) 實(shí)例總數(shù)M=M+1;計(jì)算更新后決策規(guī)則表巧^中新加規(guī)則巧^在各決策屬性模糊語(yǔ)言值上 的條件概率= J = L2,…，5，以及所有規(guī)則的權(quán)重 κ=Σ%%/氣r=1上，并跳轉(zhuǎn)至步驟6_6); 6-6)獲得加入增量數(shù)據(jù)集DSi={xm+i，xm+i，. . .，χμ+l}中數(shù)據(jù)實(shí)例XM+i后，更新了的給礦量 設(shè)定決策規(guī)則集η?ΑΛι 6-7)對(duì)增量數(shù)據(jù)集DSi*其他數(shù)據(jù)實(shí)例，重復(fù)步驟6-3)~步驟6-6)，獲得基于初始數(shù)據(jù) 集DSq和增量數(shù)據(jù)集DSl的給礦量設(shè)定決策規(guī)則集; 6-8)對(duì)增量數(shù)據(jù)庫(kù)中其他數(shù)據(jù)集DSk，k>l，重復(fù)步驟6-3)~步驟6-7)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)決策規(guī) 則集基于數(shù)據(jù)集DSk的增量更新； 6-9)針對(duì)返砂水量設(shè)定列聯(lián)表巧^^.和排礦水量設(shè)定列聯(lián)表，重復(fù)步驟6-1)~步驟 6-8)，完成對(duì)返砂水量設(shè)定決策集為_~和排礦水量設(shè)定決策集的增量更新； 6-10)判斷當(dāng)前給礦量設(shè)定決策規(guī)則集，是否滿足= (U = ，u表示決策 規(guī)則集規(guī)模;如符合上述條件，則跳轉(zhuǎn)至6-11);如不符合上述條件，則以當(dāng)前決策規(guī)則 集作為相應(yīng)完備化規(guī)則集，并跳轉(zhuǎn)至6-16); 6-11)對(duì)某決策規(guī)則集進(jìn)行完備化，決策規(guī)則集前件為5個(gè)語(yǔ)言變量{MO，WRS，WCAJM， 1〇}，值域都為[0，1]，在每一語(yǔ)言變量上定義了5個(gè)模糊子集{呢，吧，2#^}作為語(yǔ)言值； 對(duì)于給礦量設(shè)定決策規(guī)則集13?^，決策變量為MT，值域?yàn)閇0，1]，其上定義5個(gè)模糊子集 {NB，NS，Z，PS，PB}作為語(yǔ)言值； 6-12)遍歷中所有規(guī)則，篩選出規(guī)則權(quán)重Wt = 0的規(guī)則巧％，并組成缺失規(guī)則集MR， 即Mi? = 0^1 $ = 0，i = U，...，w(，則有效規(guī)則集現(xiàn)=Aw. - Μ? ;對(duì)缺失規(guī)則集MR中單個(gè) 規(guī)則mRi，通過匹配規(guī)則前件的語(yǔ)言值組合，篩選出所有與規(guī)則mRi相差一個(gè)相鄰模糊子集的 有效規(guī)則eRj eER，并組成缺失規(guī)則mRi的鄰近規(guī)則集NRi; 6 -13)對(duì)缺失規(guī)則m R i e M R的鄰近規(guī)則集撤,.=} ),爾f，…規(guī)f }，撤,A e ，k < < u， 根據(jù)下式計(jì)算缺失規(guī)則mRd#應(yīng)后件在決策語(yǔ)言值MO:,上的條件概率斤：其中，Pks表示鄰近規(guī)則在決策語(yǔ)言值MO〗.上的條件概率;Wk表示鄰近規(guī)則的 規(guī)則權(quán)重； 6-14)將缺失規(guī)則的規(guī)則前件與步驟6-13)計(jì)算所得規(guī)則后件在各決策語(yǔ)言值上的 條件概率進(jìn)行組合，構(gòu)成推理規(guī)則iRi; 6-15)依次對(duì)缺失規(guī)則集MR中所有缺失規(guī)則，重復(fù)步驟6-13)~步驟6-14)，獲得一系列 |jVM[ 推理規(guī)則iRi，i = 1，2，. ..，| MR |，| MR |為集合的模，構(gòu)成推理規(guī)則集//? = IJ/A>,;更新給礦量 設(shè)定決策規(guī)則集Αλλ, _，實(shí)現(xiàn)了決策規(guī)則集:??的完備化； 6-16)獲得完備化決策規(guī)則集針對(duì)返砂水量設(shè)定決策集，和排礦水量設(shè)定決 策集An，重復(fù)步驟6-11)~步驟6-15)，分別獲得完備化的決策規(guī)則集和。
【文檔編號(hào)】G05B13/02GK105867117SQ201610445622
【公開日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年6月20日
【發(fā)明人】諸文智
【申請(qǐng)人】西安電子科技大學(xué)