[發(fā)明專利]一種確定復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中關(guān)鍵變量因果關(guān)系的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201711427123.3
• 申請(qǐng)日: 2017-12-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108171142B
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王雅琳;胡芳香;曹躍;袁小鋒;陽(yáng)春華;桂衛(wèi)華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中南大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06F17/18
• 代理公司: 北京紐樂(lè)康知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11210
• 代理人: 陳興強(qiáng)

1.一種確定復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中關(guān)鍵變量因果關(guān)系的方法，其特征在于，所述方法包含以下步驟：

步驟一：收集工業(yè)過(guò)程中關(guān)鍵變量的生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理：

選取待確定因果關(guān)系的n個(gè)關(guān)鍵變量，收集這些關(guān)鍵變量一段連續(xù)的時(shí)間序列的生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)組成一個(gè)變量維度為n，樣本長(zhǎng)度為L(zhǎng)的數(shù)據(jù)集作為樣本；然后利用小波變換對(duì)所述的樣本進(jìn)行去噪處理；所述的n為大于1的自然數(shù)；

步驟二：確定重構(gòu)流形的最佳時(shí)序嵌入維度E：

對(duì)步驟一預(yù)處理后的樣本中每個(gè)關(guān)鍵變量，采用偽近方法計(jì)算其最佳時(shí)序嵌入維度E；即對(duì)所述的樣本中的關(guān)鍵變量的第i個(gè)重構(gòu)流形，設(shè)定嵌入維度E＝k的最近鄰點(diǎn)的距離為D_i(k)，嵌入維度為E＝k+1的最近鄰點(diǎn)的距離為D_i(k+1)，計(jì)算兩者的幾何平均，通過(guò)對(duì)數(shù)形式比較兩者的值，使其結(jié)果具有魯棒性；則有

其中，L表示時(shí)間序列的樣本長(zhǎng)度，τ為選取的時(shí)間間隔；當(dāng)流形中的最近鄰點(diǎn)的距離隨著嵌入維度的增加不變時(shí)，即D_i(k)無(wú)限接近于D_i(k+1)，有G(k)的值無(wú)限接近于0，稱為飽和狀態(tài)；當(dāng)G(k)的值不變時(shí)，選取最先進(jìn)入飽和狀態(tài)時(shí)刻對(duì)應(yīng)的嵌入維度E為重構(gòu)流形的最佳時(shí)序嵌入維度；

步驟三：計(jì)算兩兩關(guān)鍵變量間的收斂交叉映射能力：

對(duì)于兩兩關(guān)鍵變量，設(shè)定因果關(guān)系，并以設(shè)定因變量的最佳時(shí)序嵌入維度E為標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)造兩變量的重構(gòu)流形，然后采用k近鄰算法計(jì)算得到最近重構(gòu)流形坐標(biāo)，利用CCM算法計(jì)算兩者間的收斂交叉映射能力；

步驟四：基于蒙特卡洛模擬方法確定收斂交叉映射能力的判定閾值，構(gòu)建初步因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)：

采用蒙特卡洛抽樣，選取多對(duì)不相關(guān)的隨機(jī)時(shí)間序列，分別計(jì)算它們?cè)诓煌瑯颖鹃L(zhǎng)度L下收斂交叉映射能力的均值和標(biāo)準(zhǔn)差；然后，曲線擬合得到與樣本長(zhǎng)度L相關(guān)的均值函數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差函數(shù)σ_r＝1.17L^-0.46；接著，根據(jù)確定的樣本長(zhǎng)度L在擬合函數(shù)中找到對(duì)應(yīng)的均值與標(biāo)準(zhǔn)差；以此按照3σ準(zhǔn)則得到收斂交叉映射能力的判定閾值r₀＝-3.8L^-1.08+3.51L^-0.46；若步驟三中計(jì)算的某兩關(guān)鍵變量收斂交叉映射能力的收斂值超出該判定閾值，則認(rèn)為設(shè)定的關(guān)鍵變量因果關(guān)系成立，遍歷所有關(guān)鍵變量，判定所有關(guān)鍵變量?jī)蓛砷g的因果關(guān)系，構(gòu)建初步因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的確定復(fù)雜工業(yè)過(guò)程中關(guān)鍵變量因果關(guān)系的方法，其特征在于，還包括步驟五，采用時(shí)滯檢測(cè)方法修正初步因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，得到最終的工業(yè)過(guò)程中關(guān)鍵變量因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)：

首先，從步驟四中得到的初步因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中挑選出雙向因果關(guān)系的關(guān)鍵變量：根據(jù)工業(yè)過(guò)程的工藝確定關(guān)鍵變量之間存在的時(shí)間延遲范圍，設(shè)為Δt₁，Δt₂，其中Δt₁≤0，Δt₂≥0，設(shè)定時(shí)間序列{X_i}和{X_j}，利用CCM算法通過(guò)X_i(t)來(lái)反映X_j(t-Δt)，其中Δt∈[Δt₁，Δt₂]，計(jì)算不同時(shí)滯下的收斂交叉映射能力；比較不同時(shí)滯下的收斂交叉映射能力，得到的最大收斂交叉映射能力為最優(yōu)結(jié)果，此最優(yōu)結(jié)果對(duì)應(yīng)的時(shí)滯認(rèn)為是在流程中兩關(guān)鍵變量之間的時(shí)間延遲；如果最優(yōu)收斂交叉映射能力對(duì)應(yīng)的時(shí)滯為正，則表示時(shí)間序列{X_i}的未來(lái)值能準(zhǔn)確的反映X_j的過(guò)去值，因此存在從X_j到X_i方向上的因果關(guān)系，反之，時(shí)滯為負(fù)則表示不存在；

然后，在消除了假象雙向因果關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)中挑選出存在相同原因且兩者之間存在因果關(guān)系的關(guān)鍵變量，如果變量X對(duì)變量Z的影響先于X對(duì)Y的影響，此時(shí)表示Z的過(guò)去值能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)Y的未來(lái)值，此時(shí)判斷最優(yōu)收斂交叉映射能力對(duì)應(yīng)的時(shí)滯為負(fù)；從步驟四中得到的初步因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中經(jīng)過(guò)以上分析后，對(duì)步驟四中得到的初步因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修正，得到最終的工業(yè)過(guò)程中關(guān)鍵變量因果關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。