[发明专利]一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法和系统

权利要求书

1.一种稀土萃取分离过程的时滞辨识方法，其特征在于，包括：

获取时滞序列和时基序列；

基于多种稀土元素组分含量生成参考序列，并基于多种过程变量生成比较序列；

对所述参考序列和所述比较序列进行预处理，得到预处理数据；

根据所述预处理数据得到灰色关联度；

基于所述灰色关联度确定与所述参考序列相关度最高的比较序列；

将与所述参考序列相关度最高的比较序列作为过程变量构成原始数据矩阵；所述原始数据矩阵为A：A=[A₀,A₁,...A_N]；式中，A₀为入口过程变量的数据序列，A_i为第i个工作单元的出口过程变量的数据序列，i=1,2,...,N；

基于所述时滞序列、所述时基序列和所述原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵；

基于所述时效关联数据矩阵生成时效关联分析矩阵；

确定所述时效关联分析矩阵的H_∞范数；

确定与最大的所述H_∞范数对应的时滞序列为待求的多重时滞。

2.根据权利要求1所述的稀土萃取分离过程的时滞辨识方法，其特征在于，所述根据所述预处理数据得到灰色关联度，具体包括：

确定第i种过程变量与第j种稀土组分含量间的关联系数；

根据所述关联系数确定每种过程变量与每种稀土组分含量间的关联度，并将所述关联度作为灰色关联度。

3.根据权利要求2所述的稀土萃取分离过程的时滞辨识方法，其特征在于，所述基于所述时滞序列、所述时基序列和所述原始数据矩阵构造时效关联数据矩阵，具体包括：

第t时刻开始，从入口过程变量的数据序列A₀中选择F个连续采样数据，得到第一数据时间序列；所述第一数据时间序列为x₀：；

基于所述时滞序列确定原始数据矩阵中相邻两个数据序列间的时滞；

基于相邻两个数据序列间的时滞，依次得到第二数据时间序列；所述第二数据时间序列为x_i：

；

基于所述第一数据时间序列和所述第二数据时间序列构造得到时效关联数据矩阵；所述时效关联数据矩阵为X：

；

其中，，为第i个工作单元的时滞所对应的时基，为时滞，T为采样周期，为采样数据。

4.根据权利要求3所述的稀土萃取分离过程的时滞辨识方法，其特征在于，所述基于所述时效关联数据矩阵生成时效关联分析矩阵，具体包括：

获取所述时效关联数据矩阵的协方差矩阵和所述时效关联数据矩阵的标准差；

基于所述协方差矩阵和所述标准差生成时效关联分析矩阵；所述时效关联分析矩阵为R_x：，其中，cov(X)为时效关联数据矩阵的协方差矩阵，为时效关联数据矩阵中第i列的标准差。