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申请/专利权人：华南理工大学

摘要：本发明公开了一种基于关联规则的复杂系统稳态运行参数优化方法、系统及介质，方法包括下属步骤：采用数据预处理方法剔除异常数据；依据外部环境工况参数对工况变化的影响程度进行分阶段工况划分；采用四分位法识别数据波动，确定参数稳态阈值；利用滑动窗口法对历史运行数据进行准稳态工况检测；变工况条件下，挖掘出保证系统稳定运行的典型关联规则；根据目标工况选择相应关联规则，从而优化运行参数。本发明旨在改进原有关联规则挖掘策略，将历史工况作为变工况关联规则挖掘的输入条件之一，挖掘准稳态条件下主要运行参数与性能指标之间的关联关系，从而实现系统运行参数优化和保证系统稳定运行的目的。

主权项：1.基于关联规则的复杂系统稳态运行参数优化方法，其特征在于，包括下述步骤：数据预处理，针对复杂系统大量历史运行数据，采用数据预处理方法剔除异常数据；工况划分，依据外部环境工况参数对工况变化的影响程度进行分阶段工况划分，所述工况划分包括典型工况划分和非典型工况划分；所述典型工况划分具体为：依据影响系统运行的外部环境参数，采用基于变异系数的多步工况法划分典型工况，所述变异系数用于各参数的波动对工况变化影响程度的量化计算，定义为参数的标准差与平均值之比，计算公式如下： 式中，为标准差，为平均值；计算各工况参数的变异系数，然后各工况参数根据变异系数的大小依次进行单变量划分，每次划分的分类簇作为下一阶段划分的父样本集，最终结果按从小到大排序作为工况划分结果；根据参数对工况变化的影响程度进行分阶段工况划分和编号，保证相邻编号的工况是典型的相邻工况；所述非典型工况划分具体为：根据最近邻法选择最相似的典型工况点代替该工况，最近邻法是将与测试样本最近邻的训练样本类别作为决策的方法：假设外部工况集为： 式中，为工况样本向量，为工况类别；中与之距离最近的工况对应的类别θ被作为未知工况的类别；由于工况各参数的量纲不同，距离计算方式采用马氏距离，马氏距离考虑变量之间的相关性且不受量纲影响，距离计算公式如下： 式中，∑为外部工况集的协方差矩阵；参数稳态阈值的确定，采用四分位法识别数据波动，确定参数稳态阈值；准稳态工况检测，根据运行参数的稳态阈值，利用滑动窗口法对历史运行数据进行准稳态工况检测；改进的关联规则挖掘，将上一时刻工况作为输入参数，以能效最高的原则选择强关联规则，关联规则的一般形式为“X⇒Y”，其中X和Y为不相交的项集，关联规则的强度能够用支持度和置信度度量；所述支持度为事务数据库中包含X和Y项集的数量和所有项集数量之比，置信度为包含X和Y项集的数量与包含X项集的数量之比，两种度量的形式定义如下： 若规则“X⇒Y”满足不小于最小支持度且不小于最小置信度，则称关联规则“X⇒Y”为强关联规则；参数优化，根据目标工况选择相应关联规则，从而优化运行参数。

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百度查询： 华南理工大学 基于关联规则的复杂系统稳态运行参数优化方法、系统和介质