[发明专利]基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法及系统

权利要求书

1.一种基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)采集制叶丝关键参数数据；

2)抽取历史生产数据；从历史记录的数据中，抽取评价参数集内包涵的相关数据，其中抽取的批次数据分为稳态数据和非稳态数据；

3)数据预处理，得到N个批次相对应的生产数据矩阵；

4)采用Birch聚类算法和Kmeans求取本批次维度的特征值，Birch方法通过扫描数据集，建立一个聚类特征树，然后对聚类特征树的叶结点进行聚类,再借助Kmeans算法对聚类好的数据进行修正；

5)确定稳态和非稳态过程的动态质量稳定性表征；

6)逐级构建从最小研究单元－工艺参数尺度，到工序尺度，再到批次尺度的质量稳定性评价模型，为从不同尺度上分析和评价制丝加工质量提供系统而有效的方法；

7)聚类后的数据组记录了数据的特征参数以及时间标签，根据数据组的特征参数区分出正常的数据组和离群的数据组，并有针对性的区别对待，再根据数据的时间标签追溯数据的异常时段，为后续的异常原因分析提供便利。

2.如权利要求1所述的基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法，其特征在于，在步骤1)中结合卷烟产品特性和叶丝过程的分析，按照参数类别分别从生产数据库采集影响和反映产品质量的设备状态参数和工艺控制参数。

3.如权利要求1所述的基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法，其特征在于，步骤5)中的稳态过程的动态质量稳定性表征是指建立一种对偏离程度和离散程度的变化同向综合敏感度更高的参数稳态过程表征参量。

4.如权利要求1所述的基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法，步骤3)中数据预处理的方法：对抽取的多个批次的稳态数据分别进行处理，统计出参数集P在每个步长内的数据点的计数C_j以及相应数据的均值M_j，以C_j作为时间维度的参数，乘以均值M_j作为模型矩阵中的一个参量，进而得到N个批次相对应的生产数据矩阵。

5.如权利要求1所述的基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法，其特征在于，步骤5)中的非稳态过程的动态质量稳定性表征是指依据非稳态过程中各参数的变化特征，确定非稳态加工过程的时间域；定义料头期间基值和料尾时间基值之和为该参数非稳态过程的不合格时间T非稳态。参数非稳态过程动态评估模型的建立；参数非稳态过程综合评估模型的建立。

6.如权利要求1所述的基于Birch聚类算法的工艺质量同质化水平评价方法，其特征在于，步骤6)中包括：

①参数控制水平

稳态望目变量模型：望目变量要求控制中心值和标准偏差，即对偏离度和离散度均有要求；非稳态极值变量模型：极值控制变量有望大、望小两种类型。

②工序加工水平

工序内各变量是平行的，采用算术加权的方法，构建量化的工序管控指数模型

③批次综合评价模型

批次内前后各工序是相互影响的，采用几何加权的方法，构建量化的批次综合管控指数模型。

7.一种服务器，其特征在于，该服务器包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于Birch聚类算法的烟草制丝工艺多尺度相关性评价程序，所述评价程序配置为实现权利要求1-6任一所述评价方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于Birch聚类算法的烟草制丝工艺多尺度相关性评价程序，所述基于Birch聚类算法的烟草制丝工艺多尺度相关性评价程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述评价方法的步骤。