Применение частного коэффициента корреляции для выбора канала управления горных и обогатительных процессов

При создании системы управления технологическими процессами и, в частности, процессами обогащения обязательным является анализ данных, характеризующих технологический процесс. Такой анализ необходим для выбора выходной величины, характеризующей процесс, управляющих величин, наиболее сильно связанных с выходной величиной. Зачастую отдельно производят анализ входных величин с целью выявления сильно взаимосвязанных величин. Это производится ввиду того, что обычно нет необходимости использовать для управления взаимосвязанные входные величины, достаточно одной. Чаще всего на практике для оценки взаимосвязи используют коэффициент парной корреляции. Использование коэффициента парной корреляции накладывает ограничения на анализируемые величины. Эти величины должны быть распределены нормально, и предполагается, что при оценке парной корреляции исключено влияние на анализируемые величины других величин. На практике обычно не проверяют нормальный закон распределения анализируемых величин и не всегда проверяют значимость коэффициента корреляции. В настоящей работе предложено при анализе объекта управления использовать частный коэффициент корреляции, который учитывает корректировку парного коэффициента корреляции, при условии, что исключено влияние других величин на анализируемые. Таким образом, предлагается при предварительном анализе технологического процесса с целью создания системы автоматического управления анализировать взаимосвязь входных величин со всеми выходными попарно, при исключении влияния на анализируемые величины каждой из всех остальных.

Леонов Р. Е., Патраков С. С. Применение частного коэффициента корреляции для выбора канала управления горных и обогатительных процессов // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2024. — № 1-1. — С. 48—58. DOI: 10.25018/ 0236_1493_2024_011_0_48.

Леонов Рафаил Ефимович¹ — канд. техн. наук, доцент, профессор кафедры Автоматики и компьютерных технологий Уральского государственного горного университета, ID ORCID: 0000-0002-2531-8336, lprep2011@mail.ru, Россия, г. Екатеринбург (для контактов);
Патраков Семен Сергеевич¹ — аспирант по направлению подготовки 09.06.01 Информатика и вычислительная техника, направленность 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами, ID ORCID: 00090007-9173-6935, patrakov.sema@mail.ru, Россия, г. Екатеринбург;
¹ Уральский государственный горный университет (ФГБОУ «УГГУ»), Россия, 620144, Россия, г. Екатеринбург, ул. Куйбышева, 30.

1. Козин В. З., Комлев А. С. Расчет фундаментальной погрешности отбора проб // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 11−1. — С. 265−275. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_111_0_265.

2. Марасанов В. М., Дылдин Г. П. Математическое описание процесса дробления в щековой дробилке // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. — 2017. — № 8. — С. 82–91. DOI: 10.21440/0536-1028-2017-8-82−91.

3. Подкорытов В. Н., Мочалова Л. А. Анализ факторов, влияющих на рыночную капитализацию крупнейших нефтяных компаний России // Известия Уральского государственного горного университета. — 2021. — № 1 (61). — С. 142–149. DOI: 10.21440/2307-2091-2021-1-142−149.

4. Музылева И. В., Языкова Л. Н., Мещеряков В. Н. Метод контрольного моделирования для проверки передаточной функции сложноструктурированной системы // Вестник кибернетики. — 2022. — № 2 (46). — С. 46–54. DOI: 10.34822/1999-7604-2022-2-46−54.

5. Wiśniewski J. The possibilities on the use of the spearman correlation coefficient// International Electronic Scientific and Practical Journal “WayScience”. 2022, vol. 5, no. 1, pp. 151–162.

6. Слепцов В. В., Аблаева А. Е., Динь Ба Фыонг. Повышение качества переходных процессов информационно-измерительной и управляющей системы квадрокоптера в контурах управления координатами в горизонтальной плоскости // Измерения. Мониторинг. Управление. Контроль. — 2022. — № 2. — С. 13–20. DOI: 10.21685/2307-55382022-2-2

7. Антипин Ю. Г., Рожков А. А., Барановский К. В. Обоснование параметров камерной системы разработки с оставлением неизвлекаемых целиков // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. — 2021. — № 4. — С. 15–23. DOI: 10.21440/05361028-2021-4-15−23С.

8. Ступакова Е. В., Комлев А. С. Экспериментальная проверка формулы случайной погрешности сокращения проб // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. — 2021. — № 4. — С. 37–44. DOI: 10.21440/0536-1028-2021-4-37−44.

9. Русакова Ю. О., Плавник А. Г., Вашурина М. В., Храмцова А. Л. Анализ основных факторов, определяющих значение удельного дебита водозаборной скважины // Известия Уральского государственного горного университета. — 2023. — № 1 (69). — С. 78–87. DOI: 10.21440/2307-2091-2023-1-78−87.

10. Li G., Zhang Q., Zhang A., Wu Di, Zhan Ch. Pearson Correlation CoefficientBased Performance Enhancement of Broad Learning System for Stock Price Prediction // IEEE Transaction on Circuits and Systems II: Express Briefs. 2022, vol. 69, no. 5, pp. 2413– 2417. DOI: 10.1109/TCSII.2022.3160266.

11. Edelmann D., Móri T. F., Székely G. J. On relationships between the Pearson and the distance correlation coefficients // Statistics and Probability Letters. 2021, vol. 169, 108960. DOI: 10.1016/J.SPL.2020.108960.

12. Abbood A. D., Adel A., Attea B. Pearson coefficient matrix for studying the correlation of community detection scores in multi-objective evolutionary algorithm // Periodicals of Engineering and Natural Sciences. 2021, vol. 9, no. 3, pp. 796–807. DOI: 10.21533/pen. v9i3.2284.

13. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Серия: Современные методы в математике. Для инженеров и научных работников. — М.: Физмалит, 2006. — 816 с.

14. Хохряков А. В., Студенок Г. А., Фролов С. Г. Комплексный подход к решению горно-экологических задач на основе анализа внутренних и внешних факторов и оценки рисков // Известия Уральского государственного горного университета. — 2023. — №1 (69). — С. 114–121. DOI: 10.21440/2307-2091-2023-1-114−121.

15. Овчинникова Т. Ю., Ефремова Т. А., Цыпин Е. Ф. О нижних границах классов крупности при предварительном обогащении руды с использованием рентгенофлуоресцентной сепарации // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2021. — № 11−1. — С. 328−337. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_111_0_328.

16. Kundrata J., Fujimoto D., Hayashi Yu., Baric A. Comparison of Pearson correlation coefficient and distance correlation in Correlation Power Analysis on Digital Multiplier // Conference: 43rd International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO). 2020. DOI: 10.23919/MIPRO48935.2020.9245325.

17. Цейтлин Е. М., Гребнева А. А. О преимуществах и недостатках статистических методов прогноза объема образования отходов предприятий минерально-сырьевого комплекса // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 11−1. — С. 80−94. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_111_0_80.

18. Гордеев В. А. Расчет статистических характеристик паспорта прочности горных пород // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. — 2019. — № 4. — С. 33–42. DOI: 10.21440/0536-1028-2019-4-33−42.

19. Лапин С. Э., Леонов Р. Е. Выделение значимых факторов при моделировании горных объектов // Известия высших учебных заведений. Горный журнал. — 2019. — № 2. — С. 140–146. DOI: 10.21440/05361028−2019−2-140−146.

20. Силачев В. В. Автоматическое управление процессами рудоподготовки с косвенным оцениванием возмущающих воздействий: Дисс. канд. техн. наук. — ГОУ ВПО «УГГУ», 2011. — 195 с.

21. Исламгалиев Д. В., Глазачев И. В. Оценка изменения осадки грунта под действием штампа с учетом физико-геометрических параметров среды // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 11−2. — С. 16–24. DOI: 10.25018/023 6_1493_2022_112_0_16.

22. Валиев Н. Г., Голик В. И., Пропп В. Д., Болгова А. И., Овсянников М. С. Закономерности управления процессами охраны окружающей среды // Горный информационно-аналитический бюллетень. — 2022. — № 11−1. — С. 40−50. DOI: 10.25018/0236_1493_2022_111_0_40.

23. Козин В. З., Комлев А. С. Определение коэффициентов вариации массовой доли компонентов в продуктах обогащения // Обогащение руд. — 2019. — № 1. — С. 28−33. DOI: 10.17580/or.2019.01.04.

24. Юсупов Х. А., Алешин А. П., Башилова Е. С., Цой Б. В. Применение пероксида водорода для идентификации подземного выщелачивания // Обогащение руд. — 2021. — № 2. — С. 21−26. DOI: 10.17580/or.2021.02.04.