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权利要求

1.一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述系统包括：

响应结构模块：实时采集多个模态的运行参数，并基于各模态之间的响应延迟、响应方向以及历史冲突强度，生成描述各模态链式耦合关系的模态响应链结构图;

模态冲突模块：根据模态响应链结构图计算模态冲突指数，当模态冲突指数达到预设阈值时，判定当前给矿调控存在模态冲突风险;

给矿控制模块：当当前给矿调控存在模态冲突风险时，按照模态响应链结构图中末端模态优先、源端模态延迟调节的顺序执行给矿调控指令，以抑制链式冲突传播，并基于调控结果更新模态响应链结构图，实现多模态协同下的稳定给矿控制。

2.根据权利要求1所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述响应结构模块包括：

序列模块：实时采集给矿流量、矿浆浓度、粒度分布特征、设备负载以及腔体压力多个模态的运行参数，并将各模态参数按采样周期构建为各自的时间序列;

响应延迟模块：在预设滑动时间窗口内，对任意两个模态的时间序列执行互相关计算，以获得两模态之间相关性达到最大值时对应的时间偏移量，并将时间偏移量作为两个模态之间的响应延迟;

响应方向模块：根据互相关计算得到的最大相关系数的符号确定两模态之间的响应方向，其中，若最大相关系数大于预设响应判定阈值，则确定为正向响应;若最大相关系数小于响应判定阈值的相反数，则确定为负向响应;若最大相关系数的绝对值不超过响应判定阈值，则确定为无显著响应关系;

冲突强度因子模块：基于历史运行过程中各模态的调节幅度及其引起的其他模态的响应幅度，统计得到调节某一模态是否导致波动的次数，并计算调节幅度与响应幅度的比值的平均值，以此作为该模态对另一模态的历史冲突强度因子;

模态响应链结构图模块：将响应延迟、响应方向及冲突强度因子的一组模态对构建为模态响应链结构图的有向边，并以各模态变量作为节点，从而生成描述多个模态之间链式耦合关系的模态响应链结构图。

3.根据权利要求1所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述模态冲突模块包括：

模态冲突指数模块：根据模态响应链结构图计算响应路径重叠密度指数、链式冲突放大指数和响应方向一致指数，将响应路径重叠密度指数与链式冲突放大指数的和减去响应方向一致指数，得到模态冲突指数。

4.根据权利要求3所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述模态冲突模块还包括：

构建模块：对模态响应链结构图中所有模态节点以及所有可达响应路径进行枚举，并基于各模态节点是否被对应响应路径穿越的情况构建节点–路径穿越矩阵，其中矩阵的每一个元素用于表示某一模态节点是否被某一条响应路径穿越;

重叠深度值模块：对穿越矩阵的每一行进行求和，得到每个模态节点被多少条响应路径穿越的重叠深度值;

绝对偏移量模块：计算各模态节点的重叠深度与所有模态重叠深度中位值之间的绝对偏移量，得到反映节点重叠深度相对集中程度的差分序列，

卷积值模块：对差分序列按照模态节点的拓扑顺序进行局部卷积运算，即将某一节点的差分值与其相邻节点的差分值进行平方叠加，以得到局部卷积值，并对所有模态节点逐一计算对应的卷积值;

极值模块：从所有局部卷积值中选取得到卷积值最大的节点，将该最大卷积值作为结构集中度的极值表征;

响应路径重叠密度指数模块：对最大卷积值进行折叠归一化处理，通过将该值与其自身加一的和进行比值转换，得到响应路径重叠密度指数。

5.根据权利要求3所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述模态冲突模块还包括：

三元组模块：对模态响应链结构图中所有连续三段的模态响应路径进行枚举，使每一条由三个相邻模态构成的路径片段均被提取出来，作为用于反映响应信号链式传递行为的路径三元组集合;

放大率模块：针对每一个路径三元组，从模态响应链结构图中获取其前一段模态响应强度以及后一段模态响应强度，并以后一段响应强度与前一段响应强度的比值构建该路径三元组对应的局部放大率。

6.根据权利要求5所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述模态冲突模块还包括：

布尔激活序列模块：将所有路径三元组的局部放大率依次进行二值化处理，即若某路径片段的局部放大率大于一，则将该路径片段标记为存在放大趋势，否则标记为不存在放大趋势，从而形成一组能够反映各三段路径是否发生冲突放大的布尔激活序列;

熵值模块：计算布尔激活序列中被标记为存在放大趋势的路径片段在全部路径片段中的占比，并根据该占比构建布尔分布的熵值;

密度值模块：基于路径放大趋势的占比与对应熵值构建放大趋势的密度值;

链式冲突放大指数模块：对放大趋势密度进行归一折叠处理，即将密度值按照其自身的增长幅度进行比例压缩，得到链式冲突放大指数。

7.根据权利要求1所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述模态冲突模块还包括：

提取模块：对模态响应链结构图中所有由三个连续模态构成的路径三元组进行枚举，使每一条由前模态、中间模态与后模态组成的连续路径片段均被提取出来，用于作为分析模态响应方向切换特性的结构单元;

极性对模块：从模态响应链结构图中提取每条边对应的响应方向信息，并将每一对相邻模态之间的响应关系定义为正向或反向，其中当前一模态变量增加导致后一模态变量随之增加时定义为正向响应，当前一模态变量增加导致后一模态变量减少时定义为反向响应，并据此对每个三元路径构建由两个响应方向组成的极性对。

8.根据权利要求7所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述模态冲突模块还包括：

极性轨迹点模块：将所有极性对映射为二维坐标点，其中正正响应映射为第一象限点，正反映射为第四象限点，反正映射为第二象限点，反反映射为第三象限点，从而形成包含所有路径方向状态的二维极性轨迹点集;

旋转偏移序列模块：对极性点集按照模态拓扑顺序排列，并逐点构造相邻两个极性点之间的旋转角度差值，得到方向轨迹的旋转偏移序列;

标准方向波动系数模块：从旋转偏移序列中提取出最大旋转角度与最小旋转角度的差值，并将差值进行归一化处理，得到标准方向波动系数;

响应方向一致模块：对方向波动系数进行归一折叠处理，即将其值按照与自身加一的总量进行比例压缩，得到响应方向一致指数。

9.根据权利要求1所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述给矿模块包括：

对比模块：将模态冲突指数进行阈值比较，当模态冲突指数大于或等于预设冲突阈值时，启动冲突干预流程，并基于模态响应链结构图对所有可达路径进行逐一分析，分别计算每条路径的响应路径重叠密度指数、链式冲突放大指数和响应方向一致指数，并将满足响应路径重叠密度指数不小于对应预设阈值或链式冲突放大指数不小于对应预设阈值或响应方向一致指数不小于对应预设阈值的路径标记为高风险路径，从而形成高风险路径集合;

提取数据模块：对高风险路径集合中的每一条路径自末端模态向源端模态执行逆向结构展开，分别确定末端模态、中段模态和源端模态的结构位置，并提取各模态节点的响应延迟值、响应方向和历史冲突强度因子。

10.根据权利要求9所述的一种离心选矿机智能给矿系统，其特征在于，所述给矿模块还包括：

排序模块：依据模态节点的结构位置、响应延迟值以及历史冲突强度因子，为每个模态节点计算其调控优先级分值;并将所有模态节点按照优先级分值由高到低排序形成调控队列;

调控操作模块：根据调控队列依次执行调控指令，首先对末端模态关联的设备控制量进行调节，若末端调控后任一高风险路径的模态冲突指数仍未下降至预设冲突阈值以下，则继续对该路径的中段模态执行调控操作;若末端模态与中段模态的调控仍不足以消除链式冲突，则对源端模态执行延迟触发的调控操作，源端模态的调控幅度限制为其最近十个采样周期平均变化幅度以内;

修正模块：在每轮调控动作完成后，在预设监测窗口内采集各模态变量的调控前后变化数据，分别测量模态响应幅度变化、调控动作至响应出现的延迟时间、是否发生新的响应方向变化以及历史冲突强度因子是否增加，并据此对模态响应链结构图进行更新，若相比原延迟值增加超过20%，则更新为新的平均延迟值;若响应方向发生变化，则重新设定响应方向;若历史冲突强度因子增加超过15%，则将新的冲突强度因子写入结构图。

说明书

技术领域

[0001]本发明涉及矿机控制技术领域，具体涉及一种离心选矿机智能给矿系统。

背景技术

[0002]离心选矿机作为一种高效分选细粒金属矿物的设备，广泛应用于黄金、钨、钛铁矿等矿种的重力选矿工艺中。为提升分选效率、稳定精矿品位并降低能耗，当前已逐步引入智能控制技术以实现自动化给矿。现有的离心选矿机智能给矿方式，主要依赖于对矿浆流量、浓度、粒度分布、设备负载、腔体压力等关键参数的实时监测与控制，通过反馈调节机制对给矿泵、调节阀、稀释水添加量等执行部件进行联动控制。

[0003]现有的基本控制逻辑可归纳为：设定多个目标指标(如回收率、精矿品位、单位能耗等)，实时采集输入参数后，分别判断当前状态是否偏离目标区间，并基于偏差结果独立计算各执行端的调节幅度。例如，当检测到流量过高时，自动降低给矿泵频率;浓度偏低时，减少稀释水注入量;粒度分布异常时，可切换给矿节奏或调整预处理装置参数。部分高端还引入了基于规则库、模糊逻辑或浅层机器学习模型的状态识别机制，实现更为灵活的调节决策。

[0004]然而当前离心选矿机的智能给矿仅将流量、浓度、粒度、扭矩等作为相互独立的单模态控制变量对待，但实际上这些模态之间存在方向不同、幅度不同、响应时间不同的链式耦合关系。当对某一模态(如流量)实施调节时，其效果会以非同步、非线性、非对称的方式传递至其他模态，引发一系列未建模的“模态响应冲突链”。由于控制层无法感知这条冲突链的存在，导致出现“调一项、乱三项”“局部优化导致整体失稳”的现象，甚至会在初期表现为短暂稳定，实则逐步陷入长期波动或突发过载的隐性风险之中。本质上，这是一种跨模态、多时延、非线性的链式响应结构缺陷。只要这条链未被识别与建模，任何表面上的智能给矿策略都只能停留在局部最优，无法实现长期稳定运行的全局最优调控。

发明内容

[0005]本发明的目的就在于解决当前离心选矿机的智能给矿仅将流量、浓度、粒度、扭矩等作为相互独立的单模态控制变量对待，导致给矿策略都只能停留在局部最优，无法实现长期稳定运行的全局最优调控的问题，提供一种离心选矿机智能给矿系统。

[0006]本发明实施提出一种离心选矿机智能给矿系统，所述系统包括：

模态冲突模块：根据模态响应链结构图计算模态冲突指数，当模态冲突指数达到预设阈值时，判定当前给矿调控存在模态冲突风险;

[0007]可选地，所述响应结构模块包括：

[0008]可选地，所述模态冲突模块包括：

[0009]可选地，所述模态冲突模块还包括：

重叠深度值模块：对穿越矩阵的每一行进行求和，得到每个模态节点被多少条响应路径穿越的重叠深度值;

绝对偏移量模块：计算各模态节点的重叠深度与所有模态重叠深度中位值之间的绝对偏移量，得到反映节点重叠深度相对集中程度的差分序列，

极值模块：从所有局部卷积值中选取得到卷积值最大的节点，将该最大卷积值作为结构集中度的极值表征;

响应路径重叠密度指数模块：对最大卷积值进行折叠归一化处理，通过将该值与其自身加一的和进行比值转换，得到响应路径重叠密度指数。

[0010]可选地，所述模态冲突模块还包括：

[0011]可选地，所述模态冲突模块还包括：

熵值模块：计算布尔激活序列中被标记为存在放大趋势的路径片段在全部路径片段中的占比，并根据该占比构建布尔分布的熵值;

密度值模块：基于路径放大趋势的占比与对应熵值构建放大趋势的密度值;

链式冲突放大指数模块：对放大趋势密度进行归一折叠处理，即将密度值按照其自身的增长幅度进行比例压缩，得到链式冲突放大指数。

[0012]可选地，所述模态冲突模块还包括：

[0013]可选地，所述模态冲突模块还包括：

旋转偏移序列模块：对极性点集按照模态拓扑顺序排列，并逐点构造相邻两个极性点之间的旋转角度差值，得到方向轨迹的旋转偏移序列;

标准方向波动系数模块：从旋转偏移序列中提取出最大旋转角度与最小旋转角度的差值，并将差值进行归一化处理，得到标准方向波动系数;

响应方向一致模块：对方向波动系数进行归一折叠处理，即将其值按照与自身加一的总量进行比例压缩，得到响应方向一致指数。

[0014]可选地，所述给矿模块包括：

[0015]可选地，所述给矿模块还包括：

[0016]本发明的有益效果：

本发明提出了一种离心选矿机智能给矿系统，通过构建模态响应链结构图、计算模态冲突指数并在冲突风险出现时执行末端优先的压制型调控策略，本发明解决了现有技术中未识别多模态链式耦合关系的问题。传统智能给矿将流量、浓度、粒度、负载等模态视为独立变量，仅基于局部反馈调控，但这些模态实际存在非同步、非线性、非对称的响应链条，当调节任一模态时，其效应会以滞后、放大或方向反转的方式传递，引发连锁冲突，导致系统振荡、精矿指标不稳甚至突发过载。本发明通过构建模态响应链结构，量化模态之间的响应延迟、方向与冲突强度，并计算形成模态冲突指数，对调控行为可能引发的链式干扰进行提前识别;在冲突指数超阈时采用末端模态优先、源端模态延迟调控的抑制机制，有效阻断冲突沿链条传播，提高给矿系统整体稳定性与可控性，实现真正意义上的多模态协同智能调控。

附图说明

[0017]下面结合附图对本发明作进一步的说明。

[0018]图1为一种离心选矿机智能给矿系统的框架图;

图2为一种离心选矿机智能给矿系统的实现方法流程框架图。

具体实施方式

[0019]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0020]本发明实施例提供了一种离心选矿机智能给矿系统。参见图1，图1为本发明实施例提供的一种离心选矿机智能给矿系统的框架图。该包括：

响应结构模块：构建模态响应链结构图，实时采集给矿流量、矿浆浓度、粒度分布、设备负载、腔体压力等多个模态的运行参数，并基于各模态之间的响应延迟、响应方向以及历史冲突强度，生成描述各模态链式耦合关系的模态响应链结构图;

模态冲突模块：根据模态响应链结构图计算模态冲突指数，用于表征当前调控行为在多模态之间可能引发的链式冲突程度，当模态冲突指数达到预设阈值时，判定当前给矿调控存在模态冲突风险;

给矿控制模块：当当前给矿调控存在模态冲突风险时，按照模态响应链结构图中末端模态优先、源端模态延迟调节的顺序执行给矿调控指令，以抑制链式冲突传播，并基于调控结果更新模态响应链结构图，从而实现多模态协同下的稳定给矿控制。

[0021]基于本发明实施例提供的一种离心选矿机智能给矿系统，通过上述方式，通过构建模态响应链结构图、计算模态冲突指数并基于该结构执行压制型调控策略，解决了现有技术中未识别多模态参数之间链式响应关系的问题。在现有智能给矿中，流量、浓度、粒度、负载等模态变量通常被视为独立输入，分别纳入局部反馈回路进行调节，但实际上这些模态之间存在非同步、非线性、非对称的耦合链条，当其中任一模态被调节时，其效应可能以滞后或放大形式传递至其他模态，造成连锁响应冲突，进而引发振荡、精矿波动或突发性过载。通过模态响应链建模机制，可动态识别各模态之间的响应延迟、响应方向与冲突强度，进而计算冲突指数以评估调控风险。当识别到调控行为可能引发模态冲突时，采用末端模态优先、源端模态延迟调节的压制策略进行响应控制，显著减少了调控链条中各模态之间的干扰与冲突传播，提升了给矿过程的整体稳定性和的可控性。

[0022]一种实现方式中，参见图2，图2提供了一种离心选矿机智能给矿系统的实现方法流程框架图：

S1：构建模态响应链结构图，实时采集给矿流量、矿浆浓度、粒度分布、设备负载、腔体压力等多个模态的运行参数，并基于各模态之间的响应延迟、响应方向以及历史冲突强度，生成描述各模态链式耦合关系的模态响应链结构图;

S2：根据模态响应链结构图计算模态冲突指数，用于表征当前调控行为在多模态之间可能引发的链式冲突程度，当模态冲突指数达到预设阈值时，判定当前给矿调控存在模态冲突风险;

S3：当当前给矿调控存在模态冲突风险时，按照模态响应链结构图中末端模态优先、源端模态延迟调节的顺序执行给矿调控指令，以抑制链式冲突传播，并基于调控结果更新模态响应链结构图，从而实现多模态协同下的稳定给矿控制。

[0023]在一个实施例中，响应结构模块：构建模态响应链结构图，实时采集给矿流量、矿浆浓度、粒度分布、设备负载、腔体压力等多个模态的运行参数，并基于各模态之间的响应延迟、响应方向以及历史冲突强度，生成描述各模态链式耦合关系的模态响应链结构图;

所述响应结构模块具体如下：

序列模块：实时采集给矿流量、矿浆浓度、粒度分布特征、设备负载以及腔体压力等多个模态的运行参数，并将各模态参数按采样周期构建为各自的时间序列;

响应延迟模块：在预设滑动时间窗口内，对任意两个模态的时间序列执行互相关计算，以获得两模态之间相关性达到最大值时对应的时间偏移量，并将该时间偏移量作为两个模态之间的响应延迟;

[0024]需要说明的是，在构建模态响应链结构图的过程中，首先通过部署在离心选矿机上的多类型传感器，实时采集包括给矿流量、矿浆浓度、粒度分布特征(如D50或D90等代表性粒径指标)、设备负载(如扭矩或电流)以及腔体压力等多个关键模态的运行参数，并按照统一的采样周期对每一类模态构建时间序列，例如每1秒记录一次流量值、浓度值和粒径特征值，从而形成流量序列Q(t)、浓度序列C(t)、粒度序列P(t)等;随后，在一个滑动时间窗口(如30秒)内，对任意两个模态的时间序列数据执行互相关计算，以判断其中一个模态变量的变化是否对另一个模态存在滞后影响，通过遍历时间偏移τ的互相关值，获取使相关性达到最大值的τ值，作为该模态对之间的响应延迟，例如若流量变化对浓度变化的最大相关性出现在滞后6秒时，则认为流量对浓度的响应延迟为6秒;接着，根据该最大相关系数的正负符号来判定响应方向，其中若最大相关系数大于设定阈值(如+0.6)，则认为该模态对为正向响应，即前者增加会导致后者增加，反之若小于-0.6，则为负向响应，即前者增加导致后者下降;若相关系数绝对值小于设定阈值，则认为两者间不存在显著响应关系，不纳入响应链建模;进一步地，根据历史运行数据统计多个调节行为实例中，一个模态(如流量)变化所引起的另一个模态(如负载)的剧烈波动次数，例如记录在10次流量升高中，有7次引发负载突变，则记录该路径为高冲突路径，同时计算这10次中该模态对变化率的比值平均值，作为该模态对的历史冲突强度因子;最后，将所有响应延迟、响应方向、冲突强度因子的模态对，以有向边的形式添加至响应链结构图中，各模态变量作为图中的节点，形成一张可量化、可更新的模态响应链结构图，用于后续给矿调控中对模态之间耦合关系的识别与干预，举例而言，当识别到流量变化对浓度和粒度具有正向响应、对负载具有负向响应且平均响应延迟分别为5秒、12秒和18秒时，将这些路径记录为响应链中的有向边，并为每条边赋予延迟值、方向属性与冲突强度指标，从而建立起跨模态、跨时间、带冲突属性的动态耦合结构，用于支撑后续调控行为的风险评估与压制策略生成。

[0025]在一个实施例中，S2：根据模态响应链结构图计算模态冲突指数，用于表征当前调控行为在多模态之间可能引发的链式冲突程度，当模态冲突指数达到预设阈值时，判定当前给矿调控存在模态冲突风险;

一种实现的方式中，所述模态冲突模块包括：根据模态响应链结构图计算模态冲突指数的步骤为：

[0026]一种实现的方式中，所述模态冲突模块还包括：

所述响应路径重叠密度指数的步骤为：

重叠深度值模块：对穿越矩阵的每一行进行求和，得到每个模态节点被多少条响应路径穿越的重叠深度值，并以此作为后续重叠密度计算的基础数据;

绝对偏移量模块：计算各模态节点的重叠深度与所有模态重叠深度中位值之间的绝对偏移量，得到反映节点重叠深度相对集中程度的差分序列，使得每个差分值均表示该节点的重叠深度相对于整体分布的偏离程度;

卷积值模块：对差分序列按照模态节点的拓扑顺序进行局部卷积运算，即将某一节点的差分值与其相邻节点的差分值进行平方叠加，以得到能够反映相邻节点结构集中度放大趋势的局部卷积值，并对所有模态节点逐一计算对应的卷积值;

极值模块：从所有局部卷积值中选取得到卷积值最大的节点，将该最大卷积值作为结构集中度的极值表征，用于构建最终的响应路径重叠密度;

响应路径重叠密度指数模块：对最大卷积值进行折叠归一化处理，通过将该值与其自身加一的和进行比值转换，使最终得到的响应路径重叠密度指数限定在零到一之间的无纲量区间，从而得到用于后续模态冲突指数计算的响应路径重叠密度指数。

[0027]需要说明的是，在计算响应路径重叠密度指数的过程中，首先对模态响应链结构图中的所有模态节点以及所有可达的响应路径进行枚举，例如在一个包含5个模态节点的中可能存在十几条路径，每条路径穿越若干节点，据此建立一个节点–路径穿越矩阵，矩阵中的每个元素用于表示某一模态节点是否被某一条路径穿越，若穿越则为1，否则为0;随后，对该矩阵的每一行进行求和，从而计算出每个模态节点被多少条路径穿越的次数，该次数即为该节点的重叠深度，例如节点A被5条路径穿越，则其重叠深度为5，这些重叠深度值作为后续分析的基础;接下来，计算每个节点的重叠深度与全体节点重叠深度中位数之间的绝对差值，得到反映各节点相对于整体分布集中程度的差分序列，比如若中位数为3，而某节点重叠深度为6，则其差分值为3，该值代表该节点在结构上的“相对集中度”;然后，按照模态节点的拓扑顺序对差分序列进行局部卷积运算，即将某一节点的差分值与其相邻节点的差分值分别平方后进行加和，从而得到该节点与邻接结构共同形成的局部结构冲突强度，例如某节点与其相邻节点的差分值分别为3和2，则其局部卷积值为32+22=13;该过程依次对每个节点执行，最终形成一组局部卷积值;在所有节点中选出卷积值最大的节点，并将该最大值作为整个结构图中响应路径结构集中度的极值表征;最后，为了将该值标准化为0到1之间的无纲量，对其进行折叠归一化处理，即将该最大卷积值除以其本身加1的值，例如最大卷积值为13，则归一化结果为13/(13+1)=0.928，由此得到最终的响应路径重叠密度指数，该指数越接近1，说明路径高度集中，结构上存在明显冲突集中点，越接近0，说明路径分布较均匀，不存在显著的冲突堆叠结构，从而为后续模态冲突指数的判断与调控提供结构基础。

[0028]响应路径重叠密度指数是一种用于衡量模态响应链结构图中路径结构分布是否存在集中重叠现象的指标，其核心含义在于识别中是否存在某些模态节点被大量路径反复穿越，从而形成所谓的“冲突堆叠点”或“结构热点”。该指数越大，表示响应路径在图结构中的分布越集中，即某些关键模态节点在大多数响应路径中重复出现，这种结构特征往往意味着一旦调控这些节点，将同时影响大量路径，可能引发连锁反应和耦合失稳;相反，若该指数较小，表示路径分布较为均匀，各响应路径穿越的模态节点差异性较大，调控分散，冲突风险更低。举例说明，假设中存在5个模态节点和10条响应路径，如果有一个节点被8条路径穿越，而其他节点仅被1～2条路径穿越，则该节点成为结构上极易引发冲突的核心集中点，意味着在结构上已形成“瓶颈响应链”，一旦触发该节点的调控，极可能引发多模态的连锁扰动;此时折叠归一化后的响应路径重叠密度指数将趋近于1，提示存在高度结构性耦合风险。该指数的优势在于它不仅关注某个节点本身的特征，而是从响应路径整体的穿越行为出发，通过节点路径穿越矩阵、重叠深度、差分序列与局部结构卷积等多层结构处理手段，综合评估的“冲突结构集中度”。

[0029]之所以采用上述方式计算响应路径重叠密度指数，而不是使用传统的加权平均或最大重叠节点比值等简单方式，主要原因在于该方式能够更加全面、结构化且动态敏感地反映模态响应链中路径集中分布的真实特性，从而更准确地识别其中可能存在的结构性冲突风险;具体来说，传统方式往往仅基于某一静态指标(如单一节点的路径穿越次数或全图的平均重叠度)进行评价，忽略了路径在图结构中的拓扑分布模式、节点间的相互依赖关系以及局部结构的放大效应，容易产生偏差或误判;而本发明采用从路径穿越矩阵开始构建、逐步提取每个节点的重叠深度，并进一步计算与中位数的差值形成差分序列，体现了对集中与离散两种结构分布的辨识能力，随后通过拓扑顺序进行局部卷积运算，使得节点间的“结构共震”关系被显性建模，避免了将高度集中但无邻接放大效应的节点误判为冲突源;同时，最终采用极值折叠归一化而非线性归一或百分比评分，不仅确保了输出结果严格限定在0至1之间的无纲量区间，还压缩了高值对判断的误导作用，使该指数更具稳定性、对比性和触发阈值的适应性，因此，该方式相比常规计算方法更具抗干扰能力、结构表达能力与风险指向性，特别适用于复杂多模态耦合结构中对冲突集中区域的精准识别与动态反馈判断。

[0030]在一个实施例中，所述模态冲突模块还包括：链式冲突放大指数的计算步骤为：

放大率模块：针对每一个路径三元组，从模态响应链结构图中获取其前一段模态响应强度以及后一段模态响应强度，并以后一段响应强度与前一段响应强度的比值构建该路径三元组对应的局部放大率，用于表征该路径片段中响应信号是否出现增强趋势;

熵值模块：计算布尔激活序列中被标记为存在放大趋势的路径片段在全部路径片段中的占比，并根据该占比构建布尔分布的熵值，用于表征链式放大趋势在路径集合中的分布不确定程度，使得占比越接近中间值时熵越大，越接近零或一时熵越小;

密度值模块：基于路径放大趋势的占比与对应熵值构建放大趋势的密度值，该密度值能够同时反映放大路径的出现频率与其整体分布的不确定性，从而得到链式放大现象在结构中的综合密度表征;

链式冲突放大指数模块：对放大趋势密度进行归一折叠处理，即将该密度值按照其自身的增长幅度进行比例压缩，使最终得到的链式冲突放大指数限定在零到一之间的无纲量区间，从而得到用于模态冲突指数计算的链式冲突放大指数。

[0031]需要说明的是，首先从模态响应链结构图中枚举所有由三个连续模态构成的路径三元组，即每条路径由前段模态、中间模态与后段模态组成，用于捕捉响应信号在链式结构中的传导行为;随后，提取每一三段路径中的前段模态对与后段模态对的响应强度值，通过两段响应强度之间的比值构建局部放大率，用以衡量信号是否在该三跳路径中出现增强趋势，例如若第一段响应强度为2，第二段为5，则该路径局部放大率为2.5;接着，将所有局部放大率执行二值激活操作，即若放大率大于1则视为该路径存在放大趋势，赋值为1，否则赋值为0，由此生成一组布尔激活序列，用于表示在所有路径中哪些路径确实发生了信号增强;然后，统计上述布尔序列中被标记为“存在放大趋势”的路径片段占总路径数量的比例，并根据该比例计算其布尔分布的熵值，作为对放大趋势分布不确定性的度量，例如若放大路径占比为0.5，则的不确定性最大，其熵也最大;随后，将放大路径的占比与该熵值组合计算放大趋势密度值，以同时反映路径数量与结构复杂性，确保不仅考虑放大路径的多少，还兼顾其分布的离散程度;最后，对该密度值执行归一折叠处理，即通过将密度值与其自身加一的和形成比例，压缩其绝对幅度，使得最终得到的链式冲突放大指数始终限定在0至1之间的无纲量区间，且该指数越接近1，代表放大路径占比高且分布复杂，其中潜在的链式冲突放大效应越明显，越接近0则表示响应传导过程较为平稳，不存在明显的级联风险，从而为在进行模态冲突判断与调控决策时提供清晰的链式风险指示依据。

[0032]链式冲突放大指数是一种用于衡量模态响应链结构中扰动信号是否在路径上传递过程中被逐步放大的结构性风险指标，核心目的是识别中是否存在大量“具有级联放大趋势”的响应路径，从而判断整个在当前调控下是否易发生小扰动引发大响应的非线性放大效应，该指数的数值被限制在0到1之间，越接近1，表示存在越多的路径片段在模态间传导过程中呈现出“后段响应强于前段响应”的放大特征，且这种放大趋势在结构中分布越复杂、越难预测，其稳定性就越低，调控风险越高;反之，若指数接近0，说明响应传导过程相对收敛或平缓，整体链式传播过程较为可控，几乎不具备激发大范围响应的潜力;例如，在一个典型三跳路径中，若前段模态A变化后对中间模态B的影响为2个单位，而中间模态B对末端模态C的响应幅度却达到5个单位，则该路径就表现为信号被“链式放大”，若这类路径大量存在，则意味着即使调控入口点非常轻微，最终在末端模态处也可能引发剧烈波动或过载;更关键的是，这种链式放大若出现在多个分布路径中，并呈现复杂的不确定结构，则调控行为将面临高度不稳定的风险点，很容易出现“调一项、扰多项且反馈失控”的情况，因此链式冲突放大指数作为一种结构驱动型的动态风险表征工具，不仅能够量化对扰动放大的内在倾向，还能指示其分布特征与结构复杂性，为智能给矿在进行多模态调控策略时提供更精准的链式风险判断和优先干预决策依据。

[0033]一种实现的方式中，所述模态冲突模块还包括：

响应方向一致指数的计算步骤为：

极性对模块：从模态响应链结构图中提取每条边对应的响应方向信息，并将每一对相邻模态之间的响应关系定义为正向或反向，其中当前一模态变量增加导致后一模态变量随之增加时定义为正向响应，当前一模态变量增加导致后一模态变量减少时定义为反向响应，并据此对每个三元路径构建由两个响应方向组成的极性对;

旋转偏移序列模块：对极性点集按照模态拓扑顺序排列，并逐点构造相邻两个极性点之间的旋转角度差值，以该角度表示相邻路径之间的响应方向切换幅度，从而形成方向轨迹的旋转偏移序列，该序列用于表征路径方向在结构中的连续变化趋势;

标准方向波动系数模块：从旋转偏移序列中提取出最大旋转角度与最小旋转角度的差值，构建方向偏移幅度范围，并将该差值进行归一化处理，得到标准方向波动系数，用于反映整个响应方向一致性与变动幅度之间的相对比例;

响应方向一致模块：对方向波动系数进行归一折叠处理，即将其值按照与自身加一的总量进行比例压缩，生成限定在零到一之间的响应方向一致指数，且该指数越接近一，表示内模态响应方向整体一致性越强、路径越稳定，越接近零则表示路径中方向反复切换、结构存在潜在反向响应干扰，从而实现对响应方向结构稳定性的量化表达。

[0034]需要说明的是，从模态响应链结构图中提取所有由三个连续模态节点构成的路径三元组，即形如“模态A→模态B→模态C”的路径组合，每一个三段路径片段都被视为分析中模态响应方向连续性的重要结构单元;接着，从图中获取每一条有向边的响应方向信息，判断前一模态变量变化时对后一模态变量的影响方向，并将其定义为“正向响应”或“反向响应”，例如，若模态A增加会导致模态B也增加，则定义为正向响应，若模态A增加导致模态B减少，则定义为反向响应;基于此，对每个三元路径构建一个由两个相邻响应方向组成的极性对，如“正-正”“正-反”“反-正”“反-反”等，然后将这四种极性对映射为二维平面中的四个象限点，分别对应第一象限、第四象限、第二象限和第三象限，从而构建出一个由多个极性点组成的二维轨迹点集;随后，按照模态链路的拓扑顺序对这些极性点进行排序，并依次计算相邻两个极性点之间的旋转角度，即将两个极性方向向量看作从原点出发的坐标矢量，通过计算它们的夹角来量化路径方向的“切换幅度”，例如从“正-正”切换到“反-正”所对应的轨迹点角度变化较小，而从“正-正”切换到“反-反”则角度变化较大，所有角度变化构成一个方向旋转偏移序列;然后从该序列中提取出最大与最小旋转角度之差，构建该在响应方向上的最大波动范围，并将该差值与π进行归一化，得到一个标准方向波动系数，该系数越大表示路径之间的响应方向变化越剧烈、不稳定性越高;最后，将该波动系数通过归一折叠函数进行压缩，即将其值除以自身加一的和，使最终生成的响应方向一致指数限定在0至1之间，且数值越接近1表示中模态之间响应方向较为一致、路径传导平稳，越接近0表示方向切换频繁，存在潜在的反向扰动积累风险，例如若多个路径从“正-正”跳跃至“反-正”或“正-反”，并频繁出现极性颠倒现象，则指数值将大幅下降，从而能够为控制提供关于响应方向结构稳定性的定量评估依据，辅助在策略执行前识别不稳定的响应链结构。

[0035]响应方向一致指数是一种用于衡量模态响应链中各模态之间响应方向是否保持连贯一致的结构性指标，其核心目的是定量评估系统在路径级别是否存在频繁的方向反转、响应极性跳变等导致控制反馈失稳的潜在风险，该指数通过构建所有连续三段模态路径的方向极性组合、映射为二维象限坐标、分析路径轨迹的旋转趋势并提取旋转角度波动幅度进行归一化压缩而得，最终指数值被限定在0至1之间，其中值越接近1表示系统中模态之间的响应方向在结构上传导时较为稳定、路径极性一致性高，不易出现反馈扰动积累;反之，若该指数接近0，则说明在模态链结构中存在大量方向切换频繁的路径组合，响应过程呈现出“正向→反向→正向”等反复极性翻转的现象，这将导致调控行为沿路径传播时容易在某一位置发生方向抵消或极性冲突，进而造成系统整体控制逻辑混乱或负载突变;例如，在一个典型路径中，若模态A对B为正向响应，B对C为反向响应，而C又对D为正向响应，则当路径整体被激活时，在B→C节点处的方向反转将引入负反馈扰动，使系统的调控策略在后段出现预期之外的反响应结果，若这种反转组合频繁出现且分布广泛，说明系统调控链存在高度不一致性，稳定运行区间狭窄，需提前识别。

[0036]在一个实施例中，给矿控制模块：当当前给矿调控存在模态冲突风险时，按照模态响应链结构图中末端模态优先、源端模态延迟调节的顺序执行给矿调控指令，以抑制链式冲突传播，并基于调控结果更新模态响应链结构图，实现多模态协同下的稳定给矿控制。

[0037]对比模块：将模态冲突指数进行阈值比较，当模态冲突指数大于或等于预设冲突阈值时，启动冲突干预流程，并基于模态响应链结构图对所有可达路径进行逐一分析，分别计算每条路径的响应路径重叠密度指数、链式冲突放大指数和响应方向一致指数，并将满足“响应路径重叠密度指数不小于对应预设阈值”或“链式冲突放大指数不小于对应预设阈值”或“响应方向一致指数不小于对应预设阈值”的路径标记为高风险路径，从而形成高风险路径集合;

提取数据模块：对高风险路径集合中的每一条路径自末端模态向源端模态执行逆向结构展开，分别确定末端模态、中段模态和源端模态的结构位置，并提取各模态节点的响应延迟值、响应方向和历史冲突强度因子，作为后续调控排序的基础参数;

排序模块：依据模态节点的结构位置、响应延迟值以及历史冲突强度因子CS，为每个模态节点计算其调控优先级分值P，优先级分值P按照P=α·L+β·(1/τ)+γ·(1/CS)的方式计算，其中L为节点位置权重，末端模态L=3、中段模态L=2、源端模态L=1，α、β、γ为设定的固定系数，一般取值范围在0-1，且一般α+β+γ=1;并将所有模态节点按照优先级分值由高到低排序形成调控队列;

调控操作模块：根据调控队列依次执行调控指令，首先对末端模态关联的设备控制量进行调节，以抑制路径末端的响应偏移;若末端调控后任一高风险路径的模态冲突指数仍未下降至预设冲突阈值以下，则继续对该路径的中段模态执行调控操作;若末端模态与中段模态的调控仍不足以消除链式冲突，则对源端模态执行延迟触发的调控操作，源端模态的调控幅度限制为其最近十个采样周期平均变化幅度以内，以避免对整体造成大范围扰动;

[0038]需要说明的是，在离心选矿机智能给矿控制过程中，模态冲突指数用于判断多模态调控是否即将引发链式耦合失稳，针对模态冲突指数达到预设阈值后的控制行为，系统通过一套精确、分级、结构递进的控制机制，实现了冲突抑制和结构自适应更新的闭环过程：首先，系统将当前模态冲突指数与预设冲突阈值进行比较，当该值大于或等于阈值时，系统自动启动冲突干预流程，不是直接对所有模态同时调控，而是首先基于模态响应链结构图对所有可达路径进行逐一分析，并计算每条路径的三个子指标，即响应路径重叠密度指数、链式冲突放大指数和响应方向一致指数，若其中任一指标响应路径重叠密度指数不小于对应预设阈值或链式冲突放大指数不小于对应预设阈值或响应方向一致指数不小于对应预设阈值，则该路径被标记为高风险路径，构成本轮调控的目标路径集合;在此基础上，系统对每条高风险路径自末端模态向源端模态依次展开，明确各模态节点的结构角色(如末端模态为直接反映响应的变量，如扭矩或负载，源端模态为输入变量，如流量、浓度)，并提取这些模态节点的响应延迟值、响应方向和历史冲突强度因子，为下一步调控排序提供参数基础;随后，系统依据一套明确的优先级评分函数对所有模态节点进行打分排序，该评分函数综合考虑节点位置权重、响应延迟倒数和冲突强度因子倒数，公式为 P=α·L+β·(1/τ)+γ·(1/CS)，其中位置权重L取值依据节点角色设定，α、β、γ为系统配置系数;调控顺序严格按照优先级从高到低依次执行，优先调节末端模态控制量，例如通过调整负载设定值或转速压制输出扰动，其次在必要时对粒度、浓度等中段模态进行微调，源端模态如流量仅在前述调控均不足以压制冲突时才进行延迟触发，且其调控幅度不得超过其近十个采样周期平均变动幅度，以防止全局扰动扩散;在每轮调控后，系统进入一个固定监测窗口，采集调控前后模态响应的变化幅度、响应延迟时间差、新的响应方向极性变化及冲突强度因子的变化比例，若延迟增长超过20%，则更新响应延迟;若响应方向发生反转，则重新设定极性关系;若冲突强度因子增加超过15%，则替换为新值写入结构图，从而使模态响应链结构图不断自适应修正，提升下一轮调控的精准性和鲁棒性，最终实现了离心选矿机多模态智能调控下的冲突识别、路径排序、递进调控与结构自学习更新的一体化控制流程。

[0039]以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的权利要求涵盖范围之内。

说明书附图(2)

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