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龙图腾网获悉长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利一种基于时空解耦的球磨机负荷无监督软测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120974193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511476726.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种基于时空解耦的球磨机负荷无监督软测量方法是由刘洋;肖心怡;李然;肖盛旺;唐翊铭;汪檠;谢家豪设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空解耦的球磨机负荷无监督软测量方法在说明书摘要公布了：本发明涉及球磨机负荷预测技术领域，公开了一种基于时空解耦的球磨机负荷无监督软测量方法。方法包括：采集球磨机运行时的多源运行数据与代理标签，基于时序对多源运行数据与代理标签进行归一化处理获取时序数据集；结合时空特征解耦与趋势‑残差联合预测构建预测模型，基于时序数据集结合伪标签生成获取伪标签，结合伪标签与时序数据集训练所述预测模型获取球磨机预测模型；再次获取球磨机运行时的多源运行数据输入球磨机预测模型，获取球磨机负荷预测结果。解决了现有的工业现场真实负荷标签丢失与人工特征对时空关联性不足的问题。

本发明授权一种基于时空解耦的球磨机负荷无监督软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空解耦的球磨机负荷无监督软测量方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采集球磨机运行时的多源运行数据与代理标签，基于时序对多源运行数据与代理标签进行归一化处理获取时序数据集； 步骤2：结合时空特征解耦与趋势-残差联合预测构建预测模型，基于时序数据集结合伪标签生成方法获取伪标签，结合伪标签与时序数据集训练所述预测模型获取球磨机预测模型； 所述预测模型的构建包括如下步骤：基于时空特征解耦构建特征提取模块，基于趋势-残差联合预测定义复合损失函数，基于复合损失函数构建趋势-残差联合预测模块，基于特征提取模块与趋势-残差联合预测模块构建预测模型； 所述预测模型的输入数据包括伪标签与时序数据集，输出数据为趋势-残差联合预测模块基于负荷特征输出球磨机负荷预测结果，所述负荷特征为特征提取模块基于伪标签与时序数据集提取，所述伪标签基于伪标签生成模块获取，所述伪标签生成模块基于伪标签生成方法构建，所述特征提取模块与所述趋势-残差联合预测模块相接； 所述结合伪标签与时序数据集训练所述预测模型获取球磨机预测模型包括：伪标签生成模块基于时序数据集生成伪标签，将伪标签与时序数据集作为输入数据训练所述预测模型获取球磨机预测模型； 单个伪标签的伪标签生成方法包括如下步骤：基于时序数据集结合kmeans聚类计算多个类簇及其对应的聚类中心，再引入特征权重对单个样本张量与各聚类中心的欧氏距离进行加权，计算单个样本张量与各聚类中心之间的核距离； 基于单个样本张量与各聚类中心之间的核距离计算该样本与各聚类中心的模糊隶属度，基于多个类簇计算各类簇目标均值，基于所述模糊隶属度结合各类簇目标均值平均加权获取样本主趋势的伪标签； 在样本主趋势的伪标签的基础上，还结合自回归与扰动修正机制的残差建模策略联合构建样本残差主趋势的伪标签，并将样本主趋势的伪标签与样本残差主趋势的伪标签用于所述预测模型的训练； 步骤3：再次获取球磨机运行时的多源运行数据输入球磨机预测模型，获取球磨机负荷预测结果。

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