流程工業(yè)數(shù)據(jù)校正技術若干問題研究.pdf

1、數(shù)據(jù)校正作為一門確保數(shù)據(jù)準確性、可靠性及完整性的智能數(shù)據(jù)處理技術，是流程工業(yè)綜合自動化的關鍵之一。它利用過程冗余信息，結合各種統(tǒng)計分析方法和生產過程機理，濾除原始數(shù)據(jù)中的顯著誤差，根據(jù)最優(yōu)化理論系統(tǒng)地調整過程測量值、修正過程模型中的潛在不確定性(如參數(shù)等)以提高測量數(shù)據(jù)的質量，估計未測變量。隨著系統(tǒng)復雜性的提高以及信息化需求的增長，數(shù)據(jù)校正所基于的過程模型從線性擴展為非線性、穩(wěn)態(tài)擴展為動態(tài)。然而，測量網絡、過程模型及相應數(shù)據(jù)校正算法將對

2、數(shù)據(jù)校正結果產生很大的影響。因此，迫切需要針對不同的過程模型研究相應的高效數(shù)據(jù)校正算法和測量網絡設計方法，以滿足工業(yè)應用需求。 針對目前數(shù)據(jù)校正存在的問題及過程模型復雜化、多樣化特點，本文對雙線性數(shù)據(jù)協(xié)調算法、動態(tài)數(shù)據(jù)校正算法及動態(tài)系統(tǒng)測量網絡設計進行了分析研究。其主要內容如下： 1．介紹了數(shù)據(jù)校正技術的研究背景及意義，對數(shù)據(jù)協(xié)調、顯著誤差檢測與識別和測量網絡冗余性分析與設計三方面作了綜述，回顧了數(shù)據(jù)校正技術的理論研究和

3、工業(yè)應用情況。 2．考慮多組分物料平衡，結合雙線性特殊結構，提出了分解及規(guī)范化協(xié)調模型的變量消除方法，對系統(tǒng)降維、消除約束，并采用具有并行搜索特性的微粒群算法求解。即，實現(xiàn)了一種滿足效率及精度要求的雙線性數(shù)據(jù)協(xié)調方法來實現(xiàn)物流和組分的平衡。 3．針對一般線性動態(tài)系統(tǒng)，提出一種魯棒線性動態(tài)數(shù)據(jù)校正方法。首先對動態(tài)系統(tǒng)進行變換及離散化，將時間冗余信息與空間冗余信息分離，表達為離散狀態(tài)空間模型形式，其中狀態(tài)空間方程表達了動態(tài)系

4、統(tǒng)的時間冗余信息，而輸出方程表達了動態(tài)系統(tǒng)的空間冗余信息；然后采用基于Huber函數(shù)的抗差估計理論，結合最小二乘思想對動態(tài)數(shù)據(jù)校正問題進行求解。該方法對顯著誤差及離群點有相當強的魯棒性，且便于在線處理。 4．由于動態(tài)數(shù)據(jù)校正的效果與測量網絡緊密相關，本文研究了動態(tài)系統(tǒng)測量網絡優(yōu)化設計方法。在保證過程變量可估計及滿足允許投資費用的基礎上，尋求精度最高的測量網絡，服務于動態(tài)數(shù)據(jù)校正。最后總結了全文，并對數(shù)據(jù)校正技術的發(fā)展進行了展望。