過程工業(yè)數(shù)據(jù)顯著誤差檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、在過程工業(yè)中，儀表讀數(shù)通常不總是遵守物料、能量等守恒約束，因此有必要使用數(shù)據(jù)校正技術(shù)對(duì)過程獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行處理以保證數(shù)據(jù)的正確性?，F(xiàn)場(chǎng)發(fā)現(xiàn)，過程變量的測(cè)量值經(jīng)常會(huì)偏離真實(shí)值，儀表偏差和故障失靈是測(cè)量讀數(shù)偏差的兩個(gè)主要來源。工業(yè)過程泄漏和測(cè)量偏差被稱之為顯著誤差。如果在存在顯著誤差的情況下，按照標(biāo)準(zhǔn)偏差來調(diào)整測(cè)量數(shù)據(jù)，使之滿足物料、能量等平衡約束，那么所有的測(cè)量值必然都會(huì)受到顯著誤差的影響而不能正確地揭示工業(yè)過程的狀態(tài)。所以，在對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行

2、協(xié)調(diào)前，必須偵破、刪除或者補(bǔ)償顯著誤差。 本論文主要研究穩(wěn)態(tài)線性過程的顯著誤差檢測(cè)和估計(jì)問題。主要研究?jī)?nèi)容包括如下幾個(gè)方面： (1)提出了一種數(shù)據(jù)分類的兩步矩陣投影算法。指出Crowe提出的矩陣投影算法在數(shù)據(jù)分類中存在由于投影矩陣不唯一，導(dǎo)致已測(cè)可校正數(shù)據(jù)分類不徹底的缺點(diǎn)。采用已測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)分類的方法，對(duì)其進(jìn)行了修正。在此基礎(chǔ)上，將矩陣投影算法引入到了未測(cè)數(shù)據(jù)分類中，提出了基于矩陣投影算法的未測(cè)數(shù)據(jù)分類算法。新算法只需求解兩

3、個(gè)投影矩陣就可以實(shí)現(xiàn)所有數(shù)據(jù)分類，避免了常規(guī)方法在未測(cè)數(shù)據(jù)分類時(shí)求解未測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)矩陣絕對(duì)線性無關(guān)列的計(jì)算，提高了計(jì)算效率。 (2)基于節(jié)點(diǎn)殘差檢驗(yàn)法(NT)和測(cè)量殘差檢驗(yàn)法(MT)，提出了一種應(yīng)用于工業(yè)過程顯著誤差檢測(cè)和數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的NT-MT合成檢驗(yàn)法。新方法充分利用了NT和MT的優(yōu)點(diǎn)，并且使這兩種方法的不足之處得到了互補(bǔ)。在大規(guī)模工業(yè)過程檢測(cè)中，當(dāng)存在多個(gè)顯著誤差時(shí)，新方法有效避免了大量的人工組合和合成計(jì)算。順序補(bǔ)償策略被用在新

4、方法中以避免迭代計(jì)算過程中關(guān)聯(lián)矩陣降秩而發(fā)生奇異。 (3)基于可傳遞信度模型，提出了綜合多種傳統(tǒng)顯著誤差檢測(cè)算法的新方法。由于傳統(tǒng)顯著誤差檢測(cè)算法只是從某個(gè)方面采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)測(cè)量網(wǎng)絡(luò)做出診斷，無法體現(xiàn)出決策的可信度，并且無法對(duì)多種方法的診斷結(jié)果進(jìn)行融合。新方法基于多種傳統(tǒng)顯著誤差檢測(cè)算法，提出了顯著誤差辨識(shí)框架子集上可信度分配策略，并進(jìn)一步在此基礎(chǔ)上利用可傳遞信度模型對(duì)各子集上的可信度分配進(jìn)行合成，從而得到對(duì)各個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)的診斷

5、決策。新方法中使用了迭代補(bǔ)償?shù)牟呗?。?shí)例考核結(jié)果證明了新方法的有效性。 (4)提出了一個(gè)新的用于顯著誤差檢測(cè)和數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。Yamarura基于Akaike信息準(zhǔn)則設(shè)計(jì)了一個(gè)顯著誤差檢測(cè)與數(shù)據(jù)協(xié)調(diào)模型。但是，該模型在計(jì)算中，需要大量的組合，給計(jì)算帶來了負(fù)擔(dān)。因此，混合整數(shù)線性規(guī)劃模型被提了出來，以減輕計(jì)算負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)模型的魯棒性。但是該模型也因此失去了最大似然估計(jì)的優(yōu)良特性。為了減輕計(jì)算量同時(shí)保持最大似然估計(jì)的特

6、性，基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的框架提出了新的顯著誤差同步偵破和估計(jì)方法。該方法將顯著誤差檢測(cè)和估計(jì)分解為一個(gè)新的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型和一個(gè)二次規(guī)劃或者最小二乘估計(jì)模型。 (5)無論是穩(wěn)態(tài)過程顯著誤差檢測(cè)還是動(dòng)態(tài)過程顯著誤差檢測(cè)，目前都沒有找到高可靠性、高正確率檢測(cè)方法。由此引出系統(tǒng)顯著誤差可識(shí)別問題的討論。在綜述文獻(xiàn)顯著誤差可識(shí)別結(jié)果和等效集理論的基礎(chǔ)上，對(duì)顯著誤差可識(shí)別問題進(jìn)行了討論，并提出了相應(yīng)的顯著誤差可識(shí)別條件的判定方法。同