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一种改进的鲁棒数据校正方法

鲁棒数据校正方法能有效得进行数据协调和过失误差侦破。然而,当泄露、积累等问题导致模型不准确时,传统的鲁棒数据校正技术无法得到满意的结果。针对这种情况,本文对鲁  (本文共4页) 阅读全文>>

《计算机与应用化学》2007年10期
计算机与应用化学

一种改进的基于鲁棒估计的动态数据校正方法

针对目前动态数据校正方法存在的缺陷,本文基于鲁棒估计的原理,提出一种新型的鲁棒估计函数,该函数物理概念清晰,参数调节灵活。基于此函数构...  (本文共5页) 阅读全文>>

青岛科技大学
青岛科技大学

化工过程动态数据校正与过失误差侦破的研究

准确可靠的测量数据是实现装置过程模拟、控制、优化和生产的前提条件,然而通过仪表测量获取的过程数据中的误差影响了数据的准确性。因此,需要利用数据校正技术消除测量数据中的误差。目前测量数据中的误差分为随机误差和过失误差两种,其中随机误差是指服从均值为0的正态分布的、相互独立的误差;而过失误差可以认为是较少出现的、不服从正态分布的各类误差的统称。数据校正的基本原理就是利用各种过程冗余信息对测量数据中的误差进行处理,使其满足过程内在的物料平衡、能量平衡以及其它关系式。根据工业过程的实际操作条件不同,数据校正可以分为稳态数据校正和动态数据校正。本文主要对几种常用的动态数据校正方法进行了研究与改进,包括不基于化工过程动态模型的小波滤波法和基于化工过程动态模型的鲁棒数据校正法与卡尔曼滤波法。小波滤波能有效降低化工过程测量数据的随机误差,但却无法识别测量数据中是否存在过失误差。为此,本文通过总结小波滤波数据校正实例中校正值、分解层数与过失误差之...  (本文共79页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

鲁棒数据校正理论与应用研究

工业过程数据的准确性和可靠性是操作分析与改进,过程控制与优化以及工厂管理的基础,但是,由于仪表失灵,测量偏差和装置泄漏等原因,工业测量数据中不可避免地存在各种误差,数据校正的任务就是利用各种过程冗余信息对测量数据中的误差进行处理,使其满足过程内在的物料平衡、能量平衡以及其它关系式。目前,数据校正技术的研究主要包括三个方面的内容。第一方面的研究是将显著误差的侦破与数据协调分开进行,先采用假设统计检验的方法识别并剔除显著误差,再以最小二乘为目标函数进行数据校正。第二方面的研究主要是将数据协调技术与过失误差侦破同步进行,研究既能抵抗显著误差(污染)又具有较好估计效率的估计方法,从理论上把传统的不含显著误差的基本假设扩展到顾及显著误差存在的理论体系,即把理论体系直接建立在污染误差模型上。第三方面的研究是寻找符合实际情况,能准确反映测量值实际分布的分布模式,并以此分布为目标函数进行数据校正。以上第二、三方面的研究实质是将鲁棒估计(Robu...  (本文共141页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东理工大学
华东理工大学

数据校正技术若干研究及应用

化工生产装置或测量仪表所取得的测量数据由于各种因素的影响或多或少地存在误差,使得过程单元的物化方程不能够被很好地满足,因此在对生产过程分析之前,需要对测量数据进行有效处理,所以数据校正技术获得了广泛的研究和应用。数据校正的准则是在满足物料平衡、热量平衡、化学反应计量关系或其它物化关系的条件下,要求已测数据的校正值与其对应的测量值的偏差的平方和最小。总体来讲,数据校正技术主要分为稳态检验、误差处理和数据协调等几个环节,理论和应用研究工作也主要针对这些环节开展。本文针对数据校正技术中的数据协调模型、系统误差处理和数据校正优化算法进行了深入的理论研究和应用,主要内容如下:(1)对数据校正理论、迭代学习控制、量子遗传算法和差分进化算法等优化算法从理论研究、应用研究方面进行了全面的论述,提出了理论和算法中存在的问题,指出了数据校正和相关优化算法的未来发展方向。(2)在对传统数据协调模型进行详细分析的基础上,提出了一种改进的数据协调模型,改...  (本文共128页) 本文目录 | 阅读全文>>

华东理工大学
华东理工大学

数据校正和支持向量机的过失误差识别的研究

随着信息技术的发展,过程数据发挥着越来越重要的作用,它不仅可以执行一系列的监视任务,而且广泛用于过程控制,生产调度,成本控制,以及经营决策等等。然而过程数据往往包含了随机误差和过失误差,这些误差尤其是过失误差对工业生产危害很大。为此我对过失误差识别技术进行深入的研究。另外,随着支持向量机蓬勃发展,训练样本时常包含了过失误差,这也对支持向量机的广泛应用带来了阻碍。本文围绕着过失误差,研究了数据校正领域和支持向量回归领域的应对过失误差的方法,主要内容如下:1、提出了一种同步识别过失误差和数据校正的混合方法。该方法先用最大支撑树把MT方法和NT方法结合起来用于形成误差怀疑集合,再把前面获得的怀疑集合应用到MILP模型中完成测量值的校正和过失误差的补偿,这种混合方法通过彼此配合可以有效避免MT、NT、MILP方法的缺点发挥它们的优势,并通过仿真可以看到这个混合方法的过失误差识别能力和校正精度都优于其他方法,另外我们的方法更加适用于解决大...  (本文共123页) 本文目录 | 阅读全文>>