21数据校正技术基础

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1、2.JA・■C・in・aiwjforClw・ic・lFroc・・・Oper*2000•I行布咒去校制匚用2001<.“3化I的豹航冷厲々/兴议必、初期1997(021S.MadrouPFroc”・PlantP・rforaaae*:lka>ur・"：HaadDb1・Ptoc®"*"foYOpti・i:anon空2数据校正技术基本原理【P-W小卄1一个完整的数据校正过程包括:稳态检测、数据分类、过失课羌检测与处理和数据协调(参数估计)等步骤过程数据校正的任务是检测过失误差、校正带随机误差的测量数据并估算出一些未测变量，也即，数据协调为过失

2、误差检测统称为数据校」E。过程处丁•稳态是实施稳态数据校正的前提条件，检测过程稳态变化的力一法业己成熟，对于时间尺度为“LT的厂级物料平衡而言，准稳态的假定通常能得到保证。2」过失误差检测和处理由于过失误差的存在会“污染”数据协调及参数估计所获得的数据估计值，因此及吋准确地检测出显著误差的存在进而剔除或补偿咲影响非常有益于数据协调的正确完成过失误差的主要來源有仪表偏差、仪表发牛机械故障、仪表精度降低、装置泄漏、操作偏离稳态、模型与问题不匹配等。侦破、识别过失误差的棊础是数据校正问题冇足够的兀余度口前常用的过失误差侦破与识别法如整体检验

3、法、节点检验法、测景数据检验法等都是基于空问兀余度提出的事实上,稳态过程数据校正所处理的测量变量带有时序特性，这一特性为数据校正提供了很大的时间冗余度，可以用于弥补空间冗余度的不足此外，结合实际生产装置的特点，对于某些特殊管线流聚测量数据出现的过失谋養可以利用逻辑推理的力一法进行侦破、识别有过失谋羌的数据需要进行剔除、替换等处理。2.2数据协调算法在处理掉过程测量数据屮的过失误差之后，我们可利用时空冗余信息，在满足平衡方程等约束条件下，去除随机谋差影响，同时对未测数据屮的可观测型数据进行估计这一过程就是数据协调(参数估计)从数学上看，

4、数据协调就是求满足一组等式和不等式约束条件力一程组的最小二乘解的优化问题假设过程操作处于稳态，测量数据线性无关H.没冇过失误差存在，过程测量的基木模型可以表示为：y=x+e式中：y——被测变量测量值；x——被测变量真实值；而c代表测虽误差引入一维向量u来代表末测变量，那么，约束条件一般可以表示为：F(x,u)=0在线性等式约束条件卜式(2)可以表示为：Ax+Bu+C=0式中:A和B——己知的常数短阵；C——己知的一维约束向量;A和B即为己测变量和末测变量的平衡矩阵在没有过失误差存在的情况下,E(e)=0且Cov(e)=Q其中Q是一个己

5、知的正定nXn误差协方差矩阵。工业应用中，Q需要通过过程数据利用直接或间接的方法法进行估计。针对过程测量模型y=x+c,数据协调及参数佔计的问题就是要找到一组估计值f及,2.JA・■C・in・aiwjforClw・ic・lFroc・・・Oper*2000•I行布咒去校制匚用2001<.“3化I的豹航冷厲々/兴议必、初期1997(021S.MadrouPFroc”・PlantP・rforaaae*:lka>ur・"：HaadDb1・Ptoc®"*"foYOpti・i:anon空2数据校正技术基本原理【P-W小卄1一个完整的数据校正过程包

6、括:稳态检测、数据分类、过失课羌检测与处理和数据协调(参数估计)等步骤过程数据校正的任务是检测过失误差、校正带随机误差的测量数据并估算出一些未测变量，也即，数据协调为过失误差检测统称为数据校」E。过程处丁•稳态是实施稳态数据校正的前提条件，检测过程稳态变化的力一法业己成熟，对于时间尺度为“LT的厂级物料平衡而言，准稳态的假定通常能得到保证。2」过失误差检测和处理由于过失误差的存在会“污染”数据协调及参数估计所获得的数据估计值，因此及吋准确地检测出显著误差的存在进而剔除或补偿咲影响非常有益于数据协调的正确完成过失误差的主要來源有仪表偏差

7、、仪表发牛机械故障、仪表精度降低、装置泄漏、操作偏离稳态、模型与问题不匹配等。侦破、识别过失误差的棊础是数据校正问题冇足够的兀余度口前常用的过失误差侦破与识别法如整体检验法、节点检验法、测景数据检验法等都是基于空问兀余度提出的事实上,稳态过程数据校正所处理的测量变量带有时序特性，这一特性为数据校正提供了很大的时间冗余度，可以用于弥补空间冗余度的不足此外，结合实际生产装置的特点，对于某些特殊管线流聚测量数据出现的过失谋養可以利用逻辑推理的力一法进行侦破、识别有过失谋羌的数据需要进行剔除、替换等处理。2.2数据协调算法在处理掉过程测量数据

8、屮的过失误差之后，我们可利用时空冗余信息，在满足平衡方程等约束条件下，去除随机谋差影响，同时对未测数据屮的可观测型数据进行估计这一过程就是数据协调(参数估计)从数学上看，数据协调就是求满足一组等式和不等式约束条件力一程组