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过程数据显著误差检测方法研究

作　者: 黎芳艳
导　师: 李鸿儒
学　校: 东北大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 显著误差检测同步数据协调统计检验法可传递信度混合整数非线性规划
分类号: TP274
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

在工业过程中,现场采集的数据中不可避免的存在误差,其中既有随机误差也有显著误差。显著误差主要是指由于测量仪表失灵、测量仪表数据传输错误以及操作不稳定等原因造成的测量数据严重失真的情况,数据的测量值和真实值之间存在的显著差异即显著误差。显著误差包含了通常所说的系统误差和似然大误差,它实质上是所有不满足正态分布的大误差的总称。显著误差的存在使测量数据不能真实反映实际工况,所以对显著误差进行检测并加以修正在数据处理中尤为重要。本文主要研究了稳态过程的显著误差问题,主要内容如下：(1)在经典的MT-NT算法上加以改进,对节点检测法加入了约束条件以弥补其容易出现“漏报”的缺陷,并将显著误差数据进行同步补偿来保证多显著误差检测的准确性。(2)将可传递信度模型(TBM)用于显著误差检测中,并将传统的显著误差检测方法作为证据分配的依据,弥补了传统显著误差检测方法只从某个方面采用统计学方法对测量数据做出诊断的不足。针对显著误差检测问题中容易出现多个最大pignistic概率的问题,提出了顺序选择pignistic概率的思想,并对显著误差数据采用同步补偿策略以保证更精确地检测出所有显著误差数据。(3)由于前两种方法只是针对于测量数据满足线性关系时的显著误差检测问题,不适用于数据间关系为非线性关系时的显著误差检测问题。本文提出了基于混合整数非线性规划模型(MINLP)的同步数据协调的显著误差检测方法。该方法基于AIC框架,结合混合整数规划模型和最小二乘估计模型,将显著误差作为未知参数来估计,进而实现显著误差的检测和同步数据协调。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-18
  1.1 数据校正技术的发展概述  10-14
    1.1.1 数据协调的现状  11-12
    1.1.2 显著误差检测的研究现状  12-14
  1.2 数据校正问题的数学描述  14-15
  1.3 论文主要内容安排  15-18
第2章基于改进的MT-NT算法的显著误差检测方法  18-32
  2.1 显著误差检测原理  18-19
    2.1.1 测量数据检验法—MT法  18-19
    2.1.2 节点检验法—NT法  19
  2.2 统计检验法的组合检测方法原理  19-20
  2.3 多显著误差检测策略  20-21
  2.4 改进的MT-NT合成算法的显著误差检测策略  21-22
  2.5 仿真研究  22-29
    2.5.1 问题描述  22-23
    2.5.2 仿真参数  23-26
    2.5.3 仿真结果及分析  26-29
  2.6 本章小结  29-32
第3章基于TBM迭代同步补偿的显著误差检测方法  32-44
  3.1 引言  32
  3.2 DS理论在数据处理方面的简介  32-33
  3.3 可传递信度模型简介  33-35
  3.4 可传递信度模型在显著误差检测中的应用  35-36
    3.4.1 基于测量检验法的证据分配  36
    3.4.2 基于改进的节点检验法的证据分配  36
  3.5 显著误差证据合成及检测步骤  36-38
  3.6 仿真研究  38-42
  3.7 本章小结  42-44
第4章基于MINLP同步数据协调的显著误差检测方法  44-62
  4.1 引言  44
  4.2 数据协调模型简介  44-45
  4.3 基于AIC准则的数据协调模型  45-46
    4.3.1 AIC准则  45-46
    4.3.2 AIC准则在数据协调模型中的应用  46
  4.4 混合整数规划在数据协调模型中的应用  46-48
    4.4.1 混合整数线性规划模型  46-47
    4.4.2 混合整数非线性规划模型  47-48
  4.5 仿真研究  48-60
    4.5.1 数据间为线性关系时的显著误差检测仿真验证  48-53
    4.5.2 数据间为非线性关系时的显著误差检测仿真验证  53-60
  4.6 本章小结  60-62
第5章总结与展望  62-64
  5.1 总结  62-63
  5.2 展望  63-64
参考文献  64-68
致谢  68

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