【摘 要】
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本文重点研究了化工过程数据校正技术中的数据分类、显著误差检测和应用三个方面问题.讨论了稳态过程数据的测量变量和未测量变量分类的作用和现有的算法,并分析了动态过程数
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本文重点研究了化工过程数据校正技术中的数据分类、显著误差检测和应用三个方面问题.讨论了稳态过程数据的测量变量和未测量变量分类的作用和现有的算法,并分析了动态过程数据的分类问题.提出了一种新的数据分类算法一正交变换法,给出了正交变换法的分类规则.将动态模型用IRK方法进行线性化和简化,并依据正交变换分类规则实现过程数据的分类.系统地分析了显著误差类型与方法.讨论了基于测量残差的显著误差检测和基于主元分析的显著误差检测法.集中分析了基于测量残差的显著误差检测法的各种算法和NT算法,并在此基础上提出了一类新的显著误差检测法:组合算法.进行了显著误差检测法的仿真比较研究,验证了组合算法的有效性.最后分析和研究了数据校正的一些实际问题,包括测量数据误差的方差估计、非线性动态数据校正等.并以炼油工业过程实际应用问题为背景,基于组合算法开展显著误差检测仿真研究,验证了组合算法的有效性.
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