显著误差检测相关论文
对产品质量的日益重视、环境问题的日益关注以及市场经济竞争的日趋激烈使得化工企业必须快速的发展并且能以最小的成本获得最大的......
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......
该文重点研究了数据校正技术中的过程数据可观性和冗余性的分类、显著误差检测以及数值校正技术的一些实际应用问题.论文的主要内......
生产过程中的测量数据是许多技术工作的基础和出发点，它的可靠性和正确性直接影响着研究和决策工作的质量。但由于测量中不可避免的......
数据校正技术利用数据的冗余性,结合各种统计分析方法,剔除原始数据中的显著误差,降低随机误差的影响,并设法估计出未测数据,从而......
测量数据是实现过程设计、模拟、优化及控制等很多工程技术工作的基础和出发点,然而在实际的工业过程中,测量数据不可避免地含有各......
在化工生产过程中，由于其生产过程的复杂性、物料特性、仪器仪表和传感器所固有的特性以及测量方法原理等因素的影响，导致从工业现场......
数据校正技术利用过程测量数据的冗余性进行网络冗余性分析,显著误差校正和数据协调,减小误差数据对过程数据的影响,以获得更加精......
本文对热工过程中的数据校正(数据协调和显著误差检测)和多目标优化问题进行了研究,论文的主要内容为:1.研究和探讨了热工过程中的......
提出了一种改进的SICC(顺序识别显著误差并同步补偿)算法.改进后的算法利用时间冗余性,加入对过程测量变量的上下限约束,避免了显......
显著误差检测是数据校正技术中必不可少的一环，以往的显著误差检测方法绝大多数都是基于测量残差和约束残差这两个统计量展开研究的......
针对传统数据协调模型会将某些测量值中存在的显著误差分散到各个协调值中去的缺陷,提出了通过添加一个基于测量值比例关系上下限......
如果工业测量数据中存在显著误差,则传统的数据协调模型会将显著误差分散到各个测量值中去.针对于传统数据协调模型的缺陷,本文通......
提出一种新型的节点与测量数据组合检测的稳态数据协调方法。该方法通过节点检测法和测量检测法共同检测可能存在显著误差的可疑节......
本文分析了数据校正问题中的关键变量对显著误差检测和数据协调精度的影响，提出一种识别这些关键变量的分析方法，为区分各变量在数据......
通过加入环境节点约束方程对多显著误差的同步识别并同步补偿法(SEGE)进行改进研究.在多显著误差检测中的广义似然比法、同步识别......
实际生产过程要求显著误差检测有相当高的准确性 ,即要求“虚警”和“漏报”的概率都很低。但目前使用的各种方法往往很难同时满足......
借鉴了其它数据校正方法的理论思想,在结合序贯二次规划(SQP)方法求解最优化问题的基础上,将数据调和与显著误差检测有机的糅合,提......
过程操作优化效果与过程对象模型的精确程度有关。如果过程对象模型与实际模型偏差较大,则会引起优化结果与过程实际的最优结果不......
工业过程中数据的可靠性和准确性是控制过程和管理优化重要基础,但是由于测量过程中不可避免的存在着各种误差,测量值就不能准确的......
基于可传递信度模型(TBM),提出了综合多种传统显著误差检测算法的新方法。新方法基于多种传统显著误差检测算法,提出了显著误差辨......
随着流程工业综合自动化程度的提高和计算机技术的深入发展,利用工厂生产,作业流程中的数据和模型进行决策支持成为许多有识之士的......
数据校正技术是流程工业CIMS的关键，它利用信息的冗余性，结合各种统计分析方法和生产过程机理，剔除原始数据中的显著误差，降低随机误差......
可靠的化工过程数据是过程控制、优化操作和过程性能评估等的基础。过程实际测量数据不可避免地带有随机误差，有时甚至带有显著误差......
由于普通的主元分析(PCA)方法无法提取数据中的非线性相关特性,本文提出了一种基于冲经网络的非线性PCA(NLPCA)方法,不仅提取了高......
