21数据校正技术基础

1、2.j a cin aiwjfor clwicl froc oper*2000 i行布咒去校制匚用2001<.“ 3化i 的豹航冷厲/兴议必、初期1997(021s. madrou p froc” plant prforaaae*:lka>ur"：h aad db1 ptoc®"*" foy optii: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

2、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、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

3、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，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，

4、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是一个己知的正定n x n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

5、要找到一组估计值f及, 使得在满足平衡力一程等约束条件的棊础上，估计值和测虽值的偏差平方和达到最小在数学 上，可以表示为：min(x - y)t q-1 (x - y)s.t. ax + b斤 + c = 0式中尤测量数据；y估计值；未测向量u的佔计值;一以为对角元素的对角矩阵，是对应的单个变量测量谋差的方差。通过矩阵投影的力一法，可以将己测变量的协调问题和未测变量的估计问题分开处理v -_ qat (aha7 y a y，求解变换后的最小二乘问题，可以得到：t f/7在线性等式约束下，上述估计是最小力一差的无偏估计。然而，实际生产中的数 据人多都带有一定的限制，如非负性、上下限约束等。因此，

6、对于容许范围严格的情况，有 必要在进行数据协调计算时加入不等式约束通过引入非负松弛因子，可以将不等式约朿转化 为等式约束，进而采用连续二次规划力一法来求解。3 数据校正系统结木勾,乍徳芳旃门评上宏安仃油化行业生产执行系统应用硏究期刊论文卜人泮人学学报2007基于山东国宏兖矿的主要生产装直己釆川dcs控制，进出装置的物流测量数据己 集成进入实时数据库屮，水、蒸汽、气体等能源计量流量数据经电流环采集示也集成至实时 数据库，分析化验数据己集成至质量管理信息管理系统，储运罐区的动态数据己通过接口进 入实吋数据库，罐区检尺数据和产品移动数据卞要集成至生产管理信息管理系统全厂物流数 据校正的li标是:以生产装置进出物流数据