火电厂煤粉浓度软测量中数据校正技术

对火电厂煤粉浓度软测量中数据校正技术进行了分析,阐述了几种常用的数字滤波方法减小随机误差的影响,根据制粉系统测量量的特点,给出温度、压力信号滤波的具体方法.依据主元模型,对存在显著误差的"坏数据"进行校正,并通过仿真研究,表明算法的有效性.     

过程数据的无模型在线校正

讨论了无需模型情况下过程测量数据的在线校正。采用基于数理统计加滤波的方法检验、剔除数据中的粗大误差和随机误差。并给出了应用于航空煤油干点软测量及辅助变量的数据校正实例 ,结果证明 ,效果较好。     

基于支持向量机的曝气池SVI软测量研究

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法。活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数(曝气池SVI)难于在线测量,为此用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,采用粗糙集理论(RS)和主元分析(PCA)进行数据的预处理,建立了基于SVM的曝气池SVI软测量模型,并进行了比较。综合考虑后,选择RS-PCA-SVM模型。结果表明,经粗糙集和主元分析预处理数据后,大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

基于故障重构的PCA模型主元数确定方法的研究

基于故障传感器测量数据的重构知识,研究了确定PCA模型主元数的方法,即求取最优主元个数.该方法利用传感器数据本身所具有的高度相关性,通过定义未重构误差方差,并使其在故障重构过程中达到最小,从而更加合理地计算出主元个数,并且大大减少了以往方法中人为因素的影响.通过在化工过程中的仿真分析,所得结果与累计方差贡献率方法所得结果相比较,具有一致性.     

基于核主元分析和动态递归模糊神经网络的软测量建模

针对软测量建模过程中的误差数据剔除、特征提取,及模型的动态辨识问题,提出基于核主元分析和动态递归模糊神经网络软测量建模方法.首先,利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中错误数据以确保数据质量;然后利用核主元分析提取系统的非线性主元,作为动态递归模糊神经网络的输入;最后利用新样本数据训练动态递归模糊神经网络.将该方法应用于赖氨酸发酵过程的产物浓度预测,仿真结果表明该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求.     

一种基于F统计量的改进型显著误差检测方法

工业过程采集的数据的可靠性和准确度直接影响到过程控制、调度及优化等。讨论了数据校正的原理及应用,分析了显著误差检测的意义以及显著误差检测的基本原理。在对两种传统的基于统计量的显著误差检测法讨论的基础上,提出了一种基于F统计量的NT-MT显著误差检测方法。该方法将两种传统方法运用其中,仿真结果表明,基于F统计量的改进NT-MT方法给出了很好的检测效果,对显著误差的灵敏度很高。     

软测量建模中的数据校正

为有效剔除工业现场采集数据中的显著误差,降低随机误差的影响,使校正后的数据更好的满足物料平衡和能量平衡,最大程度提高软测量模型的精度,提出一种基于同步算法的数据协调方法,并对双酚A生产工艺现场采集到的数据进行校正。仿真表明,校正后的数据误差率得到显著降低,提高了数据源的精度和模型的泛化能力。     

基于核函数主元分析的软测量建模方法及应用

提出了基于核函数主元分析(PCA)方法提取变量的特征信息以有效处理非线性数据，并在此基础上进行软测量建模的方法。利用该方法建立了工业萘初馏塔酚油含萘量软测量模型，工业应用结果表明了该方法的有效性和优越性。     

基于支持向量机的出水TP软测量

支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型建模方法,本文根据活性污泥法工艺中反应出水水质的重要参数TP(总磷)难于在线测量的情况,采用SVM方法建模,并采用粗糙集理论(RS)和主元分析法(PCA)进行数据的预处理。用某城市污水处理厂的实际水质参数数据,建立了出水TP基于SVM的软测量模型。和未经预处理的支持向量机进行了比较,选择RS-SVM模型作为最终的软测量模型。结果表明,经粗糙集预处理数据后,不仅测量的误差值更小,而且大大降低了输入数据的维数,减小了模型的规模,更有利于软测量模型的实用化。同时也表明支持向量机作为建立软测量模型的工具,具有良好的性能。     

一种显著误差检测方法在动态数据校正中的应用

在工业过程中,采集和记录的生产数据通常用于过程的控制和在线优化等,因此保证数据的可靠性和准确度具有非常重要的意义。但是在实际情况中,测量数据不可避免地受到误差的影响,而且在生产过程中经常会出现仪表失灵、管道泄漏等现象导致测量数据中出现显著误差,进而导致测量结果严重失实。数据校正是保证工业过程数据准确可靠的主要技术手段。传统的动态数据校正通常采用卡尔曼滤波方法,但当测量数据存在显著误差时,其得到的协调值的可信度较低。为了解决动态数据校正过程中得到的测量数据存在显著误差,导致协调值失实的问题,本文在传统卡尔曼滤波方法的基础上,提出了基于动态贝叶斯模型检测方法进行显著误差的实时侦破。该方法主要通过测量值的滤波,对已经滤波的测量值进行标准化处理,利用扩展贝叶斯网络建立概率分布模型以实现显著误差的检测。根据存在显著误差和正常情况下出现的测量值条件概率大小,判断测量值是否存在显著误差,并根据侦破结果对测量协方差矩阵及卡尔曼增益等参数进行更新,以提高协调值的精度。通过实例仿真对比验证了基于动态贝叶斯的检测方法可以有效地侦破显著误差,并且可以通过参数实时调整提高了存在显著误差时协调值的精度。     

GA-BP网络在谷氨酸菌体浓度软测量中的应用

针对菌体细胞浓度是影响谷氨酸发酵过程重要的生物参数,而其在线实时检测难以实现的状况,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法(GA-BP网络)对其进行软测量。通过对谷氨酸生产工艺过程的分析,找到影响菌体细胞浓度的过程参数,从现场历史数据中选取样本,建立软测量模型。仿真结果表明:新方法可以避免单独使用BP网络陷入局部最小的问题,能加快全局收敛速度,对谷氨酸发酵过程菌体浓度的软测量效果更好。     

有效值及有功功率测量的综合误差分析

分析了用加权算法求有效值及有功功率时，同步偏差及量化噪声对测量精度的影响，得到其综合误差公式。结果表明：随着所用权函数阶数的增加，不同步采样引起的测量误差将快速减小以至成为次要因素，量化误差将可能成为主要误差因素。采样数据量化引起的测量误差正比于量化精度而反比于采样点数的开方根。通过增加量化位数及采样点数均可降低数据量化引起的测量误差。     

一阶差分与小波分析的GPS观测数据粗差探测

赫章特大桥超高桥墩在施工过程中,采用GPS对桥墩在施工过程的变形进行了监测。受施工现场环境影响,GPS变形观测数据中存在多种粗差,含有粗差的观测量如果直接参与后续数据分析,将导致分析结果的不正确。本文基于一阶差分法与小波分析法,对赫章特大桥的GPS变形观测数据进行了粗差探测。结果表明,两种方法对粗差探测的结果不完全一致,都不能将粗差全部探测出来,且此两种方法都存在将部分正确值当成粗差观测值的现象。     

直吹式制粉系统的监测调整关键技术的研究

直吹式制粉系统中 ,各一次风管内的风粉均匀性是影响炉内燃烧工况的重要因素 .文章针对系统存在的问题进行了分析 ,提出了系统监测、调整方案煤粉分配及煤粉浓度监测技术的要点     

圆度误差测量建模与分析

在极心变换数学理论的基础上,建立工程中轴类零件将圆度误差测量的数学模型,并依据所得到的数学模型建立数据分析程序,将该分析程序与数据采集系统相连,构成测量圆度误差系统并应用于实践,为进一步开发高精度的圆度误差测量系统奠定了基础。     

粗差检测、定位方法的研究

粗差检测是保证测量成果质量的基本措施,本文主要总结了国内外学者对一维粗差和多维粗差检测、定位方法的研究.     

基于球杆仪的三轴数控机床热误差检测方法

热误差是影响机床加工精度的主要误差项．为了快速检测机床自身热误差，在研究机床综合误差和球杆仪检测原理的基础上，提出了一种快速有效的检测方法——球杆仪法．通过建立三轴数控机床的几何误差和热误差的综合误差模型，提出机床的几何误差和热误差的检测及分离方法，并对影响加工精度较大的主轴与Z导轨的平行度误差、标尺热变形导致的比例误差以及滚珠丝杠变形导致的周期性误差等主要热误差项进行了球杆仪圆轨迹测试法的模拟仿真，通过进行球杆仪检测实验，测得机床空载时的主轴端热漂移误差，得到其变化规律曲线．相对于传统热误差检测法，该方法简捷有效．     

化工过程系统的多层数据调和框架

过程数据的可靠性和一致性在化工过程系统中是非常重要的。过程的测量数据一般含有随机误差和显著误差,必须应用数据调和与显著误差检测技术来减小过程测量数据的误差。测量数据具有不同的类型。针对不同类型的测量数据的数据调和问题,提出了一种多层数据调和框架。此框架可以根据不同的测量数据选择不同层次的机理模型,进行数据调和。不同类型的测量数据的数据调和问题分为三层:第一层是基于总物料平衡层,第二层是基于物料和组分平衡层,第三层是基于严格机理模型层。在此数据调和框架中,应用加权最小二乘目标函数作为调和目标,采用鲁棒高效的显著误差检测方法。基于此框架,对于化工过程系统的测量信息的不同,均可选择合理的模型有效地对测量数据进行数据调和。联塔系统和空气分离系统的数值模拟试验说明了此框架的灵活性和有效性。     

天然气热值水流法测量及误差分析

介绍了天然气热值水流法测定的原理及方法，分析了各实验测量参数对实验整体误差的影响情况。针对其中燃烧冷凝水量、进出水温差、燃气燃烧总量、燃气折算系数等4个参数对天然气低热值的影响较大，影响程度依次降低，而燃烧冷凝水量的测量精度对测试结果的影响最为显著等问题，通过分析认为延长测试周期，提高实验测试过程中燃烧冷凝水量、进出水温差、燃气燃烧总量等参数的测试精度后，可有效减小测试误差，提高整体实验准确度。     

谈误差理论中的一些考证

由于真值的不可知性,测量中总存在误差.长期以来误差理论方面的资料偏少,专业计量人员偏少,加之误差分析理论是一个多方面多层次的学科,这就使得各资料说法不一,有些概念比较模糊混乱.本文对误差理论中的一些重要概念及问题作一些考证,以加深对误差理论的理解.