重质油加工国家重点实验室开放基金(201103004)
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
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- 基于过程模型的化工动态数据校正方法研究被引量：1
- 2015年
- 在工业过程中,获得准确可靠的测量数据是实现过程控制、模拟、优化和生产管理的前提条件。当测量数据中存在过失误差时,基于过程模型的卡尔曼滤波得到的校正结果准确性会降低。为了降低过失误差的影响,将鲁棒估计函数与卡尔曼滤波相结合,利用鲁棒函数的影响函数修正测量值方差,提出了基于鲁棒估计函数改进的卡尔曼滤波,并推导给出了修正方差的计算公式。动态非线性实例的应用结果表明,与传统的卡尔曼滤波相比,改进的卡尔曼滤波的过失误差校正性能有了显著提高,可有效地用于动态过程的数据校正。
- 李贵晓黄兆杰金思毅
- 关键词：过失误差侦破卡尔曼滤波
- 化工过程中基于小波滤波法的过失误差侦破研究
- 2014年
- 小波滤波能有效降低化工过程测量数据的随机误差,但却无法识别测量数据中是否存在过失误差。为此,本文通过总结大量小波滤波数据校正实例中校正值、分解层数与过失误差之间存在的关系,提出了三者之间的关系公式,并根据此公式侦破识别过失误差。对Aspen Dynamic模拟产生的测量数据的校正结果表明,文中提出的公式准确的反映出了校正值、分解层数和过失误差的关系,并且利用该公式能够有效地侦破和识别过失误差。
- 李贵晓郜二芬黄兆杰金思毅
- 关键词：小波滤波数据校正
