检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：李贵晓青岛科技大学

学位级别：硕士

准确可靠的测量数据是实现装置过程模拟、控制、优化和生产的前提条件，然而通过仪表测量获取的过程数据中的误差影响了数据的准确性。因此，需要利用数据校正技术消除测量数据中的误差。目前测量数据中的误差分为随机误差和过失误差两... 详细信息

准确可靠的测量数据是实现装置过程模拟、控制、优化和生产的前提条件，然而通过仪表测量获取的过程数据中的误差影响了数据的准确性。因此，需要利用数据校正技术消除测量数据中的误差。目前测量数据中的误差分为随机误差和过失误差两种，其中随机误差是指服从均值为0的正态分布的、相互独立的误差;而过失误差可以认为是较少出现的、不服从正态分布的各类误差的统称。数据校正的基本原理就是利用各种过程冗余信息对测量数据中的误差进行处理，使其满足过程内在的物料平衡、能量平衡以及其它关系式。根据工业过程的实际操作条件不同，数据校正可以分为稳态数据校正和动态数据校正。本文主要对几种常用的动态数据校正方法进行了研究与改进，包括不基于化工过程动态模型的小波滤波法和基于化工过程动态模型的鲁棒数据校正法与卡尔曼滤波法。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的规律，给出了三者之间的关系公式，并以此公式为基础给出了基于小波滤波侦破过失误差的方法。然后将这一方法与软阈值小波滤波相结合，对反应釜系统模拟产生的测量数据进行校正。校正结果表明本文提出的基于软阈值小波滤波的数据校正方法可以有效地侦破出测量数据中的过失误差。在鲁棒数据校正中，用不同的算法对鲁棒数学模型进行求解得到的数据校正效果不同。本文采用粒子群优化算法对鲁棒数学模型进行求解，并且以正交配置法处理化工过程的约束条件，然后将所得到的校正结果与采用序贯二次规划法对鲁棒数学模型求解所得的校正结果进行对比研究。对全混流反应器动态数据的校正结果表明，采用粒子群优化算法求解所得的校正结果优于采用序贯二次规划法求解所得的结果，因此实际应用时，若数据规模较小时可首选粒子群算法。传统的卡尔曼滤波不能侦破过失误差，并且对含过失误差的测量数据无法进行有效的校正。因此本文将卡尔曼滤波与鲁棒估计相结合，采用鲁棒函数修正测量值方差的方式对卡尔曼滤波进行了改进，以此来提高卡尔曼滤波的鲁棒性并降低过失误差对卡尔曼滤波校正值的影响。在测量值方差修正的过程中，本文同时引入了一个参数及其临界值作为方差是否需要修正的判断标准，以避免所提改进方法对不含过失误差的测量值进行不必要的校正。本文利用这一方法分别对拓展卡尔曼滤波与无味卡尔曼滤波进行了改进，并利用这两种改进的卡尔曼滤波对一个非线性实例进行了校正。校正结果表明，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与过失误差侦破。而且经过对比得出，鲁棒改进的无味卡尔曼滤波明显优于改进的拓展卡尔曼滤波，因此实际应用时，可首先鲁棒改进的无味卡尔曼滤波。另外，本文还对基于不同鲁棒函数改进的卡尔曼滤波进行了研究，结果表明不同鲁棒函数的选择对改进的卡尔曼滤波的数据校正性能也有一定的影响。

关键词：动态数据校正过失误差侦破小波滤波粒子群优化算法无味卡尔曼滤波

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

动态数据校正方法进展

动态数据校正方法进展

引用

中国系统工程学会2001过程系统工程年会

作者：孔明放陈丙珍清华大学化学工程系(北京)

在化工过程中,测量数据不可避免地含有各种误差,包括随机误差和过失误差.对于化工动态过程,为了给动态优化、故障诊断以及控制提供较准确的测量数据,需要对测量数据进行动态数据校正.动态数据校正包括动态数据协调和过失误差的侦破和识... 详细信息

在化工过程中,测量数据不可避免地含有各种误差,包括随机误差和过失误差.对于化工动态过程,为了给动态优化、故障诊断以及控制提供较准确的测量数据,需要对测量数据进行动态数据校正.动态数据校正包括动态数据协调和过失误差的侦破和识别.本文回顾了化工领域中动态数据校正方法的进展情况,指出了动态数据校正目前所需解决的问题.

关键词：动态数据校正动态数据协调过失误差侦破化工过程

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

动态数据校正方法进展

动态数据校正方法进展

引用

过程系统工程2001年会

作者：孔明放陈丙珍清华大学化学工程系清华大学化学工程系

在化工过程中,测量数据不可避免地含有各种误差,包括随机误差和过失误差。对于化工动态过程,为了给动态优化、故障诊断以及控制提供较准确的测量数据,需要对测量数据进行动态数据校正。动态数据校正包括动态数据协调和过失误差的侦破和... 详细信息

在化工过程中,测量数据不可避免地含有各种误差,包括随机误差和过失误差。对于化工动态过程,为了给动态优化、故障诊断以及控制提供较准确的测量数据,需要对测量数据进行动态数据校正。动态数据校正包括动态数据协调和过失误差的侦破和识别。本文回顾了化工领域中动态数据校正方法的进展情况,指出了动态数据校正目前所需解决的问题。

关键词：动态数据校正动态数据协调过失误差侦破和识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

粒子群优化算法研究及其在动态数据校正中的应用

粒子群优化算法研究及其在动态数据校正中的应用

引用

作者：张静江苏大学

学位级别：硕士

粒子群优化算法(PSO)是近年来被广为关注和研究的一种群体智能优化算法,源于对鸟群觅食行为规律的模拟。PSO算法具有编程简洁易行、调整参数少、收敛速度快和通用性强等优点,然而PSO算法也存在早熟收敛,容易陷入局部最优等缺点。因此本... 详细信息

粒子群优化算法(PSO)是近年来被广为关注和研究的一种群体智能优化算法,源于对鸟群觅食行为规律的模拟。PSO算法具有编程简洁易行、调整参数少、收敛速度快和通用性强等优点,然而PSO算法也存在早熟收敛,容易陷入局部最优等缺点。因此本文首先从理论上分析了PSO算法的早熟收敛等问题,进而提出了两种可以避免早熟收敛和增强全局收敛能力的PSO改进算法。其次以连续搅拌反应槽系统(CSTR)为研究对象,将两种:PSO改进算法应用到CSTR中动态数据校正领域,从而提出了基于PSO算法的动态数据校正下技术研究的新方法。最后通过仿真验证了两种PSO改进算法均能避免早熟收敛和改善全局收敛性能,并且在CSTR动态数据校正中也均能显著提高优化效率和优化性能。\n 本文主要工作如下:\n 1.提出一种基于不确定知识的粒子群优化算法(PSO-UK)。PSO-UK算法将不确定知识引入到粒子群优化算法中,并对个体知识、群体知识和不确定知识随机参数进行了归一化,使得粒子在每一步演化中都能获得完备的知识,从而抑制了粒子的退化,并且克服了粒子早熟现象。理论分析说明了PSO-UK算法具有全局优化能力,最后通过典型测试函数进行优化测试,并与其它改进的PSO算法进行仿真比较,验证了PSO-UK算法的优越性。\n 2.提出了一种基于周期性演化策略的粒子群优化算法(PSO-PES)。PSO-PES算法构建了基于群能量的最优值扰动策略,使得粒子群能够周期性演化,这样既能保持算法的多样性,又能提高算法的收敛速度和精度。PSO-PES算法能有效的避免在求解最优解时的粒子早熟问题,并与PSO-UK算法进行仿真对比,证明了PSO-PES算法有较好的克服粒子早熟收敛特性和提高全局收敛的性能。\n 3.提出将PSO改进算法应用在动态数据校正领域。为了改善动态数据校正性能,将PSO-UK和PSO-PES算法应用在CSTR的动态数据领域里。基于改进PSO算法的的动态数据校正方法能够有效的识别出显著误差,同时也能得到最接近测量值的估计值,并且通过仿真验证了两种新方法的优良效果。

关键词：粒子群优化算法不确定知识周期性演化策略动态数据校正连续搅拌反应槽系统收敛性能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进粒子群优化算法的动态数据校正技术研究

引用

能源研究与信息 2013年第3期29卷 167-172页

作者：张静刘国海梅从立颜黎浩江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

动态数据校正是根据过程模型的数据校正机制降低测量值中离群点的影响,消除随机误差,使得到的估计校正值满足能量守恒和质量守恒定律.提出了一种基于不确定知识的粒子群优化算法的动态数据校正和离群值检测方法,改进的算法在粒子群优化... 详细信息

动态数据校正是根据过程模型的数据校正机制降低测量值中离群点的影响,消除随机误差,使得到的估计校正值满足能量守恒和质量守恒定律.提出了一种基于不确定知识的粒子群优化算法的动态数据校正和离群值检测方法,改进的算法在粒子群优化算法的基础上引入不确定知识,在粒子寻优迭代过程中限定粒子的搜索中心和搜索范围,提高了粒子可信度,克服了粒子早熟问题,使得粒子以更快、更有效的方式向最优值靠近.连续搅拌反应槽系统(CSTR)仿真实验证明了改进方法的有效性.

关键词：粒子群优化不确定知识动态数据校正离群值连续搅拌反应槽系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于过程模型的化工动态数据校正方法研究

引用

青岛科技大学学报（自然科学版） 2015年第3期36卷 297-301页

作者：李贵晓黄兆杰金思毅青岛科技大学化工学院山东青岛266042

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... 详细信息

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。

关键词：过失误差侦破卡尔曼滤波鲁棒估计函数动态数据校正

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进的基于鲁棒估计的动态数据校正方法

一种改进的基于鲁棒估计的动态数据校正方法

引用

第11届中国化工学会信息技术应用专业委员会年会

作者：姜春阳邱彤陈丙珍赵劲松清华大学化学工程系北京100084 北京化工大学信息学院北京100029

本文基于鲁棒估计的原理,提出一种新型的鲁棒估计函数,该函数物理概念清晰,参数调节灵活.基于此函数的动态数据校正方法(IRDR),在校正随机误差的同时,可以同步对异常点。过失误差进行侦破和识别。CSTR仿真实例表明,该方法可以准确识别... 详细信息

本文基于鲁棒估计的原理,提出一种新型的鲁棒估计函数,该函数物理概念清晰,参数调节灵活.基于此函数的动态数据校正方法(IRDR),在校正随机误差的同时,可以同步对异常点。过失误差进行侦破和识别。CSTR仿真实例表明,该方法可以准确识别出系统所含的多个过失误差,校正结果偏差小,曲线平滑,具有较强优越性。

关键词：动态数据校正鲁棒估计函数过失误差校正结果

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于粒子滤波和过程模型的动态数据校正

基于粒子滤波和过程模型的动态数据校正

引用

第二十二届中国过程控制会议

作者：尹郭靖刘国海梅从立张静江苏大学电气信息工程学院江苏镇江 212013

针对所有的基于粒子滤波的动态数据校正中粒子滤波方法仅仅是针对数据的，本文提出了一种基于粒子滤波和过程模型的动态数据校正方法（DDRPFPM）。该方法将过程模型引入到动态数据校正中，作为约束条件来更新粒子的权值，有效提高了 ... 详细信息

针对所有的基于粒子滤波的动态数据校正中粒子滤波方法仅仅是针对数据的，本文提出了一种基于粒子滤波和过程模型的动态数据校正方法（DDRPFPM）。该方法将过程模型引入到动态数据校正中，作为约束条件来更新粒子的权值，有效提高了粒子的信任度，解决了基于粒子滤波的动态数据校正（DDRPF）过程中存在的粒子退化问题。通过CSTR 仿真证明，DDRPFPM 能够较好的应用于动态数据校正，与DDRPF 相比无论是对温度噪声还是离群值都有更强的校正能力。

关键词：动态数据校正粒子滤波过程模型 CSTR

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非高斯系统动态数据校正与系统控制性能优化方法

非高斯系统动态数据校正与系统控制性能优化方法

引用

作者：任密蜂张雯陈荣辉张旭霞梁艳 030024 山西省太原市迎泽大街79号

本发明涉及系统控制性能优化方法，具体为非高斯系统动态数据校正与系统控制性能优化方法，解决风力发电过程在遭受非高斯过程噪声和非高斯测量噪声影响的情况下，数据测量修正后不够接近真实值，控制策略优化效果不明显的问题，步骤：... 详细信息

标准号: CN109240085A

本发明涉及系统控制性能优化方法，具体为非高斯系统动态数据校正与系统控制性能优化方法，解决风力发电过程在遭受非高斯过程噪声和非高斯测量噪声影响的情况下，数据测量修正后不够接近真实值，控制策略优化效果不明显的问题，步骤：一、非高斯扰动下系统模型描述；二、利用EM算法进行该问题描述中迭代公式的推导；三、利用迭代公式求解校正后输出y_r；四、基于统计信息的性能指标选取，得到最优控制律。优点：1、考虑非高斯随机噪声对系统的影响；2、考虑过程的动态特性，更好地表达了实际过程；3、有较高的计算效率，满足了实际工业过程的要求；4、采用熵统计信息充分刻画非高斯随机量的随机特性，建立跟踪控制指标。

关键词：非高斯系统控制性能统计信息迭代公式优化动态数据校正风力发电非高斯过程非高斯系统动态特性跟踪控制工业过程计算效率控制策略实际过程数据测量随机特性随机噪声问题描述系统模型噪声影响指标选取最优控制随机量扰动求解推导校正噪声测量刻画修正输出

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非高斯系统动态数据校正与系统控制性能优化方法

非高斯系统动态数据校正与系统控制性能优化方法

引用

作者：任密蜂张雯陈荣辉张旭霞梁艳 030024 山西省太原市迎泽大街79号

标准号: CN109240085B

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：