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数据校正方法与工程应用研究

作　者: 吕品晶
导　师: 荣冈
学　校: 浙江大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 数据校正数据协调显著误差检测测量网冗余性分析
分类号: TP274.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
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内容摘要

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，降低随机误差的影响，并设法估计出未测变量。本文从工程实践角度出发研究数据校正技术在现场应用过程中遇到的问题，主要内容如下： 1．对数据协调，显著误差检测和测量网冗余性分析分别作了文献综述，回顾了数据校正理论的发展历史、研究概况及其工业应用情况。 2．介绍了线性系统数据协调、显著误差检测以及线性准稳态数据协调的基本原理。 3．提出一种基于时间冗余信息的不可删除显著误差的处理法。将显著误差变量的预测值用于数据协调，可以降低显著误差的污染，确保协调精度。仿真结果证实了该方法的有效性。 4．调度发生时数据校正的物料平衡模型也会改变。因此提出一种基于贝叶斯网络的新方法，在调度事件发生时及时判断当前的生产方案。继而修改物料平衡方程，增强数据校正技术的可行性。 5．提出将装置的产率模型引入数据协调。减小显著误差的影响，确保协调精度。针对调度事件定义了平均收率的概念，以扩大产率模型的适用范围。仿真结果证实了该方法的有效性。最后总结了全文的内容，并对数据校正技术的进一步研究提出了看法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-6
致谢  6-7
目录  7-9
第一章数据校正技术研究概述  9-27
  1．1 引言  9-10
  1．2 数据校正研究概述  10-18
    1．2．1 数据协调  10-13
    1．2．2 显著误差检测  13-16
    1．2．3 冗余性分析  16-18
  1．3 工业应用情况  18-20
  1．4 本文研究内容  20-21
  1．5 小结  21
  参考文献  21-27
第二章数据协调及显著误差检测基本原理  27-39
  2．1 引言  27
  2．2 线性数据协调基本原理  27-34
    2．2．1 线性稳态数据协调  27-30
    2．2．2 线性动态数据协调  30-31
    2．2．3 线性准稳态数据协调  31-34
  2．3 显著误差检测及其处理  34-37
    2．3．1 显著误差检测基本原理  34-36
    2．3．2 显著误差变量选择删除算法  36-37
  2．4 结论  37-38
  参考文献  38-39
第三章基于时间冗余对不可删显著误筹的处理  39-51
  3．1 引言  39-40
  3．2 线形回归分析  40-41
  3．3 基于时间冗余对不可删显著误差的处理  41-43
  3．4 仿真研究  43-48
    3．4．1 线性回归预测效果的仿真研究  43-44
    3．4．2 线性回归预测效果的仿真研究之二  44-45
    3．4．3 不可删显著误差处理的仿真研究  45-48
  3．5 本方法的局限性  48-50
  3．6 结论  50
  参考文献  50-51
第四章基于贝叶斯网络对调度事件的处理  51-66
  4．1 引言  51-52
  4．2 生产调度对数据校正的影响  52-54
  4．3 贝叶斯网络  54-57
  4．4 结合贝叶斯网络的数据校正  57-65
    4．4．1 调度事件的识别  57-61
    4．4．2 方案切换时的数据校正  61-65
  4．5 结论  65
  参考文献  65-66
第五章产率模型在数据校正中的应用  66-76
  5．1 引言  66
  5．2 产率模型的应用  66-68
  5．3 平均产率的定义  68-69
  5．4 仿真研究  69-74
  5．5 结论  74
  参考文献  74-76
第六章结束语  76-79
  6．1 本文主要内容  76-77
  6．2 数据校正技术研究展望  77-79
附录A：个人简介  79
附录B：攻读硕士期间科研成果  79

数据校正方法与工程应用研究

内容摘要

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