基于chemstar平台的数据校正系统的开发与研究

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1、青岛科技大学硕士学位论文基于CHEMSTAR平台的数据校正系统的开发与研究姓名：王芳申请学位级别：硕士专业：化学工程指导教师：郑世清2002.5.28基于CHEMSTAR平台的数据校正系统的开发与研究摘要地利用过程数据，满足同益增长的信息化需求，优化操作参数，降低成本和能耗，成为化工企业面临的重要课题。0、本文通过综合分析现有测量数据校正技术进展，指出了一些方法的局限性。以CHEMSTAR为平台，对数据校正系统进行了研究和开发，并对数据校正技术领域的数据分类、过失误差侦破和数据校正等主要问题进行了深入研究。／数掘分类就是将非冗余型

2、和不可观测型数据从冗余型和可观测型数据中分丌来，以避免一些无意义的估算和可能出现的方程降秩无法求解的情况≯本文在目日#分类方法的基础上，提出了～种新的分类方法一逐次分类法。咳方法基于图论理论，充分利用了有序规则分类法不需矩阵变换的特点，同时对环境节点的考虑又避免了有序规则分类法易发生的错误。该方法思路清晰，分类结果可靠，运算量少，有利于程序的实现。*准确有效地侦破和剔除系统中的过失误差是数据校正技术的前提和关键。针对目前过失误差侦破及数据校正方法的局限性，着重研究了基于统计假设检验理论的过失误差侦破方法，在MT—NT联合算法的基础

3、上，提出了改进的MT--NT联合算法。改进后的算法采用逐次侦破过失误差并进行估算的方法，有效地避免了原方法求解时遇到的方程系数矩阵的降秩问题，避免了节点合并造成的运算量增加、信息丢失、运算无法进行等一系列问题。馁例考核表明该算法可有效侦破过失误差，具有较高的校正精度，在实际应用中有一定使用价值。以上述工作为基础，采用面向对象的思想在BC++Builder的开发环境下成功开发了以CHEMSTAR为平台的数据校正系统。该系统是基于通用过程的在线模拟与优化系统的子系统，具有方便易用、界面友好等特点，能自动生成校正方、，女耗分更降部何能成

4、如节组。业要算企重计工个化化一优为的与成统拟经系模已拟的术模程技程流拟流全模为到程作响流。影，具接展工直发力劣速有优飞的的的少术术缺技技可正机不校算益据计效数着济匿随羟测(商税，e．r一．r#、I程、进行数据分类、过失误差侦破和数据校正，具有一定的通用性。利用本系统校正和估计的数据，可作为对装置进行模拟与分析的重要依据，同时也是提高生产管理效率的基础。夫关键词：数据校正：过失误差；数据分类；软件开致IIDevelopmentandStudyofDataReconciliationSystemBasedonCHEMS翻RPlatfo

5、rillABSTRACTChemicalProcessSimulationandOptimizationhasbecomeausefultoolinenergysax,ingandimprovingeconomiceffectivenesswiththedevelopmentofcomputerscienceAspartandparcelofProcessSimulationandOptimizationSystem，processdatareconciliationtechnologyplaysaveryimportantrol

6、eincomputationforsimulationandoptimization．Andhowtoefficientlyidentifygrosserrorandobtainreasonabledataisbecomingachiefsubjectinthisfield．InthispaperdatareconciliationsystembasedonCHEMSTARplatformisdevelopedSomemainproblems，suchasdataclassification，grosserrordetection

7、，anddatareconciliationarestudiedindetailandmakeprogressinfollowingareas：Anewmethod—Sequentialdataclassificationmethodispresentedhere．Thismethodusegraphtheorytoclassifyprocessdataandmakeagooduseindataclassification．Itcanavoidmistakesbyconsideringaroundnodeandreduceoper

8、ationwithnomatrixtransform．Withthismethod，redundantmeasurementsandobservableunmeasuredquantitiesaredistinguishedfromnon·redu