數據協調與顯著誤差檢測方法研究與應用

1、浙江大學博士學位論文數據協調與顯著誤差檢測方法研究與應用姓名：苗宇申請學位級別：博士專業(yè)：控制科學與工程指導教師：蘇宏業(yè)20091201浙江大學博士學位論文對測量數據集中的離群值也有一定的魯棒性。又由于S V 回歸自身的參數對結果具有魯棒性，所以該方法對于自身的參數選取也較寬松。通過穩(wěn)態(tài)和線性動態(tài)系統的仿真研究，可以看出該方法所具有的優(yōu)良特性。3 ．由于顯著誤差不僅表現為與測量相關的偏差，也可表現為過程中的泄漏或者錯誤的過程模型，這也會

2、嚴重影響數據協調的結果，但只有少數方法能夠考慮過程泄漏問題。在數據協調與顯著誤差檢測的統計學習理論框架下，將所提出的S V 回歸方法進行擴展，使得該方法能夠同時處理與測量相關的偏差和過程泄漏問題，從而使得本論文所提出的框架與方法能夠處理顯著誤差檢測的多方面問題。仿真研究和與其它方法的比較結果顯示了該方法的有效性。4 ．對于非線性動態(tài)系統，本論文基于無跡變換迭代非線性動態(tài)數據協調技術( U l ⅢD D R ) ，提出了增廣的U R N

3、D D R ( A U 鼢巾D R ) 方法，該方法考慮了狀態(tài)、測量以及參數的不確定性，能夠提供更準確的狀態(tài)及參數估計結果。同時，仍然在數據協調與顯著誤差檢測的統計學習理論框架下，將S V 回歸方法應用到非線性動態(tài)系統中，提出S V 回歸A U R N D D R 方法( S V R A U R N D D R ) ，該方法能夠克服測量中離群值的干擾并同時實現準確的狀態(tài)與參數估計。將該方法應用于閉環(huán)控制回路中，即使在測量中含有離群值的情

4、況下，也能夠得到較好的控制性能。5 ．在任何一個現代化的煉化工廠中，能夠反映全廠真實生產狀況的全廠級物料平衡數據是進行生產計劃、生產調度以及績效分析等制造運行管理的關鍵因素。數據協調與顯著誤差檢測技術的自身特性，決定了該技術適用于解決全廠級物料平衡的問題。針對實際應用問題，本論文給出了一種符合制造運行管理國際標準的全廠物料平衡系統的架構，基于該架構將本論文中提出的基于S V 回歸的同步數據協調與測量偏差及泄漏估計方法應用到全廠物料平衡系