基于鲁棒估计的动态数据校正方法

被引:5
作者
孔明放
陈丙珍
王健
胡山鹰
机构
[1] 清华大学化学工程系,清华大学化学工程系,清华大学化学工程系,清华大学化学工程系北京,北京,北京,北京
关键词
动态数据校正; 鲁棒方法; Monte Carlo模拟; TE问题;
D O I
10.16866/j.com.app.chem2002.06.025
中图分类号
O211.67 [期望与预测];
学科分类号
摘要
针对目前动态数据校正方法存在的缺陷,本文在以前的工作基础上把基于鲁棒估计原理构造的鲁棒估计函数用于含异常点类型的过失误差的数据校正。Monte Carlo模拟结果及对TE问题的校正计算结果表明,这种基于鲁棒估计的过失误差侦破和数据协调同步方法可以在得到协调数据的同时很准确的侦破和识别出测量数据中所含的过失误差,具有较强的优越性。
引用
收藏
页码:763 / 767
页数:5
相关论文
共 4 条
[1]  
An Integral approach to dynamic data rectification[J] . Kong Mingfang,Chen Bingzhen,Li Bo.Computers and Chemical Engineering . 2000 (2)
[2]   Gross error modeling and detection in plant linear dynamic reconciliation [J].
Bagajewicz, MJ ;
Jiang, QY .
COMPUTERS & CHEMICAL ENGINEERING, 1998, 22 (12) :1789-1809
[3]  
Nonlinear modeling and state estimation for the Tennessee Eastman challenge process[J] . N.L. Ricker,J.H. Lee.Computers and Chemical Engineering . 1995 (9)
[4]  
Control-relevant dynamic data reconciliation and parameter estimation .2 Ramamurthi Y,Sistu P B,Bequette B W. Computers and Chemical Engineering . 1993