化工过程中MT-两两同步过失误差侦破方法的研究

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。过程数据中存在的过失误差直接影响数据的准确性,因此,进行过失误差侦破与识别是非常重要的。根据测量数据检验法和两两同步侦破法的优缺点,提出了测量数据检验法和两两同步侦破法的组合方法来进行过失误差侦破与识别。实例应用表明,该方法不仅保留了两两同步法能够有效地侦破多个过失误差和泄漏的优势,而且明显地降低了两两同步侦破法中需要计算的统计检验量的数目,减少了侦破过程的计算量。     

化工过程强制去噪小波滤波最优分解层数的选取

强制去噪小波滤波能有效降低化工过程测量数据的误差,然而该滤波对误差的校正效果与分解层数有很大关系。因此提出用高频系数和低频系数的相关系数和相邻两层高频系数方差之比共同判断最优分解层。通过总结2个化工数据校正例子的计算结果,得出了相关系数和方差比的阈值。在庚烷催化反应模型中数据校正的结果表明,所提出的2个判断参数能有效确定强制去噪滤波的最优分解层。     

化工过程中基于小波滤波法的过失误差侦破研究

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,本文通过总结大量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存在的关系,提出了三者之间的关系公式,并根据此公式侦破识别过失误差。对Aspen Dynamic模拟产生的测量数据的校正结果表明,文中提出的公式准确的反映出了校正值、分解层数和过失误差的关系,并且利用该公式能够有效地侦破和识别过失误差。     

基于多项式滤波的化工过程数据预处理

用多项式滤波预处理化工过程数据时,多项式滤波的除噪效果与多项式次数和数据点数目有关。当选取的数据点数目不大时,提出一种根据中位数选取多项式次数的方法,以提高多项式滤波的除噪效果。基于该方法,同时研究了多项式滤波的过失误差侦破性能。选取一反应釜系统进行仿真运算,计算结果表明,基于中位数选取多项式次数的方法能有效地除噪、有效地侦破过失误差。     

基于广义似然比法的化工非线性动态过程过失误差侦破

广义似然比法(GLR)是一种有效适用于线性稳态化工过程的过失误差侦破方法。通过将动态化工数据协调模型中的微分约束和代数约束转化为矩阵形式和非线性约束线性化方法,成功将GLR应用到连续搅拌釜(CSTR)非线性动态系统中,同时计算了GLR在该系统中的过失误差侦破性能。统计结果表明,GLR的过失误差侦破率与过失误差大小和窗口长度有关:侦破率随过失误差增大而增大,随窗口长度增大而增大。     

基于过程模型的化工动态数据校正方法研究

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。     

山东某县化工企业近年安全检查隐患分析

为进一步加强某县化工企业安全生产事故隐患排查治理工作,在对该县化工企业基本情况调查摸底、对隐患排查方式进行概括的基础上,对该县化工企业安全生产检查发现的安全隐患进行了分析研判,并提出了相应的对策措施.