1。3 数据校正技术的工业应用

图 1。1 化工反应装置图

如图 1。1 展示的是化工反应的大型装置，它在数据协调的过程模型图中代表一个节点， 满足一系列平衡条件或状态方程，数据协调技术一般研究的是多个装置同时工作的大型反应 过程，较为复杂，在后文会针对一个自拟的模型进行分析，检测显著误差的具体位置和幅值 大小，达到对过程数据补偿和校正的作用。

数据校正技术在工业领域的应用十分广泛，它涉及到计划调度领域和统计管理领域，数 据校正技术可以为管理人员提供更为精准且可靠的过程数据；它还可以应用在过程控制领域， 对系统的过程数据进行优化；还能应用在过程模拟、设备的性能分析领域以及对过程中的仪 表进行管理，为过程模拟系统提供精确的测量值。

Soderstrom[9]首先将动态数据校正应用在了 ExxonMobil 化工公司。林孔元[8]率先将测量

本科毕业设计论文 第 3 页 数据检测法和最小二乘估计法结合应用在对重油催化裂化的稳态过程中的数据调和和显著误 差检测的部分。周传光[10]等人成功地开发了合成氨装置的数据协调与模拟优化系统，随后他来,自,优.尔:论;文*网www.youerw.com +QQ752018766-

又对常减压蒸馏装置的在线数据调和与优化控制进行了分析，这使得数据校正技术在工业方 面得到了更为广泛的应用。

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2 数据校正的方法介绍

图 2。1 数据校正技术的组成

2。1 数据协调技术简介

数据协调技术可以概括为：找到一个测量数据的校正值，此校正值需满足装置或者单元 设备的能量、物料的平衡关系，还需满足校正值与测量值差的平方和最小，这样就能够估测 出未测量的数据，找到有故障或泄露的装置。在数据协调中，须要知道测量误差的方差矩阵 或是协方差矩阵[11]。它的求取方法有直接法与间接法，这两种方法各有优缺点。直接法要求 系统必须处于稳态的条件下，因为它利用了数据的时间冗余性。间接法不管系统是否处于稳 态，都能求出其方差或协方差，因为它利用的是空间冗余性[12]。通过这两种方法可以消除随 机误差，并且估计未测数据中的可观测型数据，这就是数据协调的主要部分。