金思毅,刘猛,李宁,陶少辉

• 1:青岛科技大学化工学院

摘要(Abstract)：

准确可靠的测量数据是实现装置过程控制、模拟、优化和生产管理的前提条件,而通过仪表测量获取的过程数据中可能存在过失误差,直接影响数据校正的准确性,现有的数据校正方法不能完全有效地避免过失误差的影响。根据双权M-估计的原理,今以相对残差为变量构造了一种新型的具有强鲁棒性的目标函数,使含有过失误差的变量对函数的贡献为一常数,从而避免了过失误差对数据校正过程的影响。选取了具有代表性的一个线性问题和一个非线性问题进行实例研究,并与现有的Huber法和Cauchy法进行了对比分析。计算结果表明,对线性系统和非线性系统,新方法的过失误差侦破性能均优于Huber法和Cauchy法,且其稳定性更高。因此,在进行数据校正时应首选新方法。

关键词(KeyWords)： 数据校正;过失误差侦破;双权M-估计子;鲁棒性

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 重质油国家重点实验室开放课题基金资助项目(2008-08)

作者(Author): 金思毅,刘猛,李宁,陶少辉

参考文献(References)：

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