声明
摘要
1 绪论
1.1 引言
1.2 稳态数据协调
1.3 动态数据协调
1.4 显著误差检测
1.5 鲁棒估计的数据协调与显著误差检测
1.6 数据协调与显著误差检测的主要工业应用
1.7 论文主要研究内容和安排
2 数据协调与显著误差检测的基本原理
2.1 引言
2.2 数据协调的基本原理
2.3 稳态系统数据协调的基本原理
2.3.1 线性稳态数据协调
2.3.2 非线性稳态数据协调
2.4 线性动态数据协调的基本原理
2.5 显著误差检测的基本原理
2.6 鲁棒数据协调与显著误差检测的基本原理
2.7 本章小结
3 数据协调与显著误差检测的改进NT-GLR算法
3.1 引言
3.2 NT-GLR联合检测法
3.2.1 节点检验法(NT)
3.2.2 广义似然比法(GLR)
3.3 改进的NT-GLR联合算法
3.3.1 改进的NT-GLR联合算法实现步骤
3.3.2 改进的NT-GLR联合算法实现流程图
3.4 仿真实例研究
3.5 本章小结
4 一种新的数据协调与显著误差检测的鲁棒估计同步算法
4.1 引言
4.2 鲁棒估计原理
4.3 鲁棒估计函数
4.4 稳态系统仿真实例研究
4.4.1 线性实例
4.4.2 非线性实例
4.5 动态数据协调与显著误差检测的基本原理
4.6 动态系统仿真实例研究
4.6.1 连续搅拌反应釜系统模型
4.6.2 CSTR系统的数学模型
4.6.3 仿真结果与分析
4.7 本章小结
5 粒子滤波与鲁棒估计结合的数据协调与显著误差检测同步算法
5.1 引言
5.2 粒子滤波
5.2.1 粒子滤波算法
5.2.2 重采样
5.2.3 基本粒子滤波算法实现步骤
5.3 粒子滤波与鲁棒结合数据协调与显著误差检测同步算法
5.3.1 权值更新方程
5.3.2 粒子滤波与鲁棒估计结合算法具体实现步骤
5.4 线性动态系统仿真实例研究
5.4.1 双反应釜系统模型
5.4.2 双反应釜系统的仿真与分析
5.5 非线性动态系统仿真实例研究
5.5.1 CSTR系统模型
5.5.2 CSTR模型的仿真与分析
5.6 本章小结
6 数据协调与显著误差检测在焦化过程中的应用
6.1 引言
6.2 甲醇工艺流程
6.3 数据协调模型的建立
6.3.1 物料稳态统计模型的建立
6.3.2 数据协调模型的建立
6.4 数据协调与显著误差检测在甲醇工艺流程中的应用
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
致谢
参考文献