基于大规模严格机理模型的数据校正

摘要

实时优化要求准确的过程模型与过程数据,然而通过仪表测量获取过程数据不仅存在随机误差而且有时还存在过失误差,直接影响实时优化的准确性.根据流程工业过程系统的特点,提出了基于大规模严格机理模型的数据校正,构造了随机误差与过失误差的隶属函数并根据它们的隶属度大小来诊断过失误差.当测量信息丰富时,可同时对进料的流量、组分及压力等多种测量数据同时进行数据校正.将基于大规模严格机理模型的数据校正应用于大规模乙烯分离系统进行仿真模拟,测量值仅存在随机误差时,经过数据校正后,满足严格机理模型.测量值引入过失误差时,可准确地诊断出过失误差.模拟计算结果证实了基于大规模严格机理模型的数据校正与过失误差诊断方法的有效性.