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基于准最小二乘法的数据协调技术研究(5)

时间:2021-12-11 15:48来源:毕业论文
在理论研究逐步被完善时,很多学者开始注重将理论应用于实际,法国首先推出一些数 据校正 软件 ,用于仪表故障侦破和参数估计等。后来美国公司开发

在理论研究逐步被完善时,很多学者开始注重将理论应用于实际,法国首先推出一些数 据校正软件,用于仪表故障侦破和参数估计等。后来美国公司开发的可与过程模拟软件联用 的 DATACON 软件,可以测量校正数据的流量与温度等。目前很多企业使用我国研发的物流 数据校正软件,它采用了节点残差的显著误差检测方法,提高了效率,能够实现随机误差随 机分配,清楚的看到数据变化趋势。使用这些数据校正软件,设备和装置的运行情况就可以 被轻松的全程追踪,使企业降低了成本,而物流的整体平衡率和流量精度得到极大提高。

2 数据校正基本原理

2。1 数据协调

在数据协调中,传统的最小二乘法的把目标函数设为校正值与测量值的偏差的平方和。 假设误差满足正态分布函数的特性,设样本测量值为 Xi,参数校正值为 Yi,那么 Xi 的概率函 数为:

因为 Xi 相互独立,所以 X 的所有样本观测值的联合概率,也就是似然函数为:来*自~优|尔^论:文+网www.youerw.com +QQ752018766*

由于似然函数的极大化与似然函数的对数极大化等效,所以想要求参数的极大似然估计 量,就可以取对数似然估计:

的最小值。由数学概念可知,当 Yi 的一阶导数为 0 时其

值就可达到最小。 约束条件表达式可写为:

F 表示约束函数,Y 表示已测得的数据协调值,U 表示未测数据。 工业过程中的测量数据,如温度、浴度、总流率等都应该满足物料平衡、能量平衡、化

学反应计量关系等规律。所以数据协调转化为数学角度就是一个带约束的最优化问题,即在 满足各种平衡关系的约束下,使目标函数的值最小。

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