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化工过程中基于小波滤波法的过失误差侦破研究
1
作者
李贵晓
郜二芬
+1 位作者
黄兆杰
金思毅
《山东化工》
CAS
2014年第2期38-40,共3页
小波滤波能有效降低化工过程测量数据的随机误差,但却无法识别测量数据中是否存在过失误差。为此,本文通过总结大量小波滤波数据校正实例中校正值、分解层数与过失误差之间存在的关系,提出了三者之间的关系公式,并根据此公式侦破识别过...
小波滤波能有效降低化工过程测量数据的随机误差,但却无法识别测量数据中是否存在过失误差。为此,本文通过总结大量小波滤波数据校正实例中校正值、分解层数与过失误差之间存在的关系,提出了三者之间的关系公式,并根据此公式侦破识别过失误差。对Aspen Dynamic模拟产生的测量数据的校正结果表明,文中提出的公式准确的反映出了校正值、分解层数和过失误差的关系,并且利用该公式能够有效地侦破和识别过失误差。
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关键词
小波滤波
过失误差侦破和识别
数据校正
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职称材料
题名
化工过程中基于小波滤波法的过失误差侦破研究
1
作者
李贵晓
郜二芬
黄兆杰
金思毅
机构
青岛科技大学化工学院
出处
《山东化工》
CAS
2014年第2期38-40,共3页
基金
重质油国家重点实验室开放课题基金资助项目(201103004)
文摘
小波滤波能有效降低化工过程测量数据的随机误差,但却无法识别测量数据中是否存在过失误差。为此,本文通过总结大量小波滤波数据校正实例中校正值、分解层数与过失误差之间存在的关系,提出了三者之间的关系公式,并根据此公式侦破识别过失误差。对Aspen Dynamic模拟产生的测量数据的校正结果表明,文中提出的公式准确的反映出了校正值、分解层数和过失误差的关系,并且利用该公式能够有效地侦破和识别过失误差。
关键词
小波滤波
过失误差侦破和识别
数据校正
Keywords
wavelet
gross error detection and identification
data reconciliation
分类号
TQ015.9 [化学工程]
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
化工过程中基于小波滤波法的过失误差侦破研究
李贵晓
郜二芬
黄兆杰
金思毅
《山东化工》
CAS
2014
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