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数据校正在MES中的应用

蒋志能  
【摘要】: 综合自动化系统中,制造执行系统(MES)将生产过程控制中产生的信息、经营管理活动中产生的信息进行转换、加工、传递,是生产过程控制与管理信息集成的重要桥梁和纽带。过程数据的质量严重影响了MES中的过程监控、实时优化和控制及其它模块的性能和效益。因此,为了获得质量较高的平衡完整的过程数据,化工厂中广泛采用了数据校正技术对采集来的原始测量数据进行数据协调和过失误差侦破。 过程测量数据校正的基本原理是在侦破与剔除过失误差的基础上,求得测量数据的校正值,使其既满足整个装置和单元设备的物料、能量平衡关系,同时又与测量值之差的平方和最小,并能估计未测数据,诊断故障源。主要研究内容包括过失误差侦破、数据校正与参数估计等。数据校正目的是为了提高过程数据的可靠性、精确性和完整性,为过程工业提供高质量的信息数据。 目前对过程测量数据校正技术的研究,已取得明显进展,并且推出了相应的商品软件,在大型化工企业的物料衡算、生产规划、工艺监控、故障侦破等方面得到应用。但这些理论研究和应用软件大都采用传统的统计检验和线性化处理方法,利用基本原理进行过失误差侦破、数据校正与参数估计,在实用中具有较大的局限性。 本文介绍了数据校正的基本原理,分析了经典过失误差侦破方法的缺陷,根据某化工厂的实际工艺流程,设计了较合理的数据协调和过失误差侦破算法。基于该算法,已设计出一套大型数据校正软件,应用于某大型化工厂取得了较好的数据协调和过失误差侦破效果。


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