（控制科学与工程专业论文）流程工业多层次数据校正方法及其应用研究.pdf

浙江大学搏士学位论文 摘要 过程实际测量数据不可避免地带有误差。数据校正是一种利用冗余信息， 剔除原始数据中的显著误差，降低随机误差对测量值的影响，并设法估计出 未测量变量的技术。生产过程的测量数据是流程工业关于过程状态的重要信 息源，因此基于生产过程机理和统计分析方法的数据校正己成为流程工业过 程优化的关键技术。随着m e s 系统在流程二【业的推广应用，该技术必然会在 更广阔的领域得到应用。本文在综述国内外数据校正研究发展概况后，在分 层次统一建模方法研究、多层次数据校正及其工业应用、测量网络设计等方 面做了一些工作，主要内容如下： 1 ) 针对以往流程工业物料平衡模型建模过程中所存在的问题，以全厂数 据校币为背景，提出了企业物料平衡模型分层次建模思想，并对各个层次间 的相互约束关系做了数学描述，建立了分层次物流平衡模型的统一建模方法。 2 ) 依据全厂物料平衡分层建模理论框架，可以从不同的层次描述数据校 正问题，其中精确的物料平衡模型是数据校正技术的基础。实际生产中，生 产方案的切换动态改变着物料的流向，使得物料平衡模型发生改变。依据专 家经验选择贝叶斯网络关键变量，利用大量的历史数据学习出贝叶斯网络。 在应用中，首先通过对关键变量的收率数据进行稳态检验，判断是否发生了 生产方案的变化；在发生方案切换时，利用贝叶斯网络的诊断功能实现对生 产方案的确定；在此基础上建立准确的物料平衡模型，增强了数据校正的可 行性。 3 ) 测量数据中所含的测量误差是影响石化生产过程监控效果的重要因素 之一。根据企业物料平衡模型分层次建模的统一描述，本文提出了一种全厂 两层物料平衡数据校正策略。该方法对不同层次的测量数据分别进行数据校 正计算，将某一层次模型中精度较高的测量数据的数据校正计算结果作为约 束条件应用于其他层次的数据校正计算，增加了数据校正问题的总体冗余性， 有效地去除了测量数据中存在的显著误差。 i l l 浙江大学博士学位论文 4 ) 分析了某石化企业物流数据的分类与特点，运用全厂两层物料平衡数 据校正方法，并给出了针对石化企业实际情况的数据校正算法流程和运行结 果分析。通过全厂物流数据的实际应用，证明了该算法在处理带有显著误差 的变量和未测量变量估算方面的有效性。 5 ) 根据全厂物流分层建模理论框架，装置层提供的数据是其他各个层次 建模的基础，因此在装置层将数据校正技术与测量网络的设计和改进相结合 能够有效地提高过程数据的可靠性、精确性和完整性，更好的支撑层次化建 模中的上层应用。我们提出了一种应用于装置层的传感器测量网络的设计方 法。该方法根据图论原理和工业应用的实际需求，综合考虑了可靠性指标和 投资约束条件，可以在传感器数量不足以使整个系统都可观测的情况下，提 供个有效的解决方案。该算法能够在一些关键变量必须被测量，并且另一 些变量由于技术原因不能直接测量时给出一个测量网络的设计方案。 最后在总结全文的基础上，指出了数据校正技术有待深入研究的若干个 问题。 关键词：数据校正多层次建模传感器网络设计流程工业 i v 浙江入学博十学位论文 a bs t r a c t m e a s u r e m e n t sa r ei n e v i t a b l e l yi n f l u e n c e db ye r r o r s m a k i n gf u l lu s eo f r e d u n d a n c yi n f o r m a t i o n ，d a t ar e c t i f i c a t i o nt e c h n i q u ee l i m i n a t e st h eg r o s se r r o r si n t h er a wd a t a ，r e d u c e st h er a n d o mm e a s u r e m e n te r r o r sa n de s t i m a t e st h e u n m e a s u r e d v a r i a b l e s r e l i a b l ep r o c e s sd a t aa r et h ek e yt oe f f i c i e n to p e r a t i o no f c h e m i c a lp l a n t s d a t ar e c o n c i l i a t i o ni sat e c h n i q u eu s e dt or e d u c et h ei m p a c to f m e a s u r e m e n tn o i s eb yi n t e g r a t i n gi n f o r m a t i o nf r o mb o t hm e a s u r e m e n t sa n d p r o c e s sm o d e l s w i t h t h e d e v e l o p m e n ta n da p p l i c a t i o no fm a n u f a c t u r i n g e x e c u t i o ns y s t e m ( m e s ) i np r o c e s si n d u s t r y , d a t ar e c o n c i l i a t i o nh a sa t t r a c t e d m o r ea t t e n t i o n a f t e ras u r v e yo fm a j o ri s s u e si nd a t ar e c o n c i l i a t i o n ，p r o b l e m so n m u l t i l a y e rm o d e l i n g ，d a t ar e c o n c i l i a t i o na l g o r i t h m sa n di n d u s t r i a la p p l i c a t i o n ， s e n s o rn e t w o r kd e s i g n s t r a t e g y a r ed i s c u s s e da n dd e v e l o p e d t h em a i n c o n t f i b u t i o n si nt h i sd i s s e r t a t i o na r el i s t e da sf o l l o w s ： 1 ) t h e r ea r em a n yd i f f i c u l t i e si nd a t ar e c o n c i l i a t i o ni n d u s t r ya p p l i c a t i o n s w h i c hi ss t r o n g l yd e p e n d e n to nt h em o d e l s ，a n dam e t h o do fm e a s u r e m e n tn e t w o r k m u l t i l a y e rm o d e l i n gi sp r o p o s e df o rm a s sb a l a n c eo faw h o l ef a c t o r y t h e c o n s t r a i n t so fm a s sb a l a n c em o d e la m o n gd i f f e r e n tl a y e r sa r ed i s c u s s e da n dt h e m a t h e m a t i cf o r m u l a t i o ni sa l s om o d e l e d 2 ) a c c o r d i n gt ot h em u l t i - l a y e rm o d e l i n gf r a m e w o r ko faw h o l ef a c t o r y , t h e d a t ar e c t i f i c a t i o nc a nb ed e f i n e di nd i f f e r e n tl a y e r s t h ep r e c i s em a s sb a l a n c e m o d e li st h eb a s i so fd a t ar e c t i f i c a t i o n h o w e v e r ，t h ep r o c e s sn e t w o r kc h a n g e s d y n a m i c a l l yd u et of r e q u e n t l yo c c u r r i n gs c h e d u l i n ge v e n t s an e wm e t h o dw a s p r o p o s e dt ou p d a t et h em a s sb a l a n c em o d e li nv i e wo fa p p l i c a t i o n b a y e s i a n n e t w o r kw a su s e d ，i t ss t r u c t u r ew a ss e l e c t e da c c o r d i n gt oe x p e r t se x p e r i e n c e sa n d i t sv a r i a b l e sw e r et r a i n e db yh i s t o r i c a ld a t a c o n s e q u e n t l y ，s c h e d u l i n ge v e n t sw e r e i d e n t i f i e db a s e do nd i a g n o s t i cf u n c t i o no fb a y e s i a nn e t w o r k ，a n da nu p d a t e d s i m p l i f i e dm o d e lw a sf i n a l l ye s t a b l i s h e d i nt h i sw a y ，t h ef e a s i b i l i t yo fd a t a v 浙江人学博士学位论文 r e c t i f i c a t i o nw a se n h a n c e d 3 ) t h ee r r o ro fm e a s u r e m e n t sc a nl e a dt os i g n i f i c a n td e t e r i o r a t i o ni nt h e q u a l i t y o fp e t r o c h e m i c a l p r o c e s sm o n i t o r i n g a c c o r d i n gt o t h em u l t i - l a y e r m o d e l i n gf r a m e w o r k ，aw h o l ef a c t o r yt w o - l a y e rd a t ar e c t i f i c a t i o ns t r a t e g y f o r m a s sb a l a n c ei sp r e s e n t e d t h ea p p r o a c hu t i l i z e st h eh i g hp r e c i s i o nm e a s u r e m e n t s d a t ar e c t i f i c a t i o nr e s u l ti no n el a y e ra sc o n s t r a i n t s t oc o r r e c to t h e rl a y e r s m e a s u r e dv a r i a b l e sa n di m p r o v et h ew h o l es y s t e m sr e d u n d a n c y ，a n dt h i s a p p r o a c hc a ne l i m i n a t et h eg r o s se r r o rm o r ee f f e c t i v e l y 4 ) g i v e nt h ec h a r a c t e r i s t i co fm e a s u r e m e n td a t ai ns i n o p e cj i u j i a n gr e f i n e r y , t h ew h o l ef a c t o r yt w o l a y e rd a t ar e c t i f i c a t i o na p p r o a c hi su s e d t h ep r a c t i c a ld a t a r e c t i f i c a t i o nu t i l i z a t i o ni si n t r o d u c e da n dt h er e s u l to fd a t ar e c t i f i c a t i o ni sa n a l y z e d i ti sp r o v e nb yt h er e s u l t so fm e a s u r e m e n td a t ai nt h er e f i n e r yt h a tw i t ht h e p r o p o s e d m e t h o dt h eg r o s se r r o rm e a s u r e m e n t sa r ea b l et oe f f e c t i v e l yb e p r o c e s s e da n d a ne s t i m a t i o no fu n m e a s u r e dv a r i a b l e si sp r o v i d e d 5 ) t h ef l o w r a t ed a t ao fu n i t l a y e ra r et h eb a s i so fo t h e rl a y e r sm o d e l i n g a c c o r d i n gt ot h em u l t i - l a y e rm o d e l i n gf r a m e w o r ko faw h o l ef a c t o r y i no r d e rt o o b t a i nt h eh i g h l yr e l i a b l ea n dp r e c i s ed a t ai nu n i t - l a y e ra n do t h e rl a y e r s ，s e n s o r n e t w o r kd e s i g na n dr e t r o f i ti si n t r o d u c e di nu n i t - l a y e r ap r o c e d u r ef o rt h ed e s i g n o fas e n s o rn e t w o r ki sr e p o r t e d ，t h es t r a t e g yu s e st h eg r a p ht h e o r ya n dt a k e st h e r e l i a b i l i t yo b j e c t i v e a n dc o s tc o n s t r a i n ti n t oa c c o u n t a c c o r d i n gt ot h e r e q u i r e m e n t so fi n d u s t r i a la p p l i c a t i o n ，t h ea p p r o a c hp r e s e n t e di n t h i sp a p e rc a n o b t a i na ne f f i c i e n ts o l u t i o ne v e nt h o u g ht h e r ea r en o te n o u g hs e n s o r st og u a r a n t e e t h ew h o l es y s t e m so b s e r v a b i l i t y t h ep r o p o s e da l g o r i t h mc a na l s op r o v i d ea s o l u t i o ni ns u c hs i t u a t i o nw h e r es o m ei m p o r t a n tv a r i a b l e sh a v et ob em e a s u r e da n d ap o r t i o no ft h e mc a n n o tb ed i r e c t l ym e a s u r e dt e c h n i c a l l y i nt h ee n d ，d a t ar e c o n c i l i a t i o nr e s e a r c h e sa r es u m m e r i z e da n ds o m ep r o b l e m s a r ep r e s e n t e ds oa st od e m o n s t r a t et h eo r i e n t a t i o nt od e e p l ys t u d yi nt h en e x ts t a g e k e y w o r d s ：d a t ar e c t i f i c a t i o n ，m u l t i l a y e rm o d e l l i n g ，s e n s o rn e t w o r kd e s i g n ， p r o c e s si n d u s t r y v i 浙江入学博士学位论文 表格 表3 1侧线标定收率 表3 2条件概率分布表 表3 3数据校正计算结果 表4 1测量值和校正结果 表5 1储罐的存储量数据与变化量 表5 2物料移动数据 表6 1例6 1 的初始条件和计算结果 表6 2例6 3 第1 种情况的计算结果 表6 3例6 3 第2 种情况的计算结果 表6 4例6 3 第3 种情况的计算结果 v 3 6 8 2 2 3 0 眨 眨 眨 够 拍 铝 配 砣 乃 粥 吆 g ： g ： 浙江大学博士学位论文 图1 1 圈1 。2 图3 1 图3 。2 图4 1 盈5 1 图5 + 2 图5 3 图6 1 匿6 2 图6 3 图6 4 v l 插图 c i p s 三层体系结构 过程数据菠正豁应熏 炼油厂部分流程图 贝话 斯网络结梅 炼油厂局部结构图 物料平衡予系统示意图 全厂数据校正计算前的装置节点残差 全厂数据校讵计算后的装置节点残差 氨的制备过程瀛程图 单装臀示意图 算法流程图 蒸汽测量网络闰 3 掩 铊 错 站 俺 缁 嚣 张 眈 髓 解 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的 研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其 他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝至三盘鲎或其他教育机 构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。 学位论文作者签名： 王趔b 签字日期： z p 口夕年歹月z 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解逝姿盘鲎有关保留、使用学位论文的规定， 有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和 借阅。本人授权逝江盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库 进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文作者签名： 签字日期：撕牌 王炒 月，2 日 导师签名： 签字日期：伽，年月e l 学位论文作者毕业后去向： 工作单位：浙江中控软件技术有限公司电话：1 3 7 5 8 2 7 1 2 4 7 通讯地址：杭州市滨江区六和路3 0 9 号中控科技园邮编：3 1 0 0 5 3 浙江人学博士学位论文 致谢 值此论文完成之际，我衷心地感谢导师荣冈教授五年来对我孜孜不倦的 教育和指导。荣教授把我领进数据校正研究的大门，不但给与我悉心的指导， 而且还提供了一个宽松、和谐的研究坏境，引导我在科研工作中不断前进。 荣老师渊博的知识、敏锐的洞察力、严谨的治学态度都给我留下了深刻的印 象，是我学习和工作上的榜样。 感谢王树青教授、吴俊研究员、冯毅萍副教授、徐巍华副教授、李卫华 老师、李娴女士及系内其他老师对我热情的关心和帮助。 特别感谢数据校正与优化课题组的李笕列、许华、吕品晶、徐忠勇等同 学，通过和他们一起讨论，使我得到很多启发和思路。 感谢实验室的刘进锋、靳碧、方红飞、顾海杰、章建栋、罗春鹏、吴玉 成、黄睿、吴华兵、王强、邵纪东、吴婕、王继帅、朱玉韬、郑丽钰、金星、 杨佳丽、宣吉、李俊松、张奇然、朱炜、吴剑强、裴瑞凌、赵向海、赵小强、 李荣雨、张惠良、章凯亮、刘苏昱、陈昌菊等同学在生活和学习上给予我的 热心帮助。感谢宣琦、侯鑫、李晓东、孙陆威等室友的关心和帮助。 特别感谢谢磊师兄多年来在科研方面给予我的热情帮助。 对所有关心和帮助过我的同学和朋友表示衷心的感谢。 衷心感谢我的父亲母亲对我的关心和支持。感谢所有亲人对我的关爱。 i 旭 2 0 0 8 年6 月于求是园 浙江大学博士学位论文 第1 章过程数据校正技术研究概况 摘要：本章介绍了数据校止技术在企业综合自动化的体系架构中所处的地位和作用， 然后对数据校正技术包含的数据协调算法、显著误差检测以及测量网络设计技术的研究 现状作了综述，并概述了国内外数据校正技术的j ：业应用和软什开发研究情况，最后简 要介绍了本文的主要研究_ 1 ：作。 。 关键词：数据校正数据协调算法显著误差检测测量网络设计流程企业综合自动 化 1 1 数据校正技术的重要性 面对世界市场竞争的日益激烈，产品质量重要性的提升，以及相关环保 和安全法规的逐年增多，促使流程工业需要进行快速和低成本的变革以增强 其市场竞争力。因此，现代流程工业必须成为以自动化技术、信息技术、计 算机技术和各种生产技术为基础，集控制、调度、管理、经营、决策于一体 的智能生产系统。过程系统自动化的范围己从设备的基本控制、先进控制扩 展到监督控制、生产计划与调度、信息管理与经营决策。这种多层次、多模 式、多视图的综合集成自动化模式，尤其需要清楚地知道系统的实际状态。 作为企业生产控制、生产管理、计划调度、经营决策的基本信息源的生产过 程监控信息对于控制，优化，和计划调度都是至关重要的。正是因为企业生 产的各项活动和盈利目标都是基于这些过程监控数据的，所以确保监控系统 能够提供生产过程可靠完整的信息是极其重要的。然而实际测量数据由于过 程的正态波动或仪表运行固有的随机偏差不可避免地带有随机误差，使本应 满足的化学反应计量、物料平衡和热量平衡等变量平衡关系不成立。另外， 由于设备泄露，仪表误操作或者仪表校准不正确所引起的不正常工况也会极 大地破坏平衡关系。这两种现象通称为测量数据的不平衡，它体现了测量数 据中存在着不可靠因素。另一方面，由于经济条件、测量技术、仪表因故不 工作等原因的限制，从工业生产装置采集到的数据往往不完整。这种测量数 据的不平衡、不可靠和不完整给过程分析、监控、优化、计划调度和决策分 析带来了困难。数据校正( d a t ar e c t i f i c a t i o n ) 是一种解决上述问题的技术。 第1 章过程数据校正技术研究概况 为了更好的阐述本文的内容，我们首先对企业综合自动化的体系架构作一个 总的介绍。 1 1 1 企业综合自动化的体系架构 上世纪七十年代，j h a r r i n g t o n 博士根据计算机技术的发展，预测其对机 械制造业生产方式的影响，他首先提出计算机集成制造的概念，八十年代， 这一概念被广泛接受，并将其丰富、扩展作为制造业新一代生产方式来认识。 流程企业综合自动化系统( c i p s ) 就是计算机集成制造这一思想在连续流程 工业企业的延伸，其含义是采用计算机技术、通讯技术、自动化技术以及有 关生产技术，建立全企业或全一的包括经营决策、管理信息、生产调度、监 督控制和直接控制在内的管理及控制全部生产活动的综合自动化系统，从而 达到提高企业经济效益和竞争能力的目的。 综合自动化体系结构能从系统的角度全面地研究一个企业如何从过去的 经营方式转化为未来的方式，清楚地表达c i m s 从概念构思到系统实际完成 的发展过程，是设计与实现c i m s 的基础。目前，已经有多个已经丌发或正 在开发的面向企业全局的c i m s 体系结构，如欧共体e s p r i t 项目，a m i c e 研究组开发的c i m - - o s a ，法国波尔大学开发的g r a i - - g i m l 2 j 集成方法体 系，美国普渡大学c i m 委员会提出的p u r d u e 企业参考体系结构等，但尚 无一种结构就必须的能力而言是完备的。 石油化工过程有其自身的特点，生产过程包含许多复杂的化学和物理过 程，技术密集、资金密集、规模大、流程长、过程复杂，具有连续化、生产 规模大型化，对生产过程控制适时性要求高，生产过程需要克服非线性、纯 滞后、多变量、多扰动影响，“安全、稳定、长周期、满负荷、优质”运行 是石化企业获取效益的首要保证。石油化工整个生产经营过程是物流、资金 流、能量流、人力流、信息流和资金流的集合，决定了c i p s 的体系结构特征。 1 9 9 0 年美国a m r ( a d v a n c e dm a n u f a c t u r i n gr e s e a r c h ) 提出的制造行业的 三层e r p m e s p c s 结构，已经成功地在半导体、液晶制品业、石油化学业、 药品业、食品业、纺织业、机械电子业、造纸业、钢铁业中应用，取得了显 著经济效益【3 1 。据美国m e s a l 9 9 6 年调查统计结果，在采用m e s 技术后，效 2 浙江人学博士学位论文 果显著，生产周期时间缩短率为3 5 ，数据输入时间缩短率为3 6 ，在制品 削减率为3 2 ，文书工作削减率为6 7 ，交货期缩短率为2 2 ，不合格产品 减低率为2 2 ，文书丢失减少率为5 5 。同时，随着信息技术和现代管理技 术的发展，企业管理已丌始从金字塔模式向扁平化模式转换，适合扁平化管 理模式的c i m s 成为工业自动化高技术的研究热点1 4 j 。 根据流程工业的特点，我国学者提出了基于b p s m e s p c s 三层结构的流 程工业现代集成制造系统，使得c i p s 中原本难以处理的具有生产与管理双重 性质的信息问题得到了解决，同时适合扁平化管理模式【5 l 。 采用b p s m e s p c s 三层结构的c i p s 将石化企业综合自动化系统分为以 设备综合控制为核心的过程控制系统( p c s ) 、以财物分析决策为核心的经营 计划系统( b p s ) 和以优化管理、优化运行为核心的制造执行系统( m e s ) ，如图 1 1 所示。 图1 1c i p s 三层体系结构 b p s 、m e s 、p c s 都有各自的特点：最下层的控制系统聚焦于生产过程 的设备，实时监控生产设备的运行状况，控制整个生产过程。中间层的制造 执行系统着眼于整个生产过程管理，考虑生产过程的整体平衡，注重生产过 程的运行管理，注重产品和批次，以分钟、小时为单位跟踪产品的制造过程。 最上层的经营计划系统以产品的生产和销售为处理对象，聚焦于定货、交货 期、成本、和顾客的关系等，以月、周、日为单位。在石化企业综合自动化 系统中，m e s 起着将从生产过程控制中产生的信息、从生产过程管理中产生 的信息和从经营管理活动中产生的信息进行转换、加工、传递的作用，是生 产过程控制与管理信息集成的重要桥梁和纽带。m e s 要完成生产计划的调度 与统计、生产过程成本控制、产品质量控制与管理、物流控制与管理、设备 3 第1 章过程数据校正技术研究概况 安全控制与管理、生产数据采集与处理等功制引。 作为综合自动化系统的中心环节，生产执行系统m e s 在整个c i p s 中起 到承上启下的作用，是生产活动与管理活动信息的桥梁，是c i p s 技术发展的 关键 7 1 。m e s 既联系e r p 系统又联系过程控制系统，涉及生产各要素的管理 和控制，主要包括1 1 个功能模型l 引。 国内外石化行业非常关注m e s 系统的建设，通过m e s 将生产经营管理 和生产操作集成起来，用来支持整个企业的供应链的优化，并从中受益。如 b p 公司在美国和欧洲的企业实施了m e s 系统的大部分功能，e x x o n m o b i l e 公司在美国和欧洲的企业实施了m e s 系统的大部分功能，s h e l l 公司在美国 和欧洲的企业实施了m e s 系统的部分功能，c h e v r o n t e x a c o 公司在美国和欧 洲的企业实施了m e s 系统的部分功能。中国石化从2 0 0 4 年开始实施m e s 系 统，目前已有不少企业实施了m e s 系统的部分功能。随后不久，中国石油也 开始了m e s 系统的实施。 在经营计划系统、制造执行系统和过程控制系统的三层结构c i p s 中，具 有计划一执行一控制的功能。经营计划系统的生产经营计划通过制造执行系 统下达给过程控制系统，作用的结果通过过程控制系统采集的实时数据经过 制造执行系统反馈到经营计划系统，进行反馈与校正，保证经营目标的实现。 1 1 2 数据校正技术的定位与意义 流程工业的综合自动化系统是一个复杂的大系统，c i p s 采用的专有技术 的成功运用，是c i p s 成功建设的关键【6 。，下面着重介绍一种贯穿于综合自动 化系统始终的关键技术数据校正技术在实际的c i p s 实施过程中的定位 和意义。数据校j 下技术主要由数据协调( d a t ar e c o n c i l i a t i o n ) 、显著误差检测 ( g r o s se r r o rd e t e c t i o n ) 和测量网络设计( s e n s o rn e t w o r kd e s i g n ) 组成，解 决的基本问题是利用冗余信息，剔除原始数据中的显著误差，降低随机误差 对测量值的影响，尽可能的减少或去除测量误差对于现有过程性能分析和对 未来操作预测的影响，并设法估计出未测量变量以提高未测量变量计算结果 的置信度。 为了有效的监控流程工业生产过程，控制产品质量和保证安全生产，过 4 浙江大学博士学位论文 程的生产状态必须被实时掌握。为了达到这个目标，每一个流程工业企业都 必须对大量的过程变量进行测量。由于测量值都可能含有随机误差和显著误 差，生产过程的测量数据都是不准确的。当这些不准确的数据被用来进行状 态估计，制定操作决策和进行过程控制时，系统的真实状态就不能被准确的 体现。不准确的测量数据带来的控制效果可能会是次优的生产效果甚至导致 不安全的过程操作，根据错误的测量数据制定的决策将导致产品质量下降， 同时增加企业的运营成本。 由于过程的测量数据是c i p s 关于过程状态的基本和唯一的信息源，保证 信息真实性的数据校正技术，成为c i p s 的关键【9 1 。石化企业生产过程中产生 大量的数据，包括物料流率、组分、温度、压力等等。由于安装测试仪表或 进行测试的代价昂贵、测量技术不可行、条件苛刻不允许采样或仪表故障等 原因，并非所有的变量都可以测量，从而造成了数据的不完整。同时，测量 过程中不可避免地带有误差，使得测量值不能精确地满足生产过程单元的物 料、能量平衡等物理和化学规律，使得测量数据不准确。显然，数据的不完 整和不准确，使得许多过程优化、仿真和控制无法有效发挥作用，甚至造成 决策的偏差。目前许多已经建成和正在开发的企业综合自动化系统，都受到 数据不完整和不准确的困扰。随着系统规模的不断扩大和复杂性的提高，这 一问题将更加突出。因此要对生产过程数据进行协调，以提高数据的完整性 和准确性f l o l 。制造执行系统m e s 的各个功能模块都需要一致而准确的测量数 据，而这些数据主要是通过以数据校正技术为核心的装置校正、物料移动、 调度平衡、统计平衡这几个步骤处理后得到的。 数据校正技术的机理表明：第一、数据校正技术能提高数据源质量，为 下一步过程建模和过程优化的成功提供基本保障。第二、它能检测出系统中 带有显著误差的测量值，为系统安全和仪表维修提供参考信息。第三、用数 据校正技术分析测量网的冗余性，能为系统可靠性分析和传感器测量网络配 置提供参考意见。在经过设计和改造的测量网络基础上，通过数据协调、显 著误差检测所提供的准确数据，m e s 的各种功能模块可以更好的发挥作用， 从而为企业带来更大的效益。推广使用数据校正技术的重要意义具体表现为 以下五个方面。 5 第1 章过程数据校正技术研究概况 1 对于全厂生产统计和各操作单元物料平衡计算，相对于原始测量数 据，可以得到更好的监控性能和更高准确度的过程生产数据。 2 流程模拟、操作优化等应用依赖于所建立的装置模型，而这些模型 通常包含的一些参数需要依靠过程数据进行估计。这个过程被称作 模型修正，准确的数据是必须的。 3 为技术分析和过程改进提供更加准确的操作数据，为计划和调度的 决策制定和执行提供有效支持。 4 可以得到更加精确的统计计量和损失控制，有助于检测故障仪表和 设备泄露，同时可以通过确定仪表需要维修的先后顺序，有效降低 仪表巡检的成本，确保过程稳定操作。 5 基于精度最高、可靠度最大、花销最小目标的传感器测量网络的设 计和改进，可以为过程工业的实时优化与控制提供更加准确的测量 数据。 1 2 数据校正技术研究的发展历程 在化工过程领域中，数据校正问题起源于6 0 年代，至今已发展成为一个 结合信号处理、统计分析、模型化技术、最优化算法、系统工程、人工智能 等多个学科的交叉性学科领域，其研究涉及数据协调算法、显著误差检测及 测量网络设计等诸多内容。 “数据协调 ( d a t ar e c o n c i l i a t i o n ) 和“数据校j 下”( d a t ar e c t i f i c a t i o n ) 在 很多时候被认为是同一个问题。在实际运用中，“数据协调”表示的是去除测 量误差和调整过程测量变量使得处理后的数据满足过程约束条件。“数据校 正”字面上的意思是确保数据正确，数据校正的目标是从含有误差的测量数 据中估计过程的真实状态。 数据协调技术能够得到合理的解，必须满足条件，测量误差符合零均值 的高斯分布。实际情况中测量变量有时会含有显著误差，这种情况下就不满 足测量误差符合零均值的高斯分布的假设条件。为了解决这个问题，学者们 提出了许多显著误差检测技术。对测量数据进行预处理以去除其中存在的显 著误差，经过这个过程测量数据满足零均值的高斯分布。数据校正包含了去 6 浙江大学博士学位论文 除显著误差的预处理过程和数据协调的计算过程，也可以说数据协调是数据 校正的一种特殊情况。 此外，基于数据校f 技术的监控系统提供的信息必须对所有重要的过程 变量给出估计值，这个目标只有通过有选择地安装一系列的仪表达到，即测 量网络的设计与改造。选择必须安装仪表的位置以及仪表选型是一个新工厂 监控系统设计的根本，也是改造现有工厂系统满足新的环境和生产需求的重 要手段。 1 2 1 数据协调算法 数据协调算法最早是由k u e h n 和d a v i d s o n 于1 9 6 1 年在处理化工过程测 量时提出的，其准则为：在满足物料平衡和热量平衡的条件下，要求协调值 与它对应的测量值的偏差之平方和最小i l 。 随后的一系列文章中，介绍了一些线性过程数据协调的重要思想和测量 值优化选择的方法。“可观性 和“冗余性”这两个重要概念也在文章1 1 2 】中得 到了介绍。m u r t h y 专门讨论了反应器的物料平衡算法，它要求进入和离开反 应器的物料流率数据能满足化学元素平衡或反应计量的线性关系，以此来协 调测量数据f 1 3 j 。m a h 等人【1 4 】在1 9 7 6 年发表的文章中处理了未测量变量的估 计问题，文章还针对由过程泄漏和测量偏差引起的显著误差检测进行了研究。 通过拉格朗日乘子法求解得到的线性数据协调值有时是不符合实际生产情况 的( 如负的测量值) ，就以上问题n a r a s i m h a n 等人1 1 5 , 1 6 l 和d o v i l l 7 】等人分别讨 论了测量变量带有上下限的数据协调问题。获得准确的测量值误差协方差矩 阵是数据协调计算的一个关键问题，许多学者相【1 8 , 1 9 , 2 0 , 2 1 1 继探讨了这个问题， 并得到了很多行之有效的协方差矩阵求解方法。 非线性过程的数据协调由k n e p p e r 和g o m 柚【2 2 l 首次提出，文中运用非线 性回归的参数估计方法。他们的方法与p a i 和f i s h e d 2 3 l 提出的连续线性化然后 用投影矩阵求解线性子问题的方法相比有一定的局限性。通常，为了求解带 有上下限或其他不等式约束的非线性规划问题，往往采用带约束的非线性优 化方法。x j o a 及b i e g l e r l 2 4 】用序贯二次规划方法求解数据协调和显著误差检测 问题。在基于非线性约束的数据协调问题中，有一类典型的双线性约束，如 7 第1 章过程数据校正技术研究概况 能量平衡方程中有质量流量和热焓的乘积，组分流率平衡方程中有总流率和 浓度的乘积等等，这类问题是上世纪九十年代后研究的热点。其中，c r o w e 提出用投影矩阵将双线性约束方程变换为线性约束方程后再进行求解1 2 引。 v e v e r k a 利用雅可比矩阵将双线性问题线性化后处理双线性数据协调问题1 2 刚。 上述这些数据协调方法都是基于稳态假设的，n a r a s i m h a n i z 7 2 8 1 矛i c a o l 2 9 l 探讨了稳态判别问题。s t a n l e y 和m a h 于1 9 7 7 年提出准稳态的概念，即除了 偶尔的突变和缓慢的漂移之外过程都处在稳态的状况，并采用k a l m a n 滤波法 解决这类协调问题l 砌。除了稳态假设之外，经典数据协调的另一基本假设为 测量噪声服从f 态分布，然而实际数据往往不能满足这个假设。由于最小二 乘估计的效率会因为变量噪声偏离正态分布而变得非常低，无法保证估计的 无偏性，一些学者提出一些改进的估计方法。j o h n s t o n 等提出了极大似然法， 并且还探讨了该方法和抗差估计的类似之处，但该方法需要用测量值的历史 数据得到先验分布信息1 3 1 j 。a l b u q u e r q u e 等在动态数据协调问题中引入了抗 差估计方法，采用f a i r 函数作为广义极大似然估计的极值函数来计算数据协 调结果【3 2 1 。c r o w e l 3 3 l 用极大信息熵原理研究了数据协调方法的另一种表现形 式，这种方法运用测量数据的协方差阵推断数据协调计算值的概率分布。 m a q u i n 等【3 4 】针对线性模型，从数学角度提出了一种不确定模型的协调算法。 该算法通过线性模型中每个约束不确定程度的先验知识来选择此约束对应的 加权系数，然后根据每一个约束和加权系数来进行递归协调。m o r a d 等1 3 5 j 发 展了j o h n s t o n 等提出的极大似然思路，提出了解决数据协调问题的统计框架。 由于实际过程不可能真正处于稳态，所以在数据协调理论研究方面动态 数据协调更受到关注。过程动态模型是动态数据协调的基础，协调结果的可 靠性不但与模型的可信度有关，而且与模型自身的形式有关，所以动态数据 协调本质上是模型辨识和参数估计的一个特例。 虽然s t a n l e y 和m a h l 3 0 】早在1 9 7 7 年就用简单随机滑动模型来描述过程动 态特性并采用扩展的k a l m a n 滤波求解了数据协调问题，但动态过程的数据协 调问题直到上世纪9 0 年代前后才引起大家的注意。通过研究等价的离散化输 入输出方程a l m a s y i 硐运用稳态协调技术处理线性时变动态模型的动态平衡 问题。目前动态数据协调主要采用k a l m a n 滤波、非线性规划( n l p ) 和神经 8 浙江人学博士学位论文 元网络等方法进行求解。动态数据协调现在的研究已经扩展到非线性约束问 题。与近年来已逐渐广泛地适用于工业过程地稳态数据协调相比，动态数据 协调的工业应用还需要一些时间。 k a l m a n 滤波的方法早在1 9 7 7 年就被用来解决准稳态数据协调问题。1 9 9 1 年d a r o u a c h 等人【3 刀对k a l m a n 滤波法进行改进并用于广义线性动态系统，它 能处理奇异线性动态系统。1 9 9 6 年k a r j a l a 等人【3 8 l 通过采用一阶泰勒展开将 非线性模型线性化，从而使k a l m a n 滤波适用于非线性动态系统。2 0 0 6 年b a i 等人l 驯指出动态数据校正是一种滤波技术，并从k a l m a n 滤波的角度阐述了 动态数据校正技术。由于k a l m a n 滤波公式的递推形式，它比较方便用于实时 处理。但是它的鲁棒性不强，对在测量中含有显著误差的情况可能会产生无 意义的校正结果。 由于对非线性约束和不等式约束的动态数据协调问题，基于k a l m a n 滤波 的方法不适用，而这些约束对某些过程又是必不可少的，1 9 9 2 年l i e b m a n 等 人【柏】把用微分一代数方程描绘的动态模型系统转变为一个非线性规划问题并 且用带约束的非线性优化方法求解协调