【摘 要】
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提出了基于卡尔曼滤波与灰度预测的化工过程异常工况发展趋势预测方法.在化工过程异常工况下,首先,测量系统主要变量的数值,通过卡尔曼滤波处理测量数据,估计测量数据的真实
【机 构】
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清华大学化学工程系,北京,100084
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提出了基于卡尔曼滤波与灰度预测的化工过程异常工况发展趋势预测方法.在化工过程异常工况下,首先,测量系统主要变量的数值,通过卡尔曼滤波处理测量数据,估计测量数据的真实值;其次,使用校正后的结果作为观测值,建立基于灰色预测理论的系统主要变量发展趋势的预测模型,根据模型计算系统主要变量随时间的变化数值;最后,分析预测结果,采取相应的措施,对化工过程异常工况进行有效管理.通过对实际案例的分析计算,说明了该方法的有效性,在化工过程异常工况下,为预测系统关键变量的发展趋势提供理论依据.
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