一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒M估计动态数据校正方法和系统,包括获取氧化铝生产蒸发过程中各测量变量的数据，基于各测量变量的数据的分段鲁棒M估计函数建立鲁棒动态数据校正模型；基于分段鲁棒M估计动态数据校正模型对各流量测量变量和组分测量变量的数据进行在线校正处理，获取校正结果。本发明专利技术获得的数据校正结果在存在显著误差且大小不确定时，校正结果准确。

【技术实现步骤摘要】
一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法及其系统
本专利技术涉及氧化铝生产蒸发过程数据优化处理及建模领域，具体公开了一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法及其系统。
技术介绍
蒸发过程作为氧化铝生产过程的关键工序之一，对回收利用有用资源、降低废弃碱液排放具有重要作用。该过程通过加热蒸汽将种分母液和洗涤滤液中的多余水分蒸发，为溶出工序提供高浓度循环母液。在实际氧化铝生产蒸发过程中，过程测量数据不可避免地受到误差干扰，使测量数据偏离真实值，而不满足物料质量平衡、热量平衡关系和过程参数的边界约束条件。另外，受检测技术以及经济条件的限制，部分重要参数无法获取。不准确的测量数据将影响氧化铝生产蒸发过程的建模、优化、控制甚至管理决策，关系着整个氧化铝生产的经济和技术指标。数据校正作为一种数据处理技术，利用测量数据的冗余信息，在满足机理平衡约束和参数边界条件的基础上，减少测量误差，估计未测参数。但是，由于受测量仪表失灵、设备泄露、人工操作错误等因素影响，过程测量数据存在显著误差。若采用传统的误差服从正态分布的最小二乘数据校正方法，会导致显著误差扩散，污染其他不含有显著误差的数据，影响协调结果。针对这一现象，基于鲁棒M估计理论，构造一种新的鲁棒动态数据校正模型。通过影响函数，分析鲁棒M估计函数的鲁棒性。当显著误差趋于较大值时，该鲁棒M估计函数受其影响较小。氧化铝蒸发过程有稳态和动态两种状态，利用构造的鲁棒数据校正方法进行数据校正，对于提高测量数据的准确性，实现蒸发过程稳定优化控制，提高产品质量和生产效率具有重要意义。
技术实现思路
本专利技术目的在提供一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法及其系统，以解决现有技术中存在氧化铝蒸发过程动态数据测量偏差大的技术缺陷。为实现上述目的，本专利技术提供了一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，包括以下步骤：获取氧化铝蒸发过程中非稳态时间段的流量测量变量和组分测量变量数据；基于流量测量变量和组分测量变量数据的分段鲁棒M估计函数建立鲁棒动态数据校正模型；基于鲁棒M估计动态数据校正模型对各流量测量变量和组分测量变量的数据进行校正处理，获取校正结果。优选地，分段鲁棒M估计函数为：其中，ρ表示分段鲁棒估计函数，表示相对残差，表示校正值，x表示测量值，σ表示标准差，a、b和c是鲁棒估计函数的参数，其中，a和b用来调节函数的鲁棒性，c用来调节显著误差临界值。优选地，鲁棒动态数据校正模型为：其中，ρ即为式(1)所示的分段鲁棒M-估计函数；M为测量变量的个数，h表示当前时刻，xij表示第i个变量j时刻的测量值，表示第i个变量j时刻的校正值，rij为第i个变量j时刻的相对残差，σij表示第i个变量j时刻的标准差；表示所有测量变量的校正值样本集，tij表示第i个变量的第j个时间点，表示所有测量变量的校正值样本集。a、b和c的含义与式(1)中相同。F表示微分方程等式约束，geq表示等式约束，g表示不等式约束，包括变量的上下限约束。优选地，基于鲁棒M估计动态数据校正模型对各流量测量变量和组分测量变量的数据进行校正处理前，还需要对待校正数据进行预处理，预处理为后向端点滑动滤波预处理，具体步骤为：对待校正数据设置长度为n的队列；这里的数据是将流量测量变量和组分测量变量混合在一起。移动队列，实现所有数据的后向端点滑动滤波。若队列为{a，b,c,d}，则先将{a,b,c,d}的a数据处理，移动队列变成{b,c,d,f}在处理b数据。优选地，获取校正结果后，还需要对校正结果进行显著误差检测，显著误差检测包括以下步骤：定义为第i个测量变量的第j个测量值与校正值的差值，并求出每个测量变量的标准差，若各测量变量的dij大于各测量变量的三倍标准差值，则认为测量值存在显著误差。优选地，校正处理的过程中，对待校正数据设置长度为n的队列，每进行一次新的采样，把采样数据放入队尾，删除原来队首的一个数据；计算新加样本后所有数据的标准差σ和窗口中测量数据的残差r，根据残差r与c的关系确定采用的目标函数项。优选地，进行校正处理前还需要设定数据校正的约束条件，设定约束条件包括以下步骤：以有限正交元配置离散化的方法处理所建立的氧化铝生产蒸发过程动态过程微分方程；对所建立的氧化铝动态微分方程进行离散化，以离散化后的氧化铝动态微分方程的代数方程和连续性方程为数据校正的约束条件。代数方程公式如下：连续性方程公式如下：xi(θi)＝xi-1(θi),i＝2,...,fe其中，N表示测量数据点的总个数，fe表示有限元个数，k表示配置点个数；由于有限元正交配置法的优化区间是[0,1]，所以选择t∈(0,1)；tjq表示区间t∈(0,1)的配置点q被分配到每个有限元；vp表示待确定的未知系数，Ip(t)表示选定的基函数；F表示tjq处的微分方程；xi(θi)表示在第i有限元内的拉格朗日多项式表达式。优选地，根据影响函数对分段鲁棒M估计函数的鲁棒性进行评价。依托于上述方法，本说明还提供了一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述任一方法的步骤。本专利技术具有以下有益效果：本专利技术在获取蒸发过程中的各测量变量的数据，基于所述各测量变量的数据的分段鲁棒M估计函数建立鲁棒动态数据校正模型；基于所述鲁棒动态数据校正模型对所述各测量变量的数据进行处理。该鲁棒动态数据校正模型能够减少动态过程测量数据中随机误差和显著误差的影响，获得的校正结果在存在显著误差且大小不确定时，校正结果准确。下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1为本专利技术实施例中氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法的流程示意图。图2为本专利技术实施例中分段鲁棒M估计函数与其他鲁棒估计函数的曲线对比图。图3为本专利技术实施例中影响函数曲线图。图4为本专利技术实施例中动态数据校正过程示意图。图5为本专利技术实施例中进六效原液流量校正结果与最小二乘数据校正方法得到的进六效原液流量校正结果对比图。图6为本专利技术实施例中进五效原液流量协调结果与最小二乘数据校正方法得到的进五效原液流量校正结果对比图。图7为本专利技术实施例中四级闪蒸器出料流量协调结果与最小二乘数据校正方法得到的四级闪蒸器出料流量校正结果对比图。图8为本专利技术实施例中原液苛碱浓度校正结果与最小二乘数据校正方法得到的新蒸汽流量校正结果对比图。图9为本专利技术实施例中四级闪蒸器出料苛碱浓度校正结果与最小二乘数据校正方法得到的新蒸汽流量校正结果对比图。图10为本专利技术实施例得到的校正结果标准差与其他方法得到的校正结果标准差的对比图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。实施例1：本专利技术提供了一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，参见图1，包括以下步骤：获取氧化铝蒸发过程中非稳态时间段的流量测量变量和组分测量变量数据。氧化铝蒸发过程有稳态和动态两种状态，稳态过程的数据分析相对简单。因此，本专利技术设计了一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，以实现非稳态时间段内本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，其特征在于，包括以下步骤：获取氧化铝蒸发过程中非稳态时间段的物料流量测量变量和物料组分测量变量数据；基于所述流量测量变量和所述组分测量变量数据的分段鲁棒M‑估计函数建立鲁棒动态数据校正模型；基于所述鲁棒M估计动态数据校正模型对所述各流量测量变量和组分测量变量的数据进行校正处理，获取校正结果。

【技术特征摘要】
1.一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，其特征在于，包括以下步骤：获取氧化铝蒸发过程中非稳态时间段的物料流量测量变量和物料组分测量变量数据；基于所述流量测量变量和所述组分测量变量数据的分段鲁棒M-估计函数建立鲁棒动态数据校正模型；基于所述鲁棒M估计动态数据校正模型对所述各流量测量变量和组分测量变量的数据进行校正处理，获取校正结果。2.根据权利要求1所述的一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，其特征在于，所述分段鲁棒M估计函数为：其中，ρ表示分段鲁棒估计函数，表示相对残差，表示校正值，x表示测量值，σ表示标准差，a、b和c是鲁棒估计函数的参数，其中，a和b用来调节函数的鲁棒性，c用来调节显著误差临界值。3.根据权利要求2所述的一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，其特征在于，所述鲁棒动态数据校正模型为：其中，ρ即为式(1)所示的分段鲁棒M-估计函数，M为测量变量的个数，h表示当前时刻，xij表示第i个变量j时刻的测量值，表示第i个变量j时刻的校正值，rij为第i个变量j时刻的相对残差，σij表示第i个变量j时刻的标准差；表示所有测量变量的校正值样本集，tij表示第i个变量的第j个时间点，表示所有测量变量的校正值样本集，a、b和c的含义与式(1)中相同，F表示微分方程等式约束，geq表示等式约束，g表示不等式约束，包括变量的上下限约束。4.根据权利要求1所述的一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，其特征在于，基于所述鲁棒M估计动态数据校正模型对所述各流量测量变量和组分测量变量的数据进行校正处理前，还需要对待校正数据进行预处理，所述预处理为后向端点滑动滤波预处理，具体步骤为：对所述待校正数据设置时间长度为n的队列；移动队列，每次向后移动一个时刻点，实现所有数据的后向端点滑动滤波。5.根据权利要求1所述的一种氧化铝生产蒸发过程鲁棒动态数据校正方法，其特征在于，获取校正结果后，还需要对测量数据进行显著误...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓丽，张宇，阳春华，谢森，桂卫华，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43