基于有偏估计的数据融合提高双传感器测量可靠性

为了提高测量数据可靠性,过程控制领域广泛采用双冗余传感器测量生产状态信息,而目前处理双传感器测量数据常用的方法为线性无偏估计融合理论。通过估计理论得到的测量数据同时涉及方差和偏差两个统计特性。由于无偏测量数据具有无偏性的优良性质,所以测量方差能够全面地描述无偏测量数据的可靠性,然而不能由此认为无偏测量数据一定具有高可靠性。为了进一步提高双传感器测量数据的可靠性,提出有偏估计数据融合方法。首先,证明了有偏测量能够改善单传感器测量数据的可靠性;其次,采用凸组合方法推导了双传感器有偏估计融合表达式;最后,证明了有偏估计融合的均方误差小于任意单传感器的均方误差。仿真分析与实例应用均表明有偏估计数据融合可以有效地提高双传感器测量数据的可靠性。     

关于有偏估计提高测量可靠性的探讨

可靠性是评价化工过程测量数据优劣的重要指标。理论与实践中普遍采用的观测数据平均值或加权平均作为待测参数测量值方法的本质是最小二乘无偏估计,而无偏测量数据可靠性与方差一一对应,根据高斯-马尔科夫定理可知无偏测量方差有下界,所以无偏测量数据不一定具有高可靠性。提出采用有偏估计改善测量数据的可靠性,首先分析未知参数测量与参数估计过程之间的等价性;其次给出同时采用方差和偏差定量表示有偏测量数据可靠性的方法;最后研究偏参数对有偏测量数据可靠性的影响,并采用数值法求解了偏参数的最优值。仿真结果表明偏参数合理取值范围内有偏测量的可靠性总是优于无偏测量的可靠性。     

基于有偏卡尔曼的双冗余热电阻数据滤波方法

针对水下生产控制系统温度测量系统中单个传感器易受水下复杂环境影响,出现温漂、测量精度低等问题,设计了一种双冗余温度测量传感器（采用两个热敏元件进行温度测量）。利用基于有偏卡尔曼的扩维融合方法进行数据处理,提高传感器融合测量精度。定义一个相似矩阵,用于在融合之前剔除故障传感器的测量数据,进一步提高测量结果的可靠性。实验结果表明：双冗余温度测量传感器具有精度高、抗干扰性能强的优点。     

典型有偏估计方法均方误差极小值一致性分析

针对高斯-马尔科夫定理只能保证最小二乘估计在线性无偏估计类中具有最小方差,和目前有偏估计对最小二乘估计的改善程度研究甚少的现状,提出研究典型有偏估计方法的均方误差极小值的一致性。结果表明：尽管不同有偏估计方法具有不同的结构形式,但是这些有偏估计方法对最小二乘估计方差的改善程度是相同的,即均方误差的极小值总是相等的。实例分析结果也表明：典型有偏估计方法的均方误差极小值是一致的。     

浅析光电信息系统多传感器数据融合

近年来光电信息技术不断发展,光电探测技术被应用到各行各业,但由于信息来源广泛,需要多种传感器的数据相互融合,不同数据的传输类型存在差异,缺少复合型的数据处理人才等缘故,当前光电信息系统多传感器数据的融合中还存在不少的问题需要解决[1].本文主要介绍了光电信息系统传感器数据融合的相关情况,分析了光电信息系统传感器数据融合...     

FCS中的智能传感器设计及其数据融合技术

重点就智能传感器系统与传统仪表的不同设计思想及ＦＣＳ中的传感器集成与数据融合技术作一论述。     

基于粒子群算法的多传感器数据融合

粒子群算法是一种有效的寻找函数极值的演化计算方法,它简便易行、收敛速度快,但存在收敛精度不高、易陷入局部极值点的缺点。本文对原有算法中的固定惯性权重进行改进,着重分析了惯性权值因子在粒子群优化(PSO)算法中的作用,在现有的线性递减权值方法上,提出一种非线性权值递减策略,并将其尝试性地运用到多传感器融合的领域,运用该算法对数据融合中的加权因子进行估计。实验结果表明,改进的PSO算法能近似最优地确定数据融合中各权值因子,使融合在信息源的可靠性、信息的冗余度/互补性以及进行融合的分级结构不确定的情况下,以近似最优的方式对传感器数据进行融合,有效地从各融合数据中提取有用信息,成功排除噪声干扰,取得了良好的融合结果。     

基于数据融合分析的矿井综合自动化系统

现阶段矿井应用的综合自动化控制系统普遍存在信息孤岛、数据融合度差以及底层传感器可靠性不高等问题,从智能传感器、数据融合等方面提出改进技术。并详细从软件融合、功能融合以及系统融合等方面提出数据融合应对方案。设计的基于数据融合分析的矿井综合自动化系统在现场应用效果显著,丰富了矿井综合自动化控制系统功能及可靠性。     

用于轮胎侧偏力估计和监测的系统和方法

由福特全球技术公司申请的专利（专利号CN101566511,公开日期2009—10—28）“用于轮胎侧偏力估计和监测的系统和方法”,涉及的轮胎侧偏力估计和监测系统包括转向扭矩传感器、方向盘角度传感器、偏航率传感器、侧向加速度传感器、速度传感器、控制器和报警系统。控制器接收传感器传出的信号,当信号指示1个或多个轮胎需要检查或维修时报警系统发出警报。     

基于LabVIEW的液位测量无线传感器网络系统

针对有线液位测量技术中电磁干扰及布线不便等缺点,提出了一种基于LabVIEW的液位测量无线传感器网络系统设计方案。测试结果表明:该系统实现了液位测量和无线传输,可满足工业现场的要求。     

基于多源数据融合的化工园区危险态势感知

化工园区存在危险品储罐、运输车等众多安全威胁，需要实时感知园区的危险态势，及时发现并排除潜在的安全威胁。传统方法是依靠危险品储罐实时监测等单一数据源进行危险识别，难以满足目前化工园区对安全状态评估的需求。从大数据分析的角度出发，整合化工园区内危险品储罐监测传感器、危险品运输车、地理信息等数据，基于危险品泄漏呈高斯扩散的特点，提出了一种多源异构数据融合的危险识别方法，实现园区的危险态势感知，并实时展示整个化工园区内的潜在危险区域。结合某化工园区的实际数据，验证了所提方法的有效性。     

聚乙烯管道热熔接头可靠性评价方法研究

介绍了目前国内外聚乙烯管道熔接接头可靠性评价的短期力学性能和长期耐慢速裂纹拓展的主要检测方法及其适用性研究.近年来,超声波相控阵被广泛应用于熔接接头可靠性无损检测,其自动化检测和结果智能化判定是一个重要的研究方向.目前我国标准中对熔接接头可靠性检测的项目较少,为使聚乙烯承压管道向厚壁、大口径、高耐压、耐高温、长寿命和更...     

Density estimation with locally identically distributed data and with locally stationary data

Abstract. We consider multivariate density estimation when the assumptions of identically distributed data or stationary data are relaxed to the assumptions of locally identically distributed data or locally stationary data. We assume that the distribution of the data is changing continuously as function of time. To estimate densities non‐parametrically with these local regularity conditions, we need time localization in addition to the usual space localization. We define a time‐localized kernel estimator that estimates the density non‐parametrically at any given point of time. The consistency of the time‐localized kernel estimator is proved and the rates of convergence of the estimator are derived under conditions on the β‐and α‐mixing coefficients. Both the time‐series setting and spatial setting are covered.     

融合电容层析成像先验信息的集合卡尔曼滤波统计估计

提出融合先验信息的电容层析成像(ECT)系统信息融合成像法——基于Bayesian重建算法的集合卡尔曼滤波融合算法(EnKF)。其优势在于能充分利用流体动力方面的先验信息,进一步修正原始迭代算法的重建图像质量。Bayesian重建算法在重建图像的迭代过程充分考虑噪声和图像的概率分布,完成初步成像过程。集合卡尔曼滤波算法利用先验信息实现对多相流流体流动的预测,继而改善成像质量。此外,为了便于估算误差的协方差,多相流的相分布作为EnKF融合方法的估计对象,用状态向量空间的灰度差分统计描述,明显改善了通过状态向量空间模型获得的统计估算结果。仿真和试验的结果都充分表明了在ECT系统中集合卡尔曼滤波融合方法的可行性。     

多模型融合算法在水泥质量数据预测中的应用

水泥质量作为水泥生产关键数据,通常存在数据缺失、滞后严重、干扰因素不确定、控制不及时、质量数据不稳定等问题,针对以上问题,一种基于多模型融合的在线预测算法可提前准确地预测水泥质量趋势。该算法首先采集水泥行业质量数据及其相关特征量,然后经过数据预处理（包括数据采样、对齐、异常值处理、平滑等）和特征筛选后得到所需数据。其次,在以上数据中抽取若干段连续的短时间范围数据,分别进行小样本数据分析建模,得到若干个模型存入到模型池,作为预测质量数据的模型来源。最后,根据当前运行工况,融合多个模型进行预测分析,将质量预测结果反馈到控制系统中。在多个水泥厂实施表明,该算法可以显著提高预测精度,尤其可以提前预测质量趋势,减少延时性,通过将质量预测结果引入到控制系统中,可以避免质量调整不及时导致的系统振荡和能源浪费问题,从而提高水泥产量和质量。     

Simultaneous data reconciliation and joint bias and leak estimation based on support vector regression

Process data measurements are important for process monitoring, control, optimization, and management decision making. However, process data may be heavily deteriorated by measurement biases and process leaks. Therefore, it is significant to simultaneously estimate biases and leaks with data reconciliation. In this paper, a novel strategy based on support vector regression (SVR) is proposed to achieve simultaneous data reconciliation and joint bias and leak estimation in steady processes. Although the linear objective function of the SVR approach proposed is robust with little computational burden, it would not result in the maximum likelihood estimate. Therefore, to ensure accurate estimates, the maximum likelihood estimate is applied based on the result of the SVR approach. Simulation and comparison results of a linear recycle system and a nonlinear heat-exchange network demonstrate that the proposed strategy is effective to achieve data reconciliation and joint bias and leak estimation with superior performances.     

复杂含氧盐矿物热力学数据的简单估算方法

提出了一种复杂含氧盐矿物的摩尔生成Gibbs自由能和摩尔生成焓的简单估算方法,并把复杂含氧盐矿物分为不含水复杂含氧盐矿物和含水复杂含氧盐矿物,不含水复杂含氧盐矿物可以看作是酸性氧化物和碱性氧化物组成的物质,其摩尔生成Gibbs自由能或摩尔生成焓都可以看作是酸性氧化物和碱性氧化物复合成的化合物摩尔生成Gibbs自由能或摩尔生成焓之和。含水复杂含氧盐矿物摩尔生成Gibbs自由能或摩尔生成焓是不含水部分和水的摩尔生成Gibbs自由能或摩尔生成焓贡献值之和。本文提出的方法计算步骤十分简单,从相对误差来看,本方法和其他方法相比精度较好,可以计算包含本课题组长期研究的钛酸盐系列晶须的所有复杂含氧盐矿物的摩尔生成Gibbs自由能和摩尔生成焓,为热力学在钛酸盐系列晶须制备中的应用提供理论支持。     

基于多源异构数据融合的化工安全风险动态量化评估方法

针对石化企业过程安全风险分析缺乏多源异构数据融合、难以解析风险动态时变机理的现状。首先基于改进的模糊Petri网建立风险动态传播模型,考虑初始事件失效、保护层失效和修正因子等参数,得到风险的实时变化概率;然后分析不同保护层失效对事故发生概率的影响,得到不同保护层的重要程度;最后,以正己烷缓冲罐溢流发生火灾爆炸事故为例进行动态风险计算,分析对比其在不同保护层失效下的事故发生概率变化,结果表明安全联锁系统对事故发生起关键作用,日常应加大对其检测力度,防止事故发生。