基于仿真的数据校正系统测评与改进.pdf

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1、摘要 摘要 在石化行业为代表的流程企业综合自动化系统中，M E S ( M 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 ，生产执行系统) 对从生产过程控制、管理和经营管理活动中 产生的信息进行收集、加工、转换、传递，最终起到闭环控制的作用，是P C S ( P r o c e s sC o n t r o lS y s t e m ，过程控制系统) 生产过程控制信息与E R P ( E n t e r p r i s e R e s o u r c eP l a n n i n g , 企业计划规划) 企业管理信息集成的重要纽带在实

2、际应用 中，生产数据的采集处理是实现其他功能的基础，M E S 主要功能的有效完成， 都依赖于准确、完整的过程测量数据。 数据校正技术能很好的解决生产测量数据的不平衡性和不完整性通过利 用冗余测量信息，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， 估计出未测变量值提高生产数据的准确度和完整性基于数据校正原理和技术 开发的数据校正模块成为M E S 软件核心模块之一但生产过程数据实际真值的 无法获得( 即使高精度的仪表的测量值也会带有误差) ，使得对于数据校正模块 应用效果的测评一直只能停留在依据经验判断上，缺乏相应理论依据由完整 工厂模型生成的生产过程仿真值就能对相应数据校正、数据平

3、衡模块的测评进 行科学合理的支撑一一利用符合现场M E S 层的仿真真值产生误差可控的生产 模拟值，让待测评数据校正模块对生产模拟值进行数据协调，协调结果与仿真 真值比较。本文基于以上原理和需求，设计开发了智能工厂数据校正仿真测评 平台，并就测评结果进行延伸讨论，包括生产平衡中组分的跟踪及利用组分 流量关系提高模型精度、提升平衡数据结果等问题 本文的主要工作和创新点如下： 1 ) 分析了数据校正技术在当前工程方面的应用情况和主要挑战，着重对待 测评S M E S ( 中国石化M E S 系统) 平衡模块的应用结果进行分析，阐述测评需 求。 2 ) 针对数据校正工程应用存在的问题，提出引入仿真测

4、评机制，依据仿真 真值对工厂级数据平衡功能评测。测评原理简述如下：现场数据回归模型仿 真真值带误差的仿真测量值S M E S 误差校正校正结果和仿真真值对比测评结 果。 3 ) 依据以上测评原理，对智能工厂数据校正仿真测评平台进行总体设计和 论文 I V A B S T R A C T A B S T R A C T I np r o c e s se n t e r p r i s ei n t e g r a t e da u t o m a t i o ns y s t e m ，e s p e c i a l l yi np e t r o c h e m i c a l i n d

5、u s t r y , M E S ( M a n u f a c t u r i n gE x e c u t i o nS y s t e m ) p l a y sac l o s e d - l o o p - c o n t r o lr o l ei n p l a n tc o n t r o l ，o p e r a t i o n a n d m a n a g e m e n tt h r o u g hc o l l e c t i n g ，p r o c e s s i n g , t r a n s f o r m i n g ，t r a n s f e r r

6、i n gd a t aw h i c hi sg e n e r a t e di nt h em a n u f a c t u r i n gp r o c e s s M E Si st h ei n f o r m a t i o ni n t e g r a t i o nl i n kb e t w e e nP C S ( P r o c e s sC o n t r o lS y s t e m ) a n d E R P ( E n t e r p r i s eR e s o u r c eP l a n n i n g ) I nr e a lw o r l da p

7、p l i c a t i o n s ，m a n u f a c t u r i n gd a t a c o l l e c t i o ni st h eb a s eo fo t h e rM E Sf u n c t i o n s As u c c e s s f u lM E Sd e p e n d so np r o c e s s m e a s u r e m e n td a t aa c c u r a c ya n di n t e g r i t y D a t ar e c o n c i l i a t i o n ( D R ) t e c h n o l

8、 o g yc a ns o l v em a n u f a c t u r i n gd a t am e a s u r e m e n t i n - b a l a n c ea n di n - c o m p l e t e n e s s D Rt e c h n o l o g yu s e sm e a s u r e m e n tt i m ea n ds p e c i a l r e d u n d a n c yi n f o r m a t i o nt of i n da n dd e l e t et h eg r o s se r r o r si nr

9、a wd a t a , r e d u c et h e r a n d o me r r o r si n f l u e n c eo nd a t am e a s u r e m e n ta n de s t i m a t et h ea n m e a s u r e d v a r i a b l e s D a t ab a l a n c em o d u l ew h i c hw a sd e v e l o p e db a s e do nD Rp r i n c i p l ea n d t e c h n i q u ei so n eo fc o r em

10、o d u l e si nM E Ss o f t w a r e B e c a u s en ot r u ep r o c e s sd a t a v a l u eC a nb eg a i n e dd i r e c t l yt h r o u g ht h em e a s u r e m e n t ，t h eD Bi n d u s t r ya p p l i c a t i o n e f f e c t i v e n e s se v a l u a t i o nj u s tC a nd e p e n do ne x p e r i e n c ej u

11、 d g m e n t si nal o n gt i m ea n d l a c kt h e o r ye v i d e n c e M a n u f a c t u r i n gp r o c e s s i m u l a t i o nd a t ag e n e r a t e df r o mi n t e g r a l p l a n tm o d e lC a ns u p p o r tt h ee f f e c t i v e n e s se v a l u a t i o no fD Bs c i e n t i f i c a l l y - - u

12、s i n g s i m u l a t i o nt r u ev a l u ea c c o r d i n gt ot h ef i e l dM E Sl e v e ld e m a n d st o g e n e r a t e m a n u f a c t u r i n gs i m u l a t i o nd a t aw h i c hc o n t a i n st h ee r r o rs e tb yt e s t e r , t h e nu s i n gD R m o d u l et or e c t i f yt h ep r o c e s s

13、d a t aa n dt h ec o m p a r i s o nr e s u l tb e t w e e nr e c t i f i e dd a t a a n dt r u ev a l u e ds h o w st h eD Rm o d u l ee v a l u a t i o nr e s u l t T h i sa r t i c l ed e s i g n sa n d d e v e l o p sa ni n t e l l i g e n tp l a n td a t ar e c o n c i l i a t i o ns i m u l a

14、t i o ne v a l u a t i o np l a t f o r mb a s e d o nt h ed e m a n d sp r o p o s e dp r e v i o u s l ya n ds t u d yf u r t h e ro ns u c ha sc o m p o n e n tt r a c i n g a n dc o m p o n e n t f l o wd a t ar e c o n c i l i a t i o na f t e rt h ee v a l u a t i o nr e s u l ta n a l y s i s

15、 T h em a i nc o n t e n t so ft h i sa r t i c l ea n di n n o v a t i o np o i n t sa r ea sf o l l o w s ： 1 ) D Rt e c h n o l o g ya p p l i c a t i o n sc u r r e n ts i t u a t i o ni ne n g i n e e r i n ga n di t sm a i n c h a l l e n g ea r ed i s c u s s e da n da n a l y z e d ( e s p e

16、 c i a l l ya b o u tS M E S - S i n o p e cM E S ) V r e s u l ta n dt r u ev a l u e , e v a l u a t i o nr e s u l t 3 ) A c c o r d i n gt ot h ep r o c e s si n d u s t r yD Rd e m a n d so ns i m u l a t i o np l a t f o r m ， I n t e l l i g e n tP l a n tD a t aR e c o n c i l i a t i o nS i

17、 m u l a t i o nE v a l u a t i o nP l a t f o r mi sd e s i g n e da n d d e v e l o p e d 4 ) P r o c e s sm e a s u r e m e n ts i m u l a t i o nd a t ag e n e r a t e db yE v a l u a t i o nP l a t f o r ma r e u s e dt oe v a l u a t eS M E S 3 0D a t aB a l a n c em o d u l e A c c o r d i n

18、gt ot h ee v a l u a t i o nr e s u l L i m p r o v e m e n ts u g g e s t i o n s a le p r o p o s e d a n d c o m p o n e n t s ，c o m p o n e n t f l o w a p p l i c a t i o ni nd a t ar e c o n c i l i a t i o na r ed i s c u s s e d K e y w o r d s ：P r o c e s sI n d u s t r y , D a t aR e c o

19、 n c i l i a t i o n , O O PM o d e l & S i m u l a t i o n E v a l u a t i o na n dI m p r o v e m e n t , C o m p o n e n ta n dD a t aR e c t i f i c a t i o n 目次 致谢 摘要 目录 l H l A B S T R A C T 目录 表格 插图 V V I l 第1 章绪论 X l 1 1 1 弓言l 1 2 数据校正理论研究概述6 1 2 1 数据协调6 1 2 2 显著误差检测7 1 2 3 测量网络设计7 1 3 数据校正工

20、程应用概述8 1 3 1 数据校正工程应用现状8 1 3 2 数据校正工程应用存在的问题1 2 1 4 基于仿真的数据校正测评1 5 1 4 1 基于仿真的数据校正工程应用测评1 5 1 4 2 数据校正仿真测评的拓展1 6 1 5 本文研究内容与结构一1 8 1 6 本章小结。1 9 第2 章S M E S 3 0 生产平衡系统原理和应用2 0 2 1S M E S 3 0 简介2 0 2 2 工厂模型2 2 2 2 1P C S M E S E R P 三层工厂模型。2 2 2 2 2S M E S 系统模型设计2 5 2 3 生产调度与物料平衡。2 6 2 4S M E S 系统测评需求

21、2 9 2 4 1S M E S 平衡系统应用分析2 9 2 4 2 测评需求与对策3 0 2 5 本章小结3 l 第3 章数据校正仿真测评平台设计与实现 3 1 系统设计背景与意义3 2 3 1 1 智能工厂仿真及优化集成平台介绍3 2 3 1 2 数据校正仿真测评平台意义3 5 3 2 数据校正仿真测评平台整体设计。3 7 3 2 1 设计思路与定位 3 2 2 平台目标与功能定义3 8 V H 4 5 2 仿真结果 4 6 本章小结。 第5 章结束语 5 1 研究工作总结 5 2 研究工作展望 参考文献 8 l 8 ：! 附录A 个人简介 附录B 作者在攻读硬士学位期阊科研成果 V I

22、I l 8 3 8 6 8 6 的钉仉够铂钉钾钉如铊 翳 驺铝舛钳钞“甜酡甜酊饥他竹弭 表4 _ 4 超差报警人机交互处理结果对比6 3 表4 5 加入基于产率的二次生产平衡。6 5 表4 - 6A g e n t 专家库处理与入机交互结果对比6 7 表4 7 数据校正、S M E S 人机交互平衡结果与自动多次平衡结果对比6 8一一。 表4 8 某炼油厂常减压进出侧线含硫量表7 6 表4 - 9 乙烯装置引入不同产率模型协调结果I R R 2 对比7 8 表4 1 0 烯烃厂全厂部分侧线自动平衡结果对比表7 9 I X 浙江大学硕士学位论文 X 页留空) 图l - 4 数据校正仿真的应用1

23、6 图2 1S M E S 的业务集成、流程协同、数据共享理念图【5 6 1 2 1 图2 2S M E S 总体架构图2 2 图2 3 企业三层模型架构关系刚5 7 1 2 4 图3 1 闭环反馈系统3 2 图3 - 2 智能工厂概述框架6 3 1 3 3 图3 3 基于仿真的数据校正测评原理与结构示意图3 8 图3 - 4 仿真测评模块对于智能工厂的功能延伸3 8 图3 5 平台设计概念流程图。3 9 图3 - 6 实时数据库配置界面。4 0 图3 7 图形化描述模型库4 l 图3 8 模型属性自定义配置。4 2 图3 - 9 仿真策略。4 3 图3 1 0 基于l 类变量的模型修改4 4

24、 图3 1 l 基于I l 类变量的模型调整4 4 图3 1 2 移动缺失模拟4 6 图3 13 某烯烃厂完整物流拓扑结构图4 8 图4 - 1 各装置侧线真值平衡结果误差率图5 4 图4 - 2 双重权重平衡规则示意图。5 5 图4 3 装置侧线直连平衡算法示意图一5 5 图4 - 4 侧线2 一5 误差平衡结果对比5 6 图4 5 独立侧线示意图5 7 图4 6 关联侧线示意图5 7 图4 7 侧线带2 5 显著误差平衡结果1 R R 2 5 7 图4 - 8 侧线带3 5 显著误差平衡结果I R R 2 5 8 浙江大学硕士学位论文 X n 4 - 9 侧线带1 0 0 显著误差平衡结果

25、I R R 2 5 8 4 1 0 关联侧线平衡大误差示意图5 8 4 1 l 生产一次平衡后数据报警图6 2 4 1 2 罐存误差平衡对比图“ 4 1 3 生产平衡外挂专家规则A g e n t 6 6 4 14 罐13 2 3 B 移动组6 7 4 1 5 生产调度与生产统计核算示意图7 2 4 16 乙烯装置侧线图7 7 第1 章绪论 第1 章绪论 摘要：分析了数据校正技术在当前工程方面的应用情况和主要挑战针对数据校正工程应 用存在的问题，引入仿真测评机制，并在此基础上，对数据校正仿真的应用进行了拓展 最后，就研究和应用现状的不足，提出了本文的研究目标和主要研究内容。 关键词：流程工业、

26、数据校正，面向对象仿真建模、测评与改进，组分流率模型 1 1 引言 流程工业涵盖石油、化工，造纸、电力、轻工、环保、冶金制药等多种 产业，是至关重要且规模庞大的基础产业和国家的经济命脉。据统计，流程企 业的全年产值近几年占全国企业年总产值的6 7 流程工业的健康与可持续发 展，密切关系着国家在国际竞争中所应具备的制造实力和创新能力水平流程 工业资源密集、技术密集、生产规模大、流程连续且生产过程复杂，对生产过 程控制要求较高与其他离散制造业相比，流程工业还具有产品种类繁多且结 构复杂，生产环境要求苛刻，需要克服纯滞后、非线性、多变量、多扰动影响 等特点。自上世纪9 0 年代以来，计算机、通信与软

27、件技术在流程工业中的应用 得到发展与普及，大量的新型系统理论、技术与软件被开发出来，并且以各类 工业控制计算机和工业级通信网络为载体，被广泛地应用于流程工业以承担起 对于生产过程全局的协同控制、管理及优化的使命在共识的基础上，学术界 与产业幂将这类技术与系统体系化地归纳为C I M S 系统( C o m p u t e rI n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n gS y s t e m s ) 美国先进制造研究机构( A d v a n c e dM a n u f a c t u r i n g R e s e a r c h ，A M R

28、) 根据现代企业结构特征，将C I M S 系统扁平化的分成E R P ( E n t e r p r i s eR e s o u r c eP l a n n i n g ) M E S ( M a n u f a c t u r i n gE x e c u t i v eS y s t e m ) P C S ( P r o c e s sC o n t r o lS y s t e m ) 三层企业集成结构模型 计划运营层( E R P 层) 主要根据企业人、财、物的总体状况以及产、供、 销各环节的信息，对生产进行合理有效地计划和组织，并对企业战略计划进行 决刘1 2 1 ，从而使生

29、产经营协调有序地进行 生产过程控制层( P C S 层) 主要关注生产过程中设备的实时运行状态，通 浙江大学硕士学位论文 过设定各种设备的具体运作参数，并进行相关的模型计算和控制计算，实现对 各工序的过程控制 生产执行系统( M E S ) 则介于E R P 和P C S 之间，是管控一体化的桥梁， 对于已经实现E R P 系统的企业来说，缺少M E S 系统就相当于在计划与过程控 制问形成了“断层”M E S 属于与生产过程连接的企业信息系统，是实现企业综 合自动化的关键环节 3 1 目前M E S 在国内外已得到基本推广 4 1 。 M E S 通过控制包括物料、设备、人员、流程指令和设施

30、在内的所有工厂资 源来提高制造竞争力，确保整个生产行为的最优。M E S 能通过信息传递对从订 单下达到产品完成的整个生产过程进行优化管理( 如图l - 1 ) 当工厂发生实时 事件时，M E S 能对此及时做出反应、报告，并用当前的准确数据对它们进行指 导和处理。生产信息管理系统主要作用是一方面，由下而上的实时收集和传递 生产数据，通过设计的功能( 程序) 提供给相应管理者，使他们能迅速知晓生 产的变化，对生产进行有针对性的调控，实现对生产有效控制( 如图1 - 2 中的 向上箭头) ；另一方面，通过对生产数据的分析，找出规律，改进生产组织和 管理的方法，优化生产管理体系( 如图1 2 中的

31、向下箭头) 据2 0 1 0 年上半年 M E S A 数据【5 1 ，世界范围内M E S 为企业带来如下价值：平均缩短制造周期时间 3 5 ，降低或消除资料进入的时间3 7 ，减少在制品平均降低3 2 ，降低或排 除转换间的文书工作6 7 ，改善产品质量平均降低2 2 ，排除书面作业和蓝图 作业的浪费平均降低6 2 企业管理开始明显从金字塔模式向扁平化模式转换 又据2 0 1 1 年上半年数据1 6 1 ，M E S 在中国范围内的应用给各行各业也带来显著效 果：实现对物料的追踪与追溯方面提高2 5 ，实现生产过程的可视化2 3 ，实 现生产控制的闭环管理提高1 7 5 ，提高工作效率1

32、6 ，提高产品质量1 3 ， 缩短生命周期和交货周期1 1 ，降低库存l l ，减少车间人员8 M E S 软件原本没有专门的厂商进行研发和拓展，而多半由其上下游、上下 层相关供应商延拓领域而来，包括：来自自动化领域的厂商，比如G EF a n u c 、 S i e m e n s 、R o c k w e l l 、H o n e y w e l l 、浙江中控、中科久辉等；来自专业S C A D A 、 H M I 的厂商，包括A d A s t r 、W o n d e r w a r e 、施耐德电气等；来自自动识别、质量 管理、组态系统、测控系统的的厂商，包括C a m s t a

33、 rS y s t e m s 、联欣、灵蛙等； 由P L M 厂商延伸而来，有西门子P L M 、P T C 、C A X A 等；E R P 厂商拓展，有 2 I I L 图l lM E S 在生产管理中的横向管理 E R P ( 时间因子：l O O X ) 粼8 临蔓磊 M E S ( 时间因子：l O X ) P C S ( 时间因子：l X ) 图1 - 2M E S 在生产管理中的纵向双向通讯1 7 J 生产执行系统的核心【8 】在于准确地跟踪物流并对生产管理中的问题及时快 速处理，为生产执行系统其他模块或企业内其他应用系统提供精确的数据支撑 因而物流数据平衡管理是生产执行系统至

34、关重要的功能模块。存在误差的生产 过程数据不利于及时掌握生产过程，也不利于最终的物流平衡核算，不正确的 现场数据甚至可能引发全厂级的大规模事故，所以必须对测量数据进行相应的 校正平衡计算处理，以期获得最佳的生产过程数据自上世纪6 0 年代开始研究 3 浙江大学硕士学位论文 约数据校正技术，能较好的处理过程数据的缺失和误差，降低变量随机误差的 # ；响，剔除人为或者仪表故障引起的显著误差 数据校正的本质就是利用生产过程的平衡方程关系，包括物料、能耗、组 分等，对部分未测变量进行观测推算，尽可能的满足数据相对完整性；同时再 利用变量历史数据和连接关系方程产生的变量冗余性，对变量数据进行校正处 理，

35、提高准确性，使之尽可能符合生产实际在提高准确性方面，数据校正比 较多的依赖历史数据的可靠度构建成的变量协方差阵 但数据校正的理论算法在工厂实际应用中并不尽如人意，尤其是在面对大 型工厂一问题时。因为生产实际的测量数据很难符合某种既定概率分布，交量的 防方兰的获得变得十分困难同时规模过大的矩阵增加了求解时间，有些时变 的过程连接模型更是加大了求解的难度 石化生产实际运行百余年来，生产过程中积累的经验对于生产的指导是巨 大的财富。一个经验丰富的操作员往往能很快的依据自身多年的积累的现场经 验快速判断复杂问题可能的原因所在，而新员工却不能对相关问题做出快速判 断。近年来，如何将老员工的经验固化，形成

36、专家库，更好更全面的指导生产 并尽可能量化的传递给新员工，是专家规则定性分析法研究的热点。 综上两种方法的优劣，为了解决生产实际中的物料平衡问题，M E S 工程 软件中的数据平衡模块平衡算法选择了折中：数据校正技术+ 专家规则的平衡策 略，包括H o n e y w e l l 的B u s i n e s s F L E XRP K S T M ，A S P E NT e c h 的P l a n t e l l i g e n c e ， E m e r s o n 、S i e m e n s 、S c h n e i d e r 的M E S 方案，中国石化的S M E S 等。 S

37、 M E S ( S i n o p e c M E S ) o - B 1 是由中石化集团的石化盈科公司牵头，联合浙 江大学，浙江中控，中科院软件所，时林公司联合开发设计并应用的专门针对 中国石化国情的M E S 软件，其中软件核心多级物料平衡技术具有中国特色、符 合石化行业实际，属国内首创，打破了国外产品对相关领域的垄断和控制 S M l i S 自2 0 0 4 年研发实施以来，软件版本已经从最初的1 o 升级至现在的3 0 ， 今年已在青岛石化进行第四期的推广，功能也从单一的读数，采数，收集数据 到现在的2 6 个主流程，其中总流程1 个，主业务流程1 2 个，辅助业务流程1 3 个。

38、软件的主要功能有：物料移动、生产调度、生产统计、能源管理、客户报 表展示和综合展示其中，物料移动和生产调度是该平台的核心功能物料移 4 第l 章绪论 动收集全厂所有仪表的信息，根据生产实际创建相应移动关系，把全厂各层次 的数据串联起来。生产调度模块首先对全厂当班各测量点信息和相应移动是否 齐全进行核对，使用数据校正技术对装置级数据进行校正处理，再使用基于专 家规则的具有未知变量推量功能的生产平衡模块对全厂数据进行推量。平衡后 的数据送往统计层以及更高的E R P 层 S M E S 软件，从最初的中石化茂名分公司、安庆分公司和荆门分公司实施， 到现在几乎所有中石化分公司都上线各自的M E S

39、软件，给企业带来最大的好处 就是生产数据的完整性和准确度提高使用校正技术和专家推量规则后，原本 不可测的变量数据通过软测量技术和专家推量规则获得，明显偏离历史数据的 离群点通过显著误差检测技术自动剔除并利用相关冗余数据进行当前数据的补 计算。和原本单纯依据工人经验补录数据相比，通过软件计算获得的数据相对 可靠和完整。 但是，依据这种混合平衡策略校正后的数据结果是否正确和完整，是否足 够接近真实值，从工程化的应用软件方面来说，无法测评因为要从根本上测 评结果，就是要把计算后的数据和生产数据真值作比较，而不仅仅依靠人的经 验去判断。唯有用真值进行比对，才能知道平衡的结果是否接近真实但不论 采用何种

40、高等级、高精度的仪表，测量数据总会带有误差，也就无法获得生产 真值。 仿真技术是l 过程系统工程中一门重要的技术仿真技术在流程行业的引入， 大大提升了工业设计、制造、培训的水平尤其是在培训方面，基于机理方程 的仿真培训，能很好的让学员在短时间内，理解工艺，了解操作技能。仿真技 术，依据一定的方程关系，对输入或者全局变量进行验证计算，得到真值输出。 真值的获得，对工艺模拟，数据校正测评至关重要为此使用仿真技术，在待 测评的数据校正软件外搭建特定的符合M E S 测评需要的平行仿真模型，仿真计 算严格满足测评需要模型的各变量真值，再对平行计算出的真值进行相应误差 化以测试数据校正软件数据平衡性能，

41、用协调结果与仿真真值进行比对，是对 数据校正工业应用测评的有效辅助手段比利时学者E r i c 1 5 1 对C A P E O P E N 标 准下的应用校正软件进行过测试，但国内仍无学者对工厂级数据工程软件进行 过基于仿真的全面测评 浙江大学硕士学位论文 1 2 数据校正理论研究概述 数据校正最早由K u e h n 和D a v i d s o n t l 6 】在1 9 6 1 年提出：满足物料平衡和热 量平衡的约束下，要求协调值与其对应测量值的偏差之加权平方和最小 1 2 1 数据协调 数据协调问题通常表述为求解如下命题： J 2 烹叠一x ) r Q - 1 ( 圣一x ( 1 1

42、 ) S t 出+ B u + c = 0 、7 其中么为对应于已测变量x 的相应维数的关联矩阵，丑为对应于未测变量 甜的相应维数的关联矩阵，c 为常数列向量，x 为实际测量值，王为测量值的最 优估计值 利用拉格朗日乘子法求解式( 1 1 ) ，已测变量的校正值量和未测变量估计值甜 分别为： 曼= 【，一姒7 ( 彳剑r 厂1 么k 一剑7 ( 彳剑7 ) - 1 ( 砌+ C )( 1 2 ) 甜= ( B r ( 么f 弘7 ) - 1 叫B r ( 么Q ，重r ) - 1 ( 一。4 x c )( 1 3 ) 从2 0 世纪6 0 年代到8 0 年代，线性约束的稳态数据协调得到迅速发展

43、，并 逐步趋于完善在1 9 6 8 年到1 9 7 6 年的一系列文章中，介绍了基于线性约束数 据协调的重要思想和测量值优化选择的方法。C r o w e 在1 9 8 3 年【17 l 处理数据协调 中的未测变量问题时提出：通过在平衡方程两边同乘一矩阵的投影矩阵法，以 消除未测变量在约束等式中的影响1 9 8 6 年N a r a s i m h a n 和M a | l 将广义似然比 率( G L R ) 应用于稍微偏离稳态值的动态系统，A l m a s y 墙】采用K a l m a n 滤波对 线性动态数据协调进行了研究1 9 9 7 年B a g a j e w i c z 和J i a n g i l 9 1 提出了一种动态 数据协调的积分方法2 0 0 4 年，金思毅【2 0 】在C r o w e 的基础上，对双线性数据校 正中考虑了组分对立物流对于校正的影响。2 0 0 5 年，吕品晶和王旭【2 1 1 利用生产 实际中可确定的产率范围，结合贝叶斯网络的学习能力，进行数据协调算法的 新研究针对工厂实际中的生产调度方案切换问题，张奇然( 2 0 0 6 ) 2 2 】并0 用时间 和物流的乘积双线性，提出混杂系统数据校正新方法2 0 0 8 年，B a g a j e w i c z l 2 3 1 对于数据校正的随机精度进行