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揭秘|一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

2016-02-25 11:27来源:流量计作者:陈晶 吴胜昔 顾幸生关键词:火电厂燃煤发电火电机组收藏点赞

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波动较大;n较大时系统占用系统资源较多,且由于信号序列中相关分量的累积影响导致迟滞严重;n取适中某值时,两种缺点并存。

对于μ和σ均时变情况下σ的估算,本文采用一种简单有效的间接方法:设某时刻与前一时刻采样值分别为Xk与Xk-1,均近似服从高斯分布。由于误差波动的频率与真值变化的频率相差至少3个数量级(根据现场测试经验),即序列相关分量在相邻采样点之间的影响因素在千分之一以下,Xk与Xk-1可以按相互独立考虑。令d=Xk-Xk-1,d服从N(0,2σ2)分布,

,对于d的或然误差ρd有下式:

式中的不等式项为布尔项,当不等式成立时该项为1,否则为0。为正、负向修正项,修正公式初步设计如下:

为了保持公式的结构性,式(6)、式(7)未化为最简式。正、负向修正项均采用指数函数架构修正权重。先将当前采入量进行标准化处理,获得相对增量,然后代入负指数函数计算出修正权重,使快速且平稳地逼近ρdk。采用指数函数架构的目的是使修正环节定量忽略掉明显的离群值,以保障算法的稳健性。标准化处理的目的是使修正公式的性能基本不受信号具体值大小的影响。正、负向修正项系数不唯一,但需要配套,即保证两个方向的修正强度相平衡。当修正系数较大时,调节力度明显,灵敏度高,但波动较大;当修正系数较小时,调节力度微弱,波动较小,但灵敏度低。当ρdk发生较大改变时,可能导致修正环节过于迟缓,发生估值器跟踪失败。为了解决上述矛盾,模型将修正系数定为较小值,同时在式(6)、式(7)中添加“跟踪因子”。当ρdk显著改变时,该因子可以迅速加大修正幅度,实现估算的灵敏性。定义跟踪因子为Td,具体算法如下:

R为右移跟踪参数,L为左移跟踪参数,算法初始时Td不起作用,所以R和L初值分别设为1。当明显偏小时,Td将以几何级数迅速增大,反之迅速缩小。其中系数的设定没有特别的技巧,起增大作用的系数大于1,起缩小作用的系数为0~1即可。实验确定当系数分别为1.2和0.6时跟踪性能普遍较好。同时鉴于几何级数爆炸式的膨胀特性,为了防止Td发生过激变化而产生系数的振荡,R和L都设定一个小于1的正值作为下限,例如设为0.2,以限制几何级数过分作用。当ρdk显著变化时,跟踪因子可以使快速追踪。但当μk发生明显改变时,dk的分布由正态变为偏态,偏离程度与μ的变化速率正相关,此时式(3)不再成立,而跟踪因子将会误以为ρdk增大而做出误判断。所以在式(6)、(7)中引入因子Td的同时,还要引入“误判抑制因子”Pd。

式(3)~式(5)与式(8)~式(15)联立可得到完整的σ估值模型。

原标题:一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法
投稿与新闻线索:陈女士 微信/手机:13693626116 邮箱:chenchen#bjxmail.com(请将#改成@)

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