| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 数据校正的作用和地位 | 第13页 |
| 1.2 数据校正技术的历史发展 | 第13-14页 |
| 1.3 数据校正技术的应用和研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.1 测量数据校正技术的应用领域 | 第14-15页 |
| 1.3.2 数据校正技术的现状 | 第15页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 稳态数据协调理论 | 第16-23页 |
| 2.1 只含有测量变量的系统 | 第16-18页 |
| 2.1.1 数据协调的数学方法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据协调的统计学依据 | 第17-18页 |
| 2.2 含有未测量变量的线性系统 | 第18-22页 |
| 2.2.1 数据协调的数学方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 构造投影矩阵 | 第20-22页 |
| 2.3 能观测性和冗余性 | 第22-23页 |
| 第三章 测量值协方差估算 | 第23-27页 |
| 3.1 事先给定 | 第23页 |
| 3.2 直接计算方差矩阵 | 第23-24页 |
| 3.3 间接估算方差矩阵 | 第24-27页 |
| 3.3.1 Q 的计算过程 | 第25-27页 |
| 第四章 过失误差的侦破和单个误差位置的识别 | 第27-40页 |
| 4.1 单个过失误差的侦破 | 第28-38页 |
| 4.1.1 整体检验法 | 第29-31页 |
| 4.1.2 约束方程检验法 | 第31-32页 |
| 4.1.3 测量数据检验法 | 第32-33页 |
| 4.1.4 广义似然比法 | 第33-36页 |
| 4.1.5 主分量检验法 | 第36-38页 |
| 4.2 单个过失误差的识别 | 第38-40页 |
| 4.2.1 利用整体检验法 | 第38页 |
| 4.2.2 整体检验法和约束方程检验法结合 | 第38-39页 |
| 4.2.3 测量数据检验法或GLR 检验法 | 第39-40页 |
| 第五章 多个过失误差的侦破识别 | 第40-47页 |
| 5.1 多个过失误差同步识别法 | 第40-44页 |
| 5.1.1 测量数据检验法 | 第40-41页 |
| 5.1.2 广义似然比法 | 第41-43页 |
| 5.1.3 鲁棒函数法 | 第43-44页 |
| 5.2 迭代过失误差识别法 | 第44-47页 |
| 5.2.1 测量数据过失误差逐次剔除法 | 第45页 |
| 5.2.2 广义似然比过失误差逐次补偿法 | 第45-47页 |
| 第六章 几种化工厂单元模型 | 第47-52页 |
| 6.1 MIXER | 第47-48页 |
| 6.2 SPLITTER | 第48-49页 |
| 6.3 REACTOR | 第49-50页 |
| 6.4 SEPARATOR | 第50-51页 |
| 6.5 TANKER | 第51-52页 |
| 第七章 数据校正技术在煤化工行业的应用 | 第52-74页 |
| 7.1 项目实施背景 | 第52-54页 |
| 7.1.1 煤化工企业的整体信息架构 | 第52-53页 |
| 7.1.2 信息化系统中MES 的作用 | 第53-54页 |
| 7.1.3 数据校正在整个煤化工企业MES 中的地位和作用 | 第54页 |
| 7.2 煤化工厂生产模型 | 第54-55页 |
| 7.3 数据校正约束方程 | 第55-58页 |
| 7.4 数据校正算法 | 第58-59页 |
| 7.5 部分实际问题 | 第59-60页 |
| 7.6 软件结构 | 第60-63页 |
| 7.7 部分程序 | 第63-67页 |
| 7.8 运行界面 | 第67-69页 |
| 7.9 实例演示 | 第69-72页 |
| 7.10 数据校正的在线实施方案 | 第72-73页 |
| 7.11 结论 | 第73-74页 |
| 第八章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 8.1 总结 | 第74页 |
| 8.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |