单位文秘网 2021-07-19 08:20:38 点击: 次
摘 要:热管换热系统在进行数据调和和稳态优化之前,必须保证系统处于稳定状态,而检测系统是否处于稳定状态的方法多种多样。改进滤波法是一种较为普遍的稳态检验方法,可以对包含过失误差的系统数据进行有效检测,从而判断系统是否处于稳态。热管换热系统由于电网电压的波动以及外界振动,易给传感器测温数据引入过失误差,运用改进滤波法可有效检测数据含过失误差的情况。数值试验结果表明,传统的滤波法用于检测数据含过失误差时稳态检测失效,而改进滤波法能有效检测出系统处于何种状态。
关键词:改进滤波法; 稳态检测; 均值检验量; 方差检验量
中图分类号:TN713-34
文献标识码:A
文章编号:1004-373X(2011)21-0165-04
Application of Improved Filtering in Steady-state Detection of Heat Transfer System
ZHU Yuan-fang, WANG Rui-hua
(Beijing University of Technology, Beijing 100124, China)
Abstract: Heat pipe heat transfer system should ensure that the system is in a steady-state before data reconciliation and optimization. There are many ways in detecting weather the system is in steady-state or not. Improved filtering method is a common steady-state detection method, which can be effectively used to detect the system data contained with gross error, and further to determine whether the system is stable or not. Heat pipe heat exchange system can easily introduce gross error to sensor temperature measurement data because of the grid voltage fluctuation and the external vibration. The use of improved filtering method can effectively detect the case with gross error. Numerical experiments show that traditional filtering method for the detection of steady-state data with gross error detection is failed, but the improved filtering method can effectively detect what state the system is.
Keywords: improved filtering; steady-state detection; mean test; variance test
0 引 言
在热管换热系统的在线优化运行中,过程模型起着举足轻重的关键作用。过程模型的精度、适用范围直接影响到在线优化的结果。判定一个模型的好坏,简单地说就是指它对真实过程描述的逼近程度,尤其是当过程操作情况处于大范围变化之中时,模型准确反映、预测过程操作的能力。稳态在线优化利用的是基于过程内在机理特性建立起来的稳态模型,这些稳态平衡方程包括质量平衡、能量平衡、相平衡等。直接从机理分析得到的稳态模型只考虑理想情况时的过程特性,一般来说都与实际操作情况不一致。热管换热系统中,在室内外风机频率大范围变化的情况下,易导致系统动态运行严重脱离了之前建立的稳态模型,这种情况下实施的优化是有很大偏差的,甚至没有任何意义。因此十分有必要在每个优化周期开始对系统的运行状态进行检测判定,进而进行后续的优化处理。系统稳态模型被应用于过程优化、数据调和和误差检测中。在动态条件下系统的运行时间远比稳态条件下的短,因而目前许多基于稳态优化的数据都需要在过程处于稳态条件下获得,所建立的稳态模型,也只能用于稳态过程监控,如应用于动态监控,将出现频繁的误报警,从而严重影响系统的正常运行。因而,设计一个实用有效的在线稳态检测方法有利于采用正确的优化策略[1],保证热管换热系统运行在最优工况。
目前,许多学者提出了不同的稳态检测方法,常见的有两阶段组合检测(CST)[2-4]、基于证据理论的稳态检测(MTE)[2-4]、F-检验法、小波变换方法和滤波方法[5-6]。上述方法中,CST和MTE方法是通过比较两相邻窗口内数据的方差和均值来判断变量是否处于稳态,计算量大,且算法假定信号在检验窗口内处于稳态。F-检验法的统计量由两种不同方法估计得到的方差比值获得,当时间序列为稳态,则两种估计方差的比值接近或等于1,并采用指数加权滑动平均方法计算样本均值,以提高计算效率。然而,需要引入三个对检验统计量分布十分敏感的调节参数(加权系数),使得该算法在实际应用中难以控制和调节。小波变换方法具有多尺度分析和有利于时-频定位等优点,适合于识别和定位具有噪声的测量值的趋势,然而这种方法只适合于离线稳态检测;滤波方法通过比较过程变量滤波前后的差异和允许变化限度来确定过程是否处于稳态,滤波法是稳态检测应用较广泛的方法,但它不适合用于检测变量含有过失误差的情况,而实际过程测量变量常含有过失误差。本文运用一种用于检测数据含过失误差时稳态检测的改进滤波法[7],该方法能够给出满意的结果。
1 滤波法
在系统不含有过失误差时运用滤波法进行稳态检验是可行的,从松波推导出如下统计量用于稳态检验:
(1) 均值检验量
式中:Si为变量i的均值检验量;Ci为变量i的方差检验量Si~N(0,1),Ci~χ2(n);n为测量次数;eij为变量第j次测量值滤波前后的偏差量;δi为变量i的测量方差。当SiC(α)时(α为置信度),过程处于非稳态,反之,过程处于稳态。
具体实施过程中,假设测量数据仅含有随机误差,随机误差服从零均值正态分布。基于假设建立用于稳态检验的统计量。测量模型表示为:
从实验数据中取出一部分仅含随机误差的数据,用该方法进行稳态检测,显著性水平取为0.05,过程数据如图1所示。
运用以上介绍的滤波法对过程进行稳态检测。对于室内出风口温度t4的采集从0 min开始每隔10 min选取50个连续的测量值进行稳态检测,这样能保证数据的可靠性,并且当外界有干扰的情况下也能保持数据的连续性。稳态检测的时间依赖于数据的个数和采样时间间隔,隔离型热管换热系统的滤波常数Tf=20 min,采样周期Ts=0.2 min,具体结果如图2所示。
图2 滤波法稳态检测结果
结果表明,运用滤波进行稳态检验能正确检验出系统的运行状态,前提条件是过程数据仅含有随机噪声,不含过失误差。
2 改进滤波法
假设测量数据只含随机误差,但这个假设有不合理的成分,因为实际系统运行过程中测量变量常含有过失误差。稳态检测是稳态过失误差侦破与识别、数据校正和协调的前提条件,如果认为测量变量不含有过失误差,则没有必要进行过失误差侦破与识别。在不确定测量变量是否含有过失误差的情况下,应用滤波法进行稳态检测理论依据不足;在确定测量变量含有过失误差的情况下,由于不满足假设条件,用滤波法进行稳态检测的结果将不可靠。因此,将这条假设修改成:
测量数据含随机误差和过失误差,随机误差服从零均值正态分布;过失误差服从均值为
θ_,方差为δ′2的任意分布,θ_和δ′2为常数,δ′2可由过程数据估计。
2.1 统计量的建立
基于新的假设重新建立用于稳态检测的测量模型表示为:
式中:F为任意分布;xij为变量i的第j次测量值;x*ij为变量i第j次测量值的真值;εij为变量第j次测量值的随机误差;θij为变量i第j次测量值的过失误差;θ_i为变量i的测量过失误差均值;δ 2i′为变量i的测量过失误差的方差。
同样,运用下列滤波公式对xij进行一阶滤波
滤波前后测量数据的偏差为:
式中:θij′为变量i第j次测量值过失误差与其均值的偏差量。
均值检验量统计量推导如下:
式中:Si′为变量i的新均值检验量,
Si′~N(0,1),该统计量可用于稳态检验,当Si′>S(α)时过程处于非稳态,反之过程处于稳态。方差检验统计量推导如下:
在新建设的基础上,需要增加一个附加条件,即认为θij~N(θi_,δ 2i′),此时有:
2.2 结果讨论
当测量变量不含过失误差或者只含偏差型过失误差时,
δ′i=0。因此,式(18)和式(20)能应用于检测变量含过失误差的情况。
当要进行多变量稳态检测时,由于测量变量相互独立,可简化为单变量情况。此时若Si′>S(β)或者
Ci′>C(β),则过程处于非稳态,反之过程处于稳态(β=1-(1-α)1/p),其中β为置信度,p为稳态检测的变量数。
从实际过程数据中选出一批数据进行基于改进后滤波法的稳态检验,同时与原来的方法进行对比,过程数据如图3所示。
图4显示两种方法分别用于系统的稳态检验时,通过对室内出风口温度t4的检验,给出系统稳定与否的判定结论。图中实线显示的是新方法即改进后的滤波法稳态检验的结果;虚线显示的是旧方法稳态检验的结果。通过比较可知,改进后的方法在过程数据含过失误差时仍能给出满意的结果,而旧方法基本失效。对比图3中的过程数据,改进的滤波法得到的结果符合实际过程。两种方法所得结果不同,因为两种方法的基本假设不相同,适用条件不同。改进滤波法的适用条件更宽。
3 结 语
本文将改进滤波法用于热管换热系统数据含有过失误差情况时的稳态检测,通过引入过失误差均值和方差的方法比较过程变量滤波前后的差异和允许变化限度来确定过程是否处于稳态,并利用实验数据进行了验证。数值实验结果表明,当测量数据含有过失误差时,旧的滤波法不能有效地进行稳态检测,甚至完全失败,而改进的滤波法可以得到满意的结果。
参考文献
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作者简介:
朱元仿 男,1985年出生,山东菏泽人,硕士研究生。主要研究方向为稳态优化。
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