[发明专利]一种基于物料平衡的数据同步校正方法

权利要求书

1.一种基于物料平衡的数据同步校正方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：基于与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失，采用支持向量回归方法建立模型；

S2：采用VC维来表示与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失的数量关系；

S3：通过最小化结构风险采用混合整数线性规划方法进行与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失的检测与校正；

所述基于与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失，采用支持向量回归方法建立模型包括：

基于与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失，建立模型：

x^M＝x+ε+[m₁μ_M1，m₂μ_M2，…m_iμ_Mi，…m_nμ_Mp]^T

Ax+Bu+Cd＝[l₁μ_L1，l₂μ_L2，…l_jμ_Lj…l_mμ_Lq]^T    (1)

其中，x^M为过程数据测量值向量，x为过程数据真实值向量，ε为过程测量随机误差向量，u为物料平衡中的未测量变量向量，d为常数向量，A表示对应于的物料平衡关联矩阵，B表示对应于u的物料平衡关联矩阵，C表示对应于d的物料平衡关联矩阵，上角标T表示转置，μ_Mi表示第i个变量的测量值中可能存在与测量相关的显著误差的偏差值，μ_Lj表示第j个物料平衡单元中可能存在物料移动信息缺失的值，m_i和l_j为0-1二元变量，m_i表示第i个变量的测量值中是否存在显著误差，l_j表示第j个物料平衡单元中是否存在物料移动信息缺失；

所述采用VC维来表示与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失的数量关系包括：

根据建立的模型的VC维自由参数的个数，表示为：

其中，p表示测量过程变量的个数，q表示物料平衡单元的个数；

所述通过最小化结构风险采用混合整数线性规划方法进行与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失的检测与校正包括：

根据公式(2)，得到最小化的结构风险为：

其中，a为一预先给定的常数，用来平衡拟合误差采用e不敏感函数作为的衡量指标，得到同步校正测量显著误差及物料移动信息缺失的物料平衡方法的形式为：

Ax+Bu+Cd＝Lμ_L

h(x)＝0

g(x)≤0

-U_im_i≤μ_Mi≤U_im_i

-U_Ljl_j≤μ_Lj≤U_Ljl_j

0≤x_i≤x_i

m_i，l_j∈{0，1}    (4)

其中，

μ_L＝[μ_L1，μ_L2，…μ_Lj，…μ_Lq]^T    (6)

σ_i表示第i个测量变量的测量数据误差的标准差，为松弛变量，Xi表示了第i个过程量真实值的上限，U_i表示第i个显著误差绝对值的上限，U_Lj表示第j个物料移动信息缺失对值的上限，h(·)表示物料平衡中的对测量量的关键性能指标的等式约束，g(·)表示物料平衡中的对测量量的关键性能指标的不等式约束；

采用混合整数线性规划对公式(4)进行求解，并对与测量相关的显著误差以及物料移动信息缺失进行检测与校正。

2.根据权利要求1所述的基于物料平衡的数据同步校正方法，其特征在于，所述采用混合整数线性规划对公式(4)进行求解包括：

在实施物料平衡时，找出测量量对于测量网络中生产单元和存储单元的平衡关系形成A、B、C平衡矩阵；

根据生产工艺要求，找到每个过程量真实值的上限X_i、每个显著误差绝对值的上限U_i以及每个物料移动信息缺失对值的上限U_Lj；

根据生产工艺要求，找到物料平衡中的对测量量的关键性能指标的等式约束h(·)和不等式约束g(·)；

将测量的仪表精度作为测量量的标准差σ_i；

将A、B、C平衡矩阵、每个过程量真实值的上限X_i、每个显著误差绝对值的上限U_i、每个物料移动信息缺失对值的上限U_Lj、物料平衡中的对测量量的关键性能指标的等式约束h(·)和不等式约束g(·)以及测量量的标准差σ_i代入公式(4)进行混合整数线性规划求解。