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可靠的热工过程数据是热工过程控制、运行优化和性能计算的基础。在实际的热工过程测量数据中,不可避免地存在着误差。数据校正技术利用数据的冗余性,并结合各种统计方法,来降低或者消除误差对测量数据的影响,从而提高测量数据的可靠性、一致性和完整性。本文在综合分析现有的数据校正技术研究进展的基础上,对热工过程的数据校正问题进行了研究,提出了一种基于神经网络和时间序列的热工过程实时数据校正方法,并通过仿真验证了该方法的有效性。