摘要
常规石油化工自控仪表计量误差校正方法,利用最小二乘法解算误差补偿参数进行误差校正,缺少对数据中粗大误差的检测,导致误差校正能力较低.因此,提出基于RBP神经网络的石油化工自控仪表计量误差校正方法.对自控仪表采用通道的运行数据进行采集,确定误差来源,构建误差检定模型,采用罗曼若夫斯基准则检测计量数据中的粗大误差并予以剔除,利用RBF神经网络算法计算检定模型权值,基于完善的误差检定模型,结合最大化概率公式实现自控仪表计量误差校正.采用对比实验的形式测试所提方法的性能,结果表明,设计的校正方法具有较高的误差校正能力.
出处
《石油化工自动化》
CAS
2023年第3期96-99,共4页
Automation in Petro-chemical Industry
