【摘 要】
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动态数据校正处理的是动态系统,难度很大,存在的问题也很多.在目前的各种动态数据校正方法中,鲁棒性较好的非线性规划方法存在计算效率低的问题,不能满足动态数据校正在线应
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动态数据校正处理的是动态系统,难度很大,存在的问题也很多.在目前的各种动态数据校正方法中,鲁棒性较好的非线性规划方法存在计算效率低的问题,不能满足动态数据校正在线应用的需要.该文针对此问题,基于对动态数据校正问题特点的分析,提出有限元配置法与滤波技术相结合的综合方法,通过减少离散化后的约束方程数目,降低整个问题的计算空间维数,从根本上降低计算的复杂度,改善数据协调结果.通过对实例问题的研究表明,该文的方法可以在不损失所有信息的情况下,提高计算效率,并获得准确的计算结果.测量数据中存在的过失误差对数据协调结果的准确性有很大影响,因此需要在数据协调之前进行过失误差侦破和识别.该文针对异常点数据类型的过失误差,基于鲁棒估计原理构造了一鲁棒函数,并用于含异常点的测量数据的协调.实例研究表明,鲁棒估计方法相对于非鲁棒估计方法具有良好的优越性,可以获得更准确的数据校正结果.
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