张正江1,方伟超1,张仁1,骆雅晴1，洪雪聪1,邵之江21.温州大学，物理与电子信息学院,温州325035E-mail:zjzhang@2.浙江大学，工业控制技术国家重点实验室，工业控制研究所，杭州310027摘要：过程系统的控制与优化要求可靠的过程数据。通过测量得到的过程数据含有随机误差和过失误差，当有多组数据时，可以对其进行数据的预处理，减小恒值系统误差的影响。此外，采用数据校正技术可有效地减小过程测量数据的误差，从而提高过程控制与优化的准确性。针对传统基于最小二乘的数据校正方法和基于准最小二乘的鲁棒数据校正方法，分析了两种方法的优缺点，并提出了一种最小二乘与准最小二乘组合方法，综合前两种方法各自的优点，使得数据校正结果更加准确。将提出最小二乘与准最小二乘组合方法应用于线性与非线性系统的数据校正中，通过校正结果的比较验证了此方法的高效性。关键词：数据预处理，数据校正，过失误差，最小二乘，准最小二乘DatapretreatmentandwiththeleastsquaresandquasileastsquarescalibrationdatacombinationmethodZhengjiangZhang1,WeichaoFang1,RenZhang1,YaqingLuo1,XuecongHong1,ZhijiangShao21.CollegeofPhysicsandElectronicInformationEngineering,WenzhouUniversity,Wenzhou325035,Zhejiang,ChinaE-mail:zjzhang@2.StateKeyLaboratoryofIndustrialControlTechnology,InstituteofIndustrialControl,ZhejiangUniversity,HangZhou310027,Zhejiang,ChinaAbstract:Reliableprocessdataarerequiredforprocesscontrolandoptimization.Asaresultofrandomandgrosserrorsexistinginthemeasuredprocessdata,datarectificationisneededtominimizethemeasurementerrors.Whentherearemultipledata,cancarryonthedatapretreatmentandreducetheinfluenceofconstantvaluesystemerror.Therefore,theresultsofprocesscontrolandoptimizationaremoreaccurate.Theadvantagesanddisadvantagesofmethodsfordatarectificationbasedonweightedleastsquaresandquasi-weightedleastsquaresareanalyzed.Anefficientmethod,weightedleastsquaresandquasi-weightedleastsquarescombinedmethod,isproposedinthispaper.Theproposedmethod,consideringtheadvantagesofprevioustwomethods,isusedforbothlinearandnonlinearsystems.Theeffectivenessofthemethodcanbedemonstratedbytheresultofnumericalsimulations.Keywords:datapretreatment,datarectification,grosserror,weightedleastsquares,quasi-weightedleastsquares引言过程系统的控制与优化要求准确的过程数据，然而通过仪表测量获取过程数据不仅存在随机误差而且有时还存在过失误差，直接影响过程控制与优化的准确性。因此采用数据预处理与数据校正技术，调整测量数据，剔除过失误差，减小随机误差的影响，提高测量数据的质量是过程控制与优化实现过程中重要的环节。自从Kuehn等1961年首先提出化工过程的稳态数据校正问题，其准则为：在满足物料平衡与能量平衡的条件下，要求校正值与其对应的测量值的偏差之平方和最小[1]。此后，国内外学者对数据校正技术做了大量的研究。在线性系统数据校正方面，Crowe于1983年提出了投影矩阵法处理含有未测量变量的线性数据校正问题，通过在