1、該文首先對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)協(xié)調方法和過失誤差偵破方法進行了研究.針對數(shù)據(jù)協(xié)調過程中投影矩陣構造困難的問題,提出了一種協(xié)調過程數(shù)據(jù)的新方法,該方法使得數(shù)據(jù)協(xié)調和變量分類不再依賴投影矩陣的構造.對兩個實例的研究結果表明,該方法比較有效,具有一定的實用性.非線性過程系統(tǒng)的數(shù)據(jù)協(xié)調和變量分類是人們普遍關注的問題,迄今為止人們還沒有找到一套令人滿意的解決方案.為此,該文提出了一種基于MATLAB優(yōu)化工具箱的數(shù)據(jù)協(xié)調方法,該方法采用逐次二次規(guī)劃技術求解數(shù)

2、據(jù)協(xié)調模型.對幾個算例的研究結果表明了這種方法的實用性和有效性.分析了傳統(tǒng)的基于順序剔除和順序補償?shù)倪^失誤差偵破和識別策略存在的問題,提出將線性組合技術引入過失誤差同步估計策略,用于確定候選過失誤差子集,以減小組合檢驗的規(guī)模,縮短偵破和識別過失誤差的時間.幾個具體實例的研究結果表明該算法具有較好的性能.針對數(shù)據(jù)校正中普遍存在的等價過失誤差集問題,提出采用不平衡關聯(lián)策略精確定位過失誤差,對一個算例的研究表明該方法簡便、直觀、有效,具有一定