Smooth函数平滑处理马钢SO2排放数据方法与应用

崔剑 巴合提努尔·巴赞

（1马钢（集团）控股有限公司能源环保部安徽马鞍山243002安徽工业大学能源与环境学院安徽马鞍山24300）

Smooth函数平滑处理马钢SO2排放数据方法与应用

崔剑1巴合提努尔·巴赞2

（1马钢（集团）控股有限公司能源环保部安徽马鞍山243002安徽工业大学能源与环境学院安徽马鞍山24300）

为了解决生产现场数据波动大、数据处理困难，统计结果失真等问题，本文提出利用Smooth函数对数据样本进行预处理。针对马钢SO2排放数据，通过对比研究不同方法的误差，确定5点滑动平均法效果最佳。

Smooth函数；预处理；5点滑动平均法

引言

在进行生产数据统计和模型计算分析时，受生产过程、仪器仪表、人员操作等因素的影响，现场数据往往会出现异常波动，这些异常值进入统计分析系统后，往往对计算结果产生重大偏差，造成结果失真，模型失效。

为了恢复现场采集数据的客观真实性，同时为了将来得到更好的统计分析结果，有必要对现场采集的原始数据进行响应的预处理以剔除异常值[1]。另外，无论是人工观测的现场数据又或者是由数据采集设备系统获取的数据，都不可避免叠加上“噪声”干扰（反映在曲线图上是一些明显的“毛刺和尖峰”）[2]。而这些情况导致的最后模型计算结果较工序实际值的波动较大，最大波动值甚至达到60%。为提高模型精度与科学性，有必要对现场采集的数据进行平滑预处理。

1 Smooth函数

MATLAB软件中有一个专门进行数据平滑处理的smooth函数，可以用于初步实现数据的平滑过程。在编程过程中，MATLAB软件中的smooth函数主要有以下几种常用的调用格式，如表1所示，smooth函数调用方法。

表1 MATLAB软件中smooth函数的调用方法

其中，Smooth函数的指定方法中METHOD的方法共有6种类型[3]，详见表2。

表2 Smooth函数指定方法中METHOD的方法类型

MATLAB软件中Smooth函数实现数据平滑过程的实质是采用选定的平滑因子对数据曲线进行滤波，选定的平滑因子的频谱特性直接影响其平滑处理效果，选定的平滑因子相当于一个低通滤波器[4]，如果数据曲线不光滑，说明采集信号中高频成分相应比较丰富，信号中的高频成分经过平滑因子低通滤波后得到有效的过滤或者抑制，曲线就变得比较平滑。可以说，Smooth函数中信号的平滑处理过程，其实质就是低通滤波处理所采集的信号的过程。

2 数据处理及结果分析

图1为马钢三铁厂烧结脱硫装置在线数据和模型计算数据的对比图。由图可知，模型计算数据虽然能较好的反应实际数据的整体趋势，但是在个别点存在误差较大的问题。需要对数据进行平滑处理，去除数据坏点。

图1 在线数据和模型计算数据对比图

由于图1表示形式不明显，为了更加直观的观察误差的变化，将误差转换成折线图的形式，图2为马钢三铁厂烧结脱硫装置在线数据和模型计算数据的相对误差对比图。从图中可以看出，整体误差范围在40%左右，但是个别数据的误差会急剧上升，最大误差能到80%。这可能是由于生产工序不稳定和检测设备异常引起的。误差波动较大。由于误差波动造成模型的预测结果失真，不能有效指导脱硫工段的配料和操作。因此需要对此误差进行平滑处理。

图2 误差对比图

利用MATLAB软件中的Smooth函数对马钢数据库中提取的原始数据进行平滑处理，其结果如图3所示。通过比较lowess、loess、5点滑动平均法等6种方法的平滑效果可以看出，5点滑动平均法对原始数据处理效果最好，对初始信号高频干扰成分可以实现有效过滤，对初始数据的特征信号可以实现准确提取。而对于lowess、rlowess、loess和sgolay等方法在指定同样的窗宽值时，其数据平滑处理效果一般，处理后的曲线中依旧存在较大程度的“噪声干扰”现象。

图3 数据的平滑处理结果

图4 误差五点法处理对比图

从图4误差五点法处理对比图分析结果看，通过5点滑动平均法预处理后，减少了生产数据波动对模型参数的影响，提高了预测结果的正确率，平均误差降低到了5%以下，满足了计算精度要求。

3 结论

（1）Smooth函数具有平滑数据和滤除杂波的作用，对于生产数据波动较大的数据进行处理，可以有效提高模型的准确率；

（2）通过对Smooth函数中的缺省参数（5点滑动平均法）、lowess、rlowess、loess、和sgolay等几种方法的平滑效果对比可以看出，5点滑动平均法对于马钢SO2排放模型系统的数据处理效果最好，对初始信号高频干扰成分的实现了有效过滤，模型的精确度得到了有效提升。

[1]邹鲲，袁俊泉.MATLAB6.X信号处理[M].北京：清华大学出版社，2002

[2]赵红怡，张常年.数字信号处理及其MATLAB实现[M].北京：化学工业出版社，2002

[3]张倩茹，殷奎喜，赵华，等.BPSK信号的平滑化方法及其比较[J].信息化研究，2010，36（1）:12-15.

[4]刘哲，宋文爱，王俊峰.基于虚拟的信号预处理方法的研究[J].科技情报开发与经济，2006，（2）：234-235.作者简介

崔剑（1971—），男，安徽省马鞍山市人，大学本科，研究方向：环境保护。

Application and Method of Disposing Data of Smooth Function

Smooth function is used to pre-disposing data sample for solving the problem of fluctuation in production and data treating and result distortion.On the background of MaSteel of emission data of SO2,method of five point moving average is proved optimum by comparative error.

Smooth function;pre-disposing; method of five point moving average