【基于过程系统测量数据的稳态检测与数据处理方法】主要关注的是在化工自动化和仪表领域，如何有效地处理工业生产过程中收集的大量测量数据。在实际的工业生产中，数据的准确性对于数据校正、参数估计、过程控制和优化至关重要。由于测量数据既包括动态变化的过程，也包括稳定状态的过程，因此需要对数据进行有效的稳态检测。
文章中提到的稳态检测方法主要采用了滑动窗口法。这种方法是基于设定一个固定长度的窗口，如果窗口内的数据波动较大，则认为是动态数据，否则视为稳态数据。通过对时间轴上的原始数据移动窗口，判断窗口内的数据是否处于稳态，以此来标记和区分稳态和非稳态数据。
在确定了稳态数据后，接下来的数据处理阶段旨在减少随机误差和消除显著误差，以获取更准确的测量值。数据处理可能包括滤波、拟合、平滑等技术，如多项式滤波、分段曲线拟合等，这些方法能够适应不同情况下的数据特征，提高检测的准确性。
文中列举了一些学者的研究成果，比如毕小龙等人利用滑动窗口滤波法在火电机运行中的应用，付克昌等提出的多项式滤波算法的自适应稳态检测，吕游等人在电厂给水系统的稳态检测中采用的分段曲线拟合方法，以及陈文驰和刘飞的自适应平滑技术融合的稳态检测方法。这些方法在实际应用中都显示出了良好的效果。
此外，文章还提到了测量误差分析和数据处理的步骤，以及林占江对这一领域的详细介绍。整个方法的目的是将稳态检测和数据处理结合起来，以处理大量工业测量数据，提取出其中的可靠信息。
总结来说，这篇论文探讨的是在工业自动化环境中，如何利用滑动窗口法进行稳态检测，并通过后续的数据处理技术，如滤波和拟合，来提高测量数据的准确性和可靠性。这种方法对于优化工业生产过程、提高效率和质量具有重要意义。同时，它也为后续的数据分析和决策提供了坚实的基础。
