卡尔曼滤波器在多元信号融合中的应用研究

华北电力大学本科毕业设计（论文）I卡尔曼滤波器在多元信号融合中的应用研究摘要为了得到可以实时准确反映实际煤发热量的信号，研究了一种基于卡尔曼滤波的信息融合方法，结合卡尔曼滤波器预估-校正过程，用实验室分析法的化验值校正基于负荷-压力动态模型计算的发热量值，进而减小其静态误差，得到一个动态误差小准确度高的融合结果。经不同工况下机组实际运行数据验证，融合后的信号能实时反映实际煤发热量的变化趋势且能解决模型误差和给煤量波动导致动态法静态精度低的问题，静态误差小于3%，可以满足现场对信号动态响应速度和静态精度的要求。关键词：煤发热量；实时校正；卡尔曼滤波；信息融合华北电力大学本科毕业设计（论文）IIRESEARCHONTHEAPPLICATIONOFKALMANFILTERINMULTISIGNALFUSIONAbstractAnewmethodofinformationfusionbasedonKalmanFilterisstudiedforgettingthesignalwhichreflectstheactualcalorificvalueofcoalreal-timeandaccuracy.Bycombiningpredictor-correctorprocessofKalmanFilter,calorificvaluebasedonload-pressuredynamicmodeliscorrectedbyassayvalueobtainedfromlaboratoryanalyticalmethod.Sothatthestaticerrorisreducedandafusionresultwithlittledynamicerrorandhighaccuracyisobtained.Verifiedbyactualoperationdataunderdifferentcases,thesignalafterfusioncanreflecttheactualcalorificvalueofcoalinrealtimeandtheproblemoflowaccuracyofstaticdynamicmethodcausedbythemodelerrorandthecoalquantityfluctuationisalsosolved.What’smore,staticerrorislessthan3%,whichcanmeettherequirementsofdynamicresponsespeedandstaticprecision.Keywords:coalcalorificvalue，real-timecorrection，kalmanfilter，informationfusion华北电力大学本科毕业设计（论文）目录摘要........................................................................IAbstract...................................................................II1概述......................................................................11.1信息融合技术............................................................11.1.1信息融合技术简介......................................................11.1.2信息融合设计..........................................................11.1.3信息融合技术的发展....................................................11.2多传感器信息融合........................................................21.3本课题研究背景和意义....................................................21.4国内外研究现状..........................................................41.5本文研究内容............................................................52卡尔曼滤波器及应用........................................................62.1卡尔曼滤波器............................................................62.1.1标准卡尔曼滤波器......................................................62.1.2非线性卡尔曼滤波器....................................................72.2卡尔曼滤波器特点........................................................82.3卡尔曼滤波器在多元信号融合中应用........................................83煤发热量测量方法.........................................................113.1实验室分析法...........................................................123.2煤发热量软测量法.......................................................123.2.1煤发热量软测量方法...................................................123.2.2动态煤发热量软测量法.................................................134基于卡尔曼滤波器的信息融合...............................................164.1系统模型...............................................................164.2用MATLAB实现卡尔曼滤波器..............................................164.3应用卡尔曼滤波器融合煤发热量信号.......................................215实验验证.................................................................236结论与展望...............................................................276.1结论...................................................................276.2展望...................................................................27参考文献...................................................................28致谢.......................................................................30华北电力大学本科毕业设计（论文）11概述1.1信息融合技术1.1.1信息融合技术简介信息融合起源于数据融合，随着科技的发展，其概念也在不断丰富，也能够说是对传感器信息进行融合或称为多传感器信息融合。信息融合是一个对从单个和多个信息源获取的数据和信息进行关联、相关和综合，以获得精确的位置和身份估计，以及对态势和威胁及其重要程度进行全面及时评估的信息处理过程；该过程是对其估计、评估和额外信息源需求评价的一个持续精练过程，同时也是信息处理过程不断自我修正的一个过程，以获得结果的改善[1]。融合是某个形式结构，它的内容用数学知识和科学方式综合各种消息，目的是得到高品质的有用信息。要获得高品质依赖于应用。技术简介：信息融合的概念主要包括下面三层含义：a.信息的多源、多维度：融合系统处理不确定性、同步和异步、同类型、不同类型、数字和非数字信息。b.信息的综合：这里的信息融合过程不是指静态过程的融合而是需要在系统动态过程中进行的，显然动态过程相对于静态而言更具有复杂性。融合不是简单的合二为一，而是要对对信息进行综合加工处理的过程。c.信息的互补过程：如果所要融合的信息恰好是互补的，能使系统品质由量变到质变。这也有助于解决系统功能上的互补问题。信息具有冗余性和互补性。所以多传感器信息融合能够得到单传感器不容易得到的信息，融合系统的性能也会因此提高[27]。1.1.2信息融合设计在使用传感器组进行设计时，并不能认为多个低档的传感器能够替代一个精确传感器，然而实际上使用多个低档传感器需要经过特殊的处理，否则其融合结果甚至可能比单个传感器还要差。环境条件（如地形、大气条件、局部条件等）的影响可以极大地改变传感器的性能，随着传感器变得越来越先进，环境条件变得越来越复杂。如果不恰当的传感器被使用，其性能和误差统计就会受到影响，便难以得到理想的融合结果。因此，选择合适的传感器组也就显得更加重要。因此在设计信息融合系统时，为了保证系统的精度、实时性，并降低成本，应根据理论模型和测试数据范围内适当选取合适的传感器组，同时考虑系统的操作简便性和可靠性。同时，为了准确地描述传感器的性能，考虑了局部动态环境的影响和应采取的对策，并对传感器的动态特性进行了建模和校准。该信息与传感器数据一起，作为融合算法选择和使用的必要的输入[25]。华北电力大学本科毕业设计（论文）2卡尔曼滤波器是常用的一种数据融合技术，它利用迭代递推计算的方式，对存贮空间要求很小，适合于存贮空间和计算速度受限的场合。可以应用卡尔曼滤波器原理进行数据融合[28]。1.1.3信息融合技术的发展信息融合是一个多学科和现代信息技术，其关键是如何利用多源信息来获取同一事物或客观事物和客观知识的性质。在信息网络系统收集的原始信息往往是无序和分散，并可能是错误的，只有通过信息处理，大量的信息集成，消除掉低效和错误的信息，找出有用的和相关的信息，才可以使用信息。通过两种信息的融合，使二者在同一个系统下协同作用，形成“1+12”的良好局面，从而使系统的整体性能提高。简而言之，多种信息的互相结合，各组成单元可以相互配合、扬长避短、优势互补。1.2多传感器信息融合目前，仅靠单一来源的信息是很难保证的信息的速度和精度的环境与单源信息，并可能影响系统的理解周围的环境和系统的决定。此外，由单一传感器获取的信息仅是局部环境特征以及片面的信息，其信息内容是非常有限的。由每个传感器收集的信息是受其自身的质量，性能和噪声的影响。这些信息往往是不完整的，很容易带来错误。在传统的方式中，由传感器收集的信息，不仅会导致工作量的增加，而且会造成信息资源的浪费，同时也减少了各传感器的接触信息。在运动控制系统中，传统的速度传感器往往会对加速度计测量的加速度进行单独处理，而不是他们的信息数据融合；通过物理规律已知、速度、加速度和导数的关系，所以这两种数据都是固有的联