基于自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼算法的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)融合處理
2017-01-13 |
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資料介紹
為提高工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)精度,減少數(shù)據(jù)冗余、 測(cè)量誤差,提出了一種使用自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼濾波( AUKF)算法對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的多傳感器信息進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理的方法。 首先給出并比較卡爾曼算法以及常規(guī)無(wú)跡卡爾曼( UKF)算法、 AUKF 算法原理及數(shù)學(xué)模型;在工業(yè)傳感器觀測(cè)值的基礎(chǔ)上,分別應(yīng)用常規(guī) UKF、AUKF 算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理,并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行數(shù)值分析。結(jié)果表明,使用改進(jìn) AUKF 算法較其他數(shù)據(jù)融合算法能夠顯著提高狀態(tài)估計(jì)的準(zhǔn)確性和系統(tǒng)穩(wěn)定性,可適用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)生產(chǎn)環(huán)境。
通過(guò)文檔,可了解以下內(nèi)容:
- 一、引言
- 二、卡爾曼算法模型
- 三、自適應(yīng)無(wú)跡卡爾曼模型
- 四、算法仿真應(yīng)用
- 五、結(jié)果分析
- 六、結(jié)論
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