基于自适应EKF算法的输出融合软仪表设计

• 作者: 吴瑶 罗雄麟
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 软仪表 数据融合 扩展Kalman滤波 噪声统计估计器 自适应
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 2627-2635
• 分类号: TP29
• 语种: 中文

摘要

在化工过程中,作为观测关键质量参数的重要手段,软仪表技术受到了广泛的关注.目前,关于软仪表的研究主要集中在建模技术上.然而,化工过程复杂多样,仅使用软测量模型进行质量变量的估计易出现预估效果不稳定、随机偏差大等现象.为此,文献提出了一系列的改进算法,但仍存在计算复杂、算法抗干扰能力差等问题.本文提出一种基于自适应扩展Kalman滤波(EKF)的输出融合软仪表设计方法,利用Kalman滤波算法对软测量模型预估数据和现场观测进行数据融合,校正软测量模型预估偏差;并在输出融合软仪表背景下,设计了一种含衰减因子的观测噪声统计估计器,将其与滤波算法相结合,构成自适应EKF算法,以提高融合软仪表的输出精度及抗干扰性能.通过仿真实验对所提出的算法进行了全面分析,并将该算法应用于小型实验装置,验证了算法的实用性及有效性.