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摘 要:在现代工业过程中,储存着海量的生产数据,反映了过程的运行状态,为准确提取数据中的有效信息,对数据进行去噪、去离群点等预处理必不可少。卡尔曼滤波算法具有计算速度快,实现简单,效果较好等优点,在工业过程数据预处理中占有重要地位。本课题主要研究卡尔曼滤波器的设计及其在数据预处理中的应用。首先简单介绍在工业过程数据预处理的必要性,以及卡尔曼滤波在数据预处理中的应用及其在国内外发展的状况;然后简要说明了卡尔曼滤波器的基本思想,并且介绍状态空间模型,给出了卡尔曼滤波器的数学模型;阐明卡尔曼滤波的实质意义,从而建立卡尔曼应用于数据预处理的数学模型;然后简单介绍了数据预处理技术及其在工业过程中的应用,尤其是软测量中的应用;最后通过仿真实例说明了卡尔曼滤波在数据预处理中的应用,得出本课题相关结论,并对本论文的研究不足之处进行展望。 关键词:卡尔曼滤波;数据预处理;软测量;状态空间模型;仿真
目录 摘要 ABSTRACT 第1章 绪论-1 1.1引言-1 1.2工业过程数据预处理的原因-1 1.3卡尔曼滤波在数据预处理中的应用-1 1.4卡尔曼滤波器及其在数据预处理中应用在国内外发展状况-3 1.5本课题主要解决的问题-3 第2章 卡尔曼滤波器的设计-5 2.1卡尔曼滤波器的基本思想-5 2.2状态空间模型-5 2.2.1 状态空间模型的概述-5 2.2.2 系统状态空间模型与传递函数模型的转化-5 2.3离散卡尔曼滤波器的设计-7 2.3.1离散卡尔曼滤波器-7 2.3.2 滤波器计算原型-7 2.3.3 离散卡尔曼滤波器算法-8 2.3.4 卡尔曼滤波器系数及调整-10 2.3.5卡尔曼滤波器的应用实例-10 2.4建立卡尔曼滤波应用于数据预处理的模型-11 第3章 数据预处理-15 3.1 数据预处理-15 3.2 数据预处理在数据挖掘的目的和意义-15 3.3数据预处理过程-15 3.4数据预处理与工业过程控制-16 3.4.1工业过程控制-16 3.4.2工业过程控制中软测量技术-17 3.4.3软测量技术中的数据预处理-19 第4章 卡尔曼滤波在数据预处理中的应用-21 4.1模拟试验-21 4.1.1标量试验----以温度测量为例-21 4.1.2质点观测试验-23 4.2 卡尔曼滤波应用于工业过程数据预处理实例-25 第5章 结论与展望-29 5.1 结论-29 5.2 展望与不足之处-29 参考文献-31 致 谢-33 |