[发明专利]基于卡尔曼算法的压力变送器压力预测方法

权利要求书

1.一种基于卡尔曼算法的压力变送器压力预测方法，其特征在于，包括：

步骤a，从程序系统控制开始采集压力变送器压力所转换为的电压数据；

步骤b，初始启动取得前n次的电压采集值Z(n)，首次得到X(0)为n次采集值的加权平均为预估初值；

步骤c，取预估偏差为最优测量值偏差此处取定值为R取0.01；

步骤d，前n+1次采集后，电压采集次数从1开始重计，实际测量值为Z(1)，假设测量值是恒定的，则第1次采集的预估值X(1/0)＝X(0),预估偏差为D(1/0)＝(P(0)^2+R^2)^0.5，卡尔曼增益Kg(1/0)＝D(1/0)^2/(D(1/0)^2+R^2)则第一次的最优预估值为：

E(1)＝Z(1)+Kg(1/0)*(X(1/0)-Z(1))，下次的预估值X(1)＝E(1)，最优评估偏差P(1)＝((1-Kg(1/0))*D(1/0)^2)^0.5；

输出最优预估预估值E(1)，供压力变送器电压数据预警或经转换算法得到压力值后输出；

步骤e，前n+k次采集时，实际电压测量值为Z(k)，假设测量值是恒定的，则第k次采集的预估值X(k/k-1)＝X(k-1),预估偏差为：

D(k/k-1)＝(P(k-1)^2+R^2)^0.5，

卡尔曼增益Kg(k/k-1)＝D(k/k-1)^2/(D(k/k-1)^2+R^2),则第k次的最优预估值为：E(k)＝Z(k)+Kg(k/k-1)*(X(k/k-1)-Z(k))，下次的预估值X(k)＝E(k)，最优评估偏差P(k)＝((1-Kg(k/k-1))*D(k/k-1)^2)^0.5；输出最优预估预估值E(k)，供传压力变送器电压数据预警或经转换算法得到压力值后输出。

2.根据权利要求1所述的基于卡尔曼算法的压力变送器压力预测方法，其特征在于，在上述步骤b中，在对前n次的电压采集值Z(n)计算加权平均值时，首先对电压采集值Z(n)进行比较加权，包括：

步骤b1，将n组数据进行分组，每组两个任意不同时刻的电压值，电压矩阵中的每两组进行实际差值量判断，其按下述公式计算第一、二两组的实际差值P₂₁，

式中，P₂₁表示每两组电压的实际差值，i₁和i₂分别表示第一组二维电压矩阵的电压值，i₃和i₄分别表示第二组二维电压矩阵的电压值，T表示均方差运算，I表示积分运算；

步骤b2，计算第一组二维电压矩阵和第三组二维电压矩阵的实际差值P₃₁，

式中，P₃₁表示每两组电压的实际差值，i₁和i₂分别表示所述第一组二维电压矩阵的电压值，i₅和i₆分别表示所述第三组二维电压矩阵的电压值，i₆表示第六电容采集传感器的采样值；T表示均方差运算，I表示积分运算；

直到P_(n-1)n次结果，共有种实际差值数据，对该实际差值数据进行加权求取均值，设定P₁₂＝L₁，P₁₃＝L₂，直到L_k；设定