[发明专利]基于扩展卡尔曼滤波的多温度传感器融合方法有效

专利信息
申请号: 201710123793.X 申请日: 2017-03-03
公开(公告)号: CN106840458B 公开(公告)日: 2019-04-05
发明(设计)人: 常涛;王鹏;张飞铁;花睿;闫洪黎;周慧 申请(专利权)人: 镇江海姆霍兹传热传动系统有限公司
主分类号: G01K13/00 分类号: G01K13/00
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 楼高潮
地址: 212000 江苏省镇江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波的多温度传感器融合方法,加热器在温度测量计算时,融合模型计算、各温度点的测量值,提高温度测量的精度,并在温度传感器失效时保证系统安全运行。本发明不仅能反映各温度点以及系统输入在理论上的相互关系,充分利用已有温度采集传感器信息,且控制装置计算量不大,能实时完成数据更新。在温度传感器不能直接放置在被测位置时,也能利用系统模型和测量值的数据融合来估计被测位置的温度。本发明降低了硬件设计难度和硬件电路成本,还能正确估计被测点的温度。在温度传感器单点失效时,能根据其他温度传感器的数据和系统模型,估计每个温度点的温度,保证加热系统安全有效运行,提升系统安全等级。
搜索关键词: 基于 扩展 卡尔 滤波 温度传感器 融合 方法
【主权项】:
1.一种基于扩展卡尔曼滤波的多温度传感器融合方法,该方法包含下列步骤:给出状态方程和输出方程,输出方程也叫测量方程:式中X=[x1 x2 x3 x4 … xn]为n个状态变量,指待估计的温度点温度值;为n个状态变量的一阶导数;U=[u1 u2 u3 u4 … um]为m个输入变量;Y=[y1 y2 y3 y4 … yj]为j个传感器的测量值;W=[w1 w2 w3 w4 … wn]为n个系统误差值,也称系统噪声,表征状态方程与真实系统误差;V=[v1 v2 v3 v4 … vj]为j个测量误差值,也称测量噪声,表征输出方程与真实测量过程的误差;函数f()为状态函数,表征状态变量的一阶导数与状态变量本身和输入变量的关系;函数h()为测量方程函数,表征状态变量、输入变量与测量值的关系;对以上方程线性化和离散化:首先需要对式(1)进行线性化和离散化,包括以下步骤:1)状态方程线性化和离散化:其中,Xt为t时刻的状态变量值,Ut为t时刻的输入值,表示状态方程对状态变量的偏微分在t时刻的值,结果为矩阵;线性化后状态方程为:再对公式(3)进行离散化:I是阶数与Φk+1|k相同的单位矩阵,Ts为采样周期;为了保证模型足够精确,一般保留到六阶展开,则状态方程可表示为以下离散方程:Xk+1=Φk+1|kXk+Wk                 (5)2)输出方程线性化和离散化:表示输出方程对状态变量的偏微分在t时刻时的值,结果为矩阵;由于输出方程不是微分方程,离散化后矩阵H不变,即Yk+1=Hk+1Xk+1+Vk+1                 (7)综合步骤1)和步骤2),卡尔曼滤波的状态方程和输出方程为:式中X、Y、W、V分别表示状态变量、输出变量、系统误差和测量误差在上式中采样后每个离散点的值,k表示以Ts为采样周期的采样时间的第k点;Φk+1|k为第k时刻到第k+1时刻的状态转移矩阵,表征当前状态变量和下一时刻状态变量的关系;H为输出矩阵,也叫测量矩阵,表征当前状态变量和输出变量的关系;根据公式(8)的离散线性化方程采用基于扩展卡尔曼滤波方法估计各时刻的状态变量,基于扩展卡尔曼滤波方法分为预测阶段和更新阶段,如下:首先确定初值,包括以下步骤:估算状态方程的误差确定系统噪声的协方差矩阵Q,在离散化后,协方差矩阵表示如下:上式中tk表示第k时刻的时间;估算测量方程的误差确定测量噪声的协方差矩阵R,R是个对角矩阵,对角线上的数值即每个传感器的测量精度;状态变量的协方差矩阵初值P0为单位阵,随着迭代而收敛到合适数值;在预测阶段,基于状态转移矩阵计算下一时刻的状态变量值,基于输出矩阵计算测量估计值,并预测和估计出各变量的系统误差和测量误差的协方差矩阵如下:其中分别表示状态变量和输出变量的估计值,表示第k时刻状态变量和输出变量的估计值,表示第k+1时刻状态变量的预估值;然后需要预测下一时刻状态变量的协方差矩阵:式中Pk+1|k是第k+1时刻状态变量的协方差矩阵预测值,Pk是第k时刻状态变量的协方差矩阵;在更新阶段,更新卡尔曼滤波增益Kk+1,卡尔曼滤波增益直接决定了状态变量第k+1时刻的估计值,最后,更新k+1时刻状态变量的协方差矩阵如下式所示,供下次迭代使用:上式可以得到状态变量在第k+1时刻的估计值,Yk+1是传感器在第k+1时刻的测量值,卡尔曼滤波增益和协方差矩阵更新如下式所示:Pk+1=(I‑Kk+1Hk+1)Pk+1|k通过以上步骤,不断迭代出每一时刻的状态变量,获取各温度点的温度估计值;其特征在于,X=[x1 x2 x3 x4 x5 x6],x1是加热层温度,x2是粘结层温度,x3是绝缘陶瓷层温度,x4是导热铝层温度,x5是入水口温度,x6是出水口温度;Y=[T1 T2 T3 T4],T1是与加热电阻相隔一层薄膜的温度传感器数值,T2是入水口管道外温度传感器数值,T3是出水口管道外温度传感器数值,T4是中盖管道外温度传感器数值;U=[P T5]是加热系统中的输入量,P是加热系统的加热功率,T5是环境温度传感器数值;函数f()如下式所示:式中λ1为加热电阻层的导热系数;λ2为粘接层的导热系数;λ3为陶瓷绝缘层的导热系数;λ4为导热铝层的导热系数;A1为加热电阻层与粘接层的接触面积;A2为粘接层与陶瓷绝缘层的接触面积;A3为陶瓷层与导热铝层的接触面积;A4为导热铝层中水道的表面积;A5为加热器外水管的外表面积;d1为加热电阻层的厚度;d2为粘接层厚度;d3为陶瓷绝缘层厚度;d4为导热铝层厚度;c1为加热电阻层比热容;c2为粘接层比热容;c3为陶瓷绝缘层比热容;c4为导热铝层比热容;c5为水的比热容;m1为加热电阻质量;m2为粘接层质量;m3为陶瓷绝缘层质量;m4为导热铝层质量;m5为加热器水道内水的质量;m6为加热器外水道内水的质量。
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