[发明专利]基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法

说明书

一种基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，包括：分别对隐马尔科夫模型的隐状态和观测状态以及液体压力传感器系统进行初始化；建立隐马尔科夫模型；根据隐马尔科夫模型对隐状态进行预测；根据隐状态的预测结果得到隐状态的最佳估计，从而实现液体压力传感器系统的在线去噪。本发明的基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，充分利用HMM的实时性和高效率，对液压传感器的状态进行合理预测，提高了传感器的测量精度。

技术领域

本发明涉及一种在线去噪方法。特别是涉及一种基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法。

背景技术

随着工业化进程的加快，液体压力传感器的需求急剧增加，同时对传感器的测量精度提出了更高的要求。各种机械设备需要持续供能，因此气缸内的液体压力是保证设备正常运转的一个重要指标。

在目前提出的液体压力测量的仪器中，有专家提出一种用于静压监测的新型光纤液体晶体传感器；也有利用偏振串扰分析仪设计液体压力光纤传感系统，并通过水深测量验证其可行性；此外，还有专家提出了一种具有良好单值线性压力响应的光纤法布里-珀罗液位传感器。以上方法一定程度上提高了测量精度，但没有考虑在线去噪问题。液体压力传感器工作性能受到液体压力传感器系统的系统噪声和测量噪声的限制。其中，系统噪声由于射频干扰和电磁干扰产生；测量噪声由液体压力传感器测量过程中的随机干扰引起。两类干扰的存在不可避免，因此测量值与理想值之间难免存在偏差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种能够提高传感器测量精度的基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法。

本发明所采用的技术方案是：一种基于隐马尔科夫模型的液体压力传感器系统在线去噪方法，包括如下步骤：

1)分别对隐马尔科夫模型的隐状态和观测状态以及液体压力传感器系统进行初始化；

2)建立隐马尔科夫模型；

3)根据隐马尔科夫模型对隐状态进行预测；

4)根据隐状态的预测结果得到隐状态的最佳估计，从而实现液体压力传感器系统的在线去噪。

步骤1)所述的初始化，包括：

(1)设隐马尔科夫模型第t个时刻的隐状态为x_t＝[d_1,t,d_2,t,…,d_i,t,…,d_M,t]^T，隐马尔科夫模型第t个时刻的观测状态为y_t＝[C_1,t,C_2,t,…,C_j,t,…,C_N,t]^T。

其中，d_i,t(i＝1,2,…,M)表示第t个时刻测量的第i个距离；C_j,t(j＝1,2,…,N)表示第t个时刻测量的第j个电容值；M、N分别代表隐状态和观测状态的个数。

(2)设液体压力传感器系统的系统噪声w_t和测量噪声v_t是彼此不相关的高斯白噪声，且满足：

w_t～(0,Q_t)，v_t～(0,R_t)

其中，和分别代表系统噪声和测量噪声的协方差。

步骤2)所述的隐马尔科夫模型如下：

x_t＝Ax_t-1+Bu_t-1+w_t-1 (1)