[发明专利]一种基于参数动态调节的快速卡尔曼滤波的在线检测方法

摘要

本发明公开了一种基于参数动态调节的快速卡尔曼滤波的在线检测方法，包括如下步骤：将待检测对象置于同一检测环境下进行预采样得到若干组含噪数据，并基于含噪数据计算滤波数据目标值，滤波数据的测量方差以及卡尔曼增益下限阈值；计算检测对象在线检测过程中滤波数据的初始估计值以及滤波数据的初始估计方差值；初始估计方差根据初始估计值与目标值的误差所属区间确定；基于初始估计值以及初始估计方差值进行卡尔曼滤波修正递归运算直至滤波数据收敛得到检测对象在线检测的滤波数据。本发明通过该方法克服了传统卡尔曼滤波方法因初始估计值不可调整所引起的迭代次数高，收敛速度慢的问题，提高了滤波检测的时效性。

主权项

1.一种基于参数动态调节的快速卡尔曼在线检测滤波方法，其特征在于：包括如下步骤：S1：将待检测对象置于同一检测环境下进行预采样得到若干组含噪数据，并基于含噪数据计算滤波数据目标值，滤波数据的测量方差以及卡尔曼增益下限阈值；待滤波数据为每组含噪数据的目标特征值；S2：计算检测对象在线检测过程中滤波数据的初始估计值以及滤波数据的初始估计方差值；其中，所述初始估计值依据在线检测过程中采集的一组含噪数据的目标特征值确定，将初始估计值与目标值的误差值范围划分为三个区间：[0,R)、[R,2R)、[2R,3R]，R表示滤波数据的测量方差，所述初始估计方差根据误差所属区间确定初始估计方差值，每个区间对应一个初始估计方差值，[0,R)、[R,2R)、[2R,3R]三个区间对应的初始估计方差值依次增大，根据误差所属区间确定初始估计方差值；S3：基于初始估计值以及初始估计方差值进行卡尔曼滤波修正递归运算直至滤波数据收敛得到检测对象在线检测的滤波数据；其中，将初始估计值和初始估计方差值作为初始时刻的后验估计值以及后验估计方差值，再利用卡尔曼滤波修正递归运算依次计算出在线检测过程中后续采样时刻滤波数据的后验估计值、后验估计方差值、卡尔曼增益直至达到收敛条件；当前采样时刻的卡尔曼增益与前一时刻的后验估计方差值成正相关，鉴别当前时刻是否达到收敛条件的规则如下：A：若当前采样时刻的后验估计值落入预设的稳态误差范围内，则从当前采样时刻向后连续迭代N次，且每次迭代后的后验估计值均落入预设的稳态误差范围内，则达到收敛条件；B：当前采样时刻的卡尔曼增益是否小于或等于卡尔曼增益下限阈值，若是，则达到收敛条件；若A、B规则均不满足，则当前时刻未达到收敛条件。