揭秘|一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法-第5页-北极星火力发电网

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对于误差的标准差的在线估计是本文算法模型的一个特别之处。以1#、4#为例，误差的标准差的实时估计如图3所示(仿真程序有意令初值与理想值产生一定程度的偏离，以测试算法的灵敏性)。

由仿真结果和数据效果图可以看出：

(1)LMS及其他现行算法对于高频波动恶劣的信号抗扰性非常弱，尤其是前1000次采样的迭代估算输出值波动依然十分剧烈。本文算法的明显优势在于：对于不同程度的高频波动均有较良好的抑制效果，估算输出值较为稳定，对系统监测人员有较高的参考价值。

(2)原信号900～1100次采样过程的真值发生了较大幅度的改变。现行算法常常通过减小迭代计算样本容量或时延参数提高跟踪性能，但稳定性会随之降低。本文算法的参数不需要调节，并且没有因为考虑到抗扰性能而削弱跟踪性能。

(3)本文算法较现行其他算法多出标准差估计环节，能够以较高的精度对数据波动性做出即时估算，对瞬时期望值的估计有较高的指导意义。

5 结论

在数据滤波环节，传统方法各有优劣，但共同的不足是不能很好地适应实际工况瞬息变化的需求，算法的参数需要随实际工况进行人为经验性的调整，甚至每台测量仪对应的数字滤波器在不同的时间段都需要设定不同的参数。本文算法通过对数据特征的即时估计，对不同情况的波动定量的做相应修正，使算法在各种工况下均有较好的效果，尤其是在波动越大时算法优势越明显，并且在理想值变动的过程中能够及时跟踪。算法模型中所有的系数均为固定值，无须二次调整，且内存中只存取前次估计值和少数中间变量，极大程度地节省计算资源，计算所用时间也有明显优势。

在数据融合环节，由于本文算法对数据特征有灵敏准确的即时估计，使得融合过程能最大程度地向品质较好的传感器数值靠拢。而引用文献[9]中的两种算法，融合过程不考虑信号误差的标准差，虽然可以很好纠正类似3#传感器那样发生漂移的数据，但当出现类似4#传感器的数据时，融合效果很受影响。

从仿真结果可以看出，本文算法中输出值与理想值的误差不论是在滤波环节还是数据融合环节都是较小的。该算法能够广泛地适应火电厂复杂的工况。

参考文献：

[1]BehroozParhami。Multi2sensordatafusionandreliablemulti2channelcomputation：Unifyingconceptsandtechniques[J]。Signals，SystemsandComputers，1995，11：7452748。

[2]仲崇权，董西路，张立勇，等。多传感器测量中的方差估计[J]。数据采集与处理，2003，18(4)：4122416。

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[9]涂国平，叶素萍。一种传感器数据的融合算法[J]。传感器技术，2003，22(3)：30231。

[10]许阿裴，归庆明，韩松辉。卡尔曼滤波模型误差的影响分析[J]。大地测量与地球动力学，2008，28(1)：1012103。

原标题：一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

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