微风速流场数据采集与融合方法研究

来源：电子测量技术杂志2017年第10期北京时间：

作者：刘建旭

单位：上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093

摘要：在微风速(0~1 m/s)空间流场测量中，对传感器精度要求高，实时在线仪表数据精度不够，数据采集滞后性大；考虑采用多个传感器测量提高精度，但也存在数据融合的问题。针对微风速流场测量，提出基于K均值RBF神经网络的数据采集预处理软测量模型，首先选取中间变量（电流值），运用K均值聚类，用RBF网络训练得到单个传感器数据；提出基于相关性kalman滤波的传感器数据融合算法，剔除无效数据点，并融合得到精确风速预测值。测量实验和数据结果表明该方法处理的数据结果滞后性小，处理速度快，数据精度高。

关键词：微风速流场;软测量 K均值RBF网络;多传感器融合;相关性kalman滤波