[發明專利]一種基于自適應濾波的傳感器數據在線去噪的方法

有效

• 申請號: 201710254736.5
• 申請日: 2017-04-18
• 公開（公告）號: CN107122724B
• 公開（公告）日: 2020-09-04
• 發明（設計）人: 金學波;易圣倫;蘇婷立;孔建磊
• 申請（專利權）人: 北京工商大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京遠創理想知識產權代理事務所(普通合伙) 11513
• 代理人: 衛安樂

本發明提供一種基于自適應濾波的傳感器數據在線去噪的方法。針對土木結構形變參數的數據，首先，根據數據的波動特性建立二階自適應動力學模型，其次，根據建立的二階自適應動力學模型對數據的波動特性進行預測，得到數據的狀態預測值；然后，根據數據的測量模型和數據的狀態預測值計算數據狀態測量的預測值；利用kalman濾波器，根據數據的原始值和數據的預測值計算數據的狀態估計值；且計算數據的協方差估計值，衡量數據的狀態估計值與數據的狀態真實值之間的誤差；同時，利用Yule?Walker方法，通過數據的預測值實時更新系統自適應參數，進而實現模型自適應更新，往復下去，利用更新的自適應模型預測下一時間點數據的狀態預測值，實現了對數據的在線實時去噪。

技術領域

本發明涉及測量信號處理的技術領域，尤其涉及一種基于自適應濾波的傳感器數據在線去噪的方法。

背景技術

隨著航天模擬、地質勘查、建筑工程、金融分析等領域的飛速發展，實時信號采集越來越受到人們的關注，與此同時，人們所采集到的數據越來越多，對數據的精度要求也越來越高；但是，由于采集或者傳輸過程中信號的漂移、放大、遺失等等情況的發生，所有采集到的原始信號都是帶有噪音的，與此同時，在實際工業信號采集時，常常需要實時將采集信號進行處理，提高工作效率和信號精度，因此，對實時信號進行在線去噪具有重要意義。

目前相關技術中已經有了很多去噪方法，例如：1.使用大濾波窗口對時序數據進行平滑濾波或者函數擬合，從而得到一條平穩的時間序列，如SG濾波方法；2.根據一定決策判斷方法識別噪音點，如果該數據的值不滿足該判斷條件，則認為該數據為噪音，再將噪音點去除，如BI SE方法；3.將時間序列數據轉換到頻率域，通過去除高頻數據來去除噪音，如頻率域濾波法；4.將信號映射到小波域，根據有效信號和噪聲的小波系數在不同尺度上具有不同的性質和機理，對含噪信號的小波系數進行處理，如小波去噪。

現如今，城市中處處都有具有土木結構的建筑，是人們生活的安身之所，因此土木結構的安全尤為重要，與此同時，健康監測也越來越多的應用于土木領域，大量的監測數據被測量出來，但是這些由傳感器測得數據都含有噪音，所以，為了更加精確快速的判斷土木結構的形變參數，并在地震或者險情發生時爭分奪秒的測得精確的監測數據，保障在場人員安全，在線去噪是至關重要的。但是，現有的相關技術都難以滿足本背景需求。比如，SG濾波方法無法保留土木結構形變參數迅速變化的特征，并且實驗證明對于強非線性的數據，該方法不夠精確；BISE方法的閾值選取非常困難，如果監測數據具有很強的非線性和突變點，該方法會將突變點處理為噪聲信號，所以該方法不適用于本應用領域；而對于頻域濾波法和小波去噪而言，無論是在精度上，還是在實時要求上，都難以滿足應用的要求。

由此可見，在現階段還沒有適合土木結構監測傳感器數據的在線去噪方法，如何選用適合土木結構監測傳感器數據的在線去噪方法成為亟待解決的問題。

發明內容

本發明的目的在于針對現有去噪方法的不足，根據土木結構監測數據的特征，提供一種基于自適應濾波的傳感器數據在線去噪的方法，來解決傳感器測量的土木結構形變參數的在線去噪問題。

該方法基于二階自適應動力學模型和kalman濾波器。因為土木結構形變參數具有動力學慣性特征，所以可以利用動力學模型來描述其變化過程，實時估計形變參數的狀態，并同時利用形變參數的狀態預測值更新動力學模型中的自適應參數，實現形變參數的狀態估計和動力學參數估計的并行化，最終實現數據的實時去噪。