[發明專利]一種多傳感器數據融合技術的風速測量方法

在審

• 申請號: 201710839244.2
• 申請日: 2017-09-18
• 公開（公告）號: CN107977730A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 邵一川;趙騫;田力威;劉穎明;王曉東;劉懿
• 申請（專利權）人: 沈陽大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F17/18
• 代理公司: 沈陽技聯專利代理有限公司21205
• 代理人: 趙越

技術領域

本發明涉及一種風速測量方法，特別是涉及一種多傳感器數據融合技術的風速測量方法。

背景技術

多傳感器數據融合技術是近幾年來發展起來的一門實踐性較強的應用技術，是多學科交叉的新技術，涉及到信號處理、概率統計、信息論、模式識別、人工智能、模糊數學等理論。

數據融合將充分利用不同時間與空間的多傳感器數據資源，采用計算機技術對按時間序列獲得的多傳感器觀測數據，在一定準則下進行分析、綜合、支配和使用，獲得對被測對象的一致性解釋與描述，進而實現相應的決策和估計，使系統獲得比它的各組成部分更充分的信息。

多傳感器數據融合技術的基本原理就像人腦綜合處理信息一樣，充分利用多個傳感器資源，通過對多傳感器及其觀測信息的合理支配和使用，把多傳感器在空間或時間上冗余或互補信息依據某種準則來進行組合，以獲得被測對象的一致性解釋或描述。

多傳感器數據融合是一個新興的研究領域，是針對一個系統使用多種傳感器這一特定問題而展開的一種關于數據處理的研究。利用多傳感器數據融合技術對風速進行估計，可以提高了風速測量的準確性。

發明內容

本發明的目的在于提供一種多傳感器數據融合技術的風速測量方法，該方法通過采用凸組合融合結構進行多傳感器數據融合技術的風速測量，通過理論分析、實例論證、仿真驗證的方式論證基于有偏估計多傳感器數據融合風速測量方法，提高風速監測數據準確性，使風速估計的準確性得到進一步提高。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

一種多傳感器數據融合技術的風速測量方法，本方法選取有偏估計多傳感器數據融合，通過引入較小的偏差改善了融合結果的偏離程度，提高測量結果的準確性和重復性；

所述方法包括以下步驟：

步驟1：綜合考慮方差和偏差對測量可靠性的影響，運用嶺估計改善最小二乘估計方差的有偏估計方法預測風速的變化趨勢；

步驟2：采用凸組合融合結構，研究多個相同傳感器測量同一單變量未知參數的有偏估計數據融合方法評估其預測可靠性，同時修正預測風速估計值。

所述的一種多傳感器數據融合技術的風速測量方法，所述步驟1綜合考慮方差和偏差對測量可靠性的影響，運用嶺估計改善最小二乘估計方差的有偏估計方法預測風速的變化趨勢；

假設傳感器測量模型為式（1），輸入噪聲w滿足相同高斯分布，且與待測未知矢量x不相關，即

和。

所述的一種多傳感器數據融合技術的風速測量方法，所述步驟2基于有偏估計的數據融合方法；

采用凸組合融合結構，針對多個相同傳感器測量同一單變量未知參數的有偏估計數據融合方法及其測量可靠性；令多傳感器測量系統由N個傳感器組成，并假設已經獲得單傳感器的有偏測量值，那么多傳感器有偏估計數據融合表示為（18）；

凸組合系數滿足（19）；

基于式（18）和式（19）分析多傳感器有偏估計數據融合的方差和偏差，進而根據式（17）求解多傳感器有偏測量可靠度。

本發明的優點與效果是：

本方法選取有偏估計多傳感器數據融合，通過引入較小的偏差改善了融合結果的偏離程度，提高測量結果的準確性和重復性；

圖1中可以看出，基于有偏估計多傳感器數據融合風速測量方法可以較好地擬合被測風速機組自由流風速測量數據，有效提高了風速監測數據的準確性。

為了進一步定量分析上述方法提高風速監測數據準確性的效果，分別對多傳感器數據融合風速測量方法前后風速數據相關性進行對比研究，如圖2和圖3所示。

圖中可以看出，數據融合前機艙風速計與標準測風塔風速監測數據的相關性為0.729，利用有偏估計多傳感器數據融合風速測量方法，融合風電場內16臺風電機組機艙風速數據，所得到的數據融合風速與標準測風塔風速的相關性為0.8111，有效改善了尾流效應對風速監測數據準確性的影響。實驗結果進一步證明了基于有偏估計多傳感器數據融合風速測量方法，對提高風速監測數據準確性是行之有效的。

附圖說明

圖1 數據融合與標準測風塔風速擬合曲線圖；

圖2數據融合前風速監測數據的相關性；

圖3數據融合后風速監測數據的相關性。

具體實施方式

下面結合附圖所示實施例對本發明進行詳細說明。