1、“.....进而求得时刻估计值并且更新供下轮迭代使用。自适应免滤波发散。通过和传统的卡尔曼滤波比较后发现自适应渐消滤波具有较快的反应力,能够更快速实时的处理动态数据,更适合用于高炉冷却壁微小水温差系统来剔除噪声。关键词滤波渐消因子高炉微小水温差因子增大新数据的权重,减少历史数据的影响从而避免滤波发散。通过和传统的卡尔曼滤波比较后发现自适应渐消滤波具有较快的反应力,能够更快速实时的处理动态数据,更适合用于高炉冷却壁微小水温差系统来剔除噪声。图中传感器选用的是温度传感器,系统利用比率电桥电路将传感器的阻值信号转换成电压信号并且对电都会对后续热负荷以及侵蚀状况的分析产生极大的影响,对此本文引入了自适应卡尔曼滤波......”。

2、“.....剔除数据中的噪声,常规的卡尔曼滤波具有无限增长的记忆特性,其结果是根据先前所测得的所有量测数据的加权平均值,所以在般的要求滤波器具有较快的动态处理系统中,当系统达到稳态后精度会降低。自适应渐自适应渐消卡尔曼滤波在高炉冷却壁微小水温差监测中的应用原稿如果能够对高炉炉内的侵蚀状况以及冷却壁的热负荷进行监测就能够提前采取相应措施来吸收炉壁热量降低热负荷,从而最大限度避免事故的发生。目前冷却壁进出口水温差是分析炉内热负荷以及侵蚀状况的重要参数。高炉现场环境复杂,数据的采集以及传输都会遇到很多干扰,这些干扰主要有两个来源冷却壁内软水会有少量脱落引言安全生产是企业建设的重要保障......”。

3、“.....高炉的安全生产更是切工作的前提。如果能够对高炉炉内的侵蚀状况以及冷却壁的热负荷进行监测就能够提前采取相应措施来吸收炉壁热量引言安全生产是企业建设的重要保障,在炼铁行业中,高炉的安全生产更是切工作的前提。量测更新过程如下是由时刻求得的噪声协方差矩阵是时刻的增益矩阵,由于观察值和状态值的维数可能不同,还可以将残差的表现形式由观察域转换为状态域。当给定状态向量的初值和初始噪声协方差矩阵后就可以求得增益矩阵,进而求得时刻估计值并且更新供下轮迭代使用。自适应曼滤波应当给出最佳的状态估计,但是,标准卡尔曼滤波的鲁棒性较差,在实际应用时会出现由模型得到的状态估计与真实状态误差很大的情况,这就是发散现象......”。

4、“.....所建立的数学模型并不能够恰当的描述该系统。或者是所建立的数学模型太过复杂,在简化数学模型平均值,所以在般的要求滤波器具有较快的动态处理系统中,当系统达到稳态后精度会降低。自适应渐消滤波把由系统模型或者噪声参数不准引起的误差等效为滤波估计误差,引入渐消因子增大估计均方误差阵,从而增大滤波增益矩阵,由此增大新的量测数据的作用来抑制滤波发散。量测更新过程如下是由时刻求得的噪降低热负荷,从而最大限度避免事故的发生。目前冷却壁进出口水温差是分析炉内热负荷以及侵蚀状况的重要参数。高炉现场环境复杂,数据的采集以及传输都会遇到很多干扰......”。

5、“.....并且采集到的数值本身也带有随机噪声。这些噪声,如果能够对高炉炉内的侵蚀状况以及冷却壁的热负荷进行监测就能够提前采取相应措施来吸收炉壁热量降低热负荷,从而最大限度避免事故的发生。目前冷却壁进出口水温差是分析炉内热负荷以及侵蚀状况的重要参数。高炉现场环境复杂,数据的采集以及传输都会遇到很多干扰,这些干扰主要有两个来源冷却壁内软水会有少量脱落自适应渐消卡尔曼滤波在高炉冷却壁微小水温差监测中的应用原稿时带来了不确定性。图无线测温节点硬件框图状态方程和量测方程如下式中和分别是时刻的状态向量和量测向量和是时刻的状态噪声和量测噪声......”。

6、“.....自适应渐消卡尔曼滤波在高炉冷却壁微小水温差监测中的应用原稿如果能够对高炉炉内的侵蚀状况以及冷却壁的热负荷进行监测就能够提前采取相应措施来吸收炉壁热量降低热负荷,从而最大限度避免事故的发生。目前冷却壁进出口水温差是分析炉内热负荷以及侵蚀状况的重要参数。高炉现场环境复杂,数据的采集以及传输都会遇到很多干扰,这些干扰主要有两个来源冷却壁内软水会有少量脱落中的应用原稿。图无线测温节点硬件框图状态方程和量测方程如下式中和分别是时刻的状态向量和量测向量和是时刻的状态噪声和量测噪声,他们的均值为零是状态转移矩阵Г和分别是时刻的噪声驱动矩阵和量测阵......”。

7、“.....在经过更多的量测数据处理后,卡尔声协方差矩阵是时刻的增益矩阵,由于观察值和状态值的维数可能不同,还可以将残差的表现形式由观察域转换为状态域。当给定状态向量的初值和初始噪声协方差矩阵后就可以求得增益矩阵,进而求得时刻估计值并且更新供下轮迭代使用。自适应渐消卡尔曼滤波在高炉冷却壁微小水温差监测,的杂质以及气泡现场的大型设备会产生电磁干扰。并且采集到的数值本身也带有随机噪声。这些噪声都会对后续热负荷以及侵蚀状况的分析产生极大的影响,对此本文引入了自适应卡尔曼滤波,对数据进行实时处理,剔除数据中的噪声,常规的卡尔曼滤波具有无限增长的记忆特性......”。

8、“.....在炼铁行业中,高炉的安全生产更是切工作的前提。应渐消卡尔曼滤波在高炉冷却壁微小水温差监测中的应用原稿。关键词滤波渐消因子高炉微小水温差,自适应渐消卡尔曼滤波在高炉冷却壁微小水温差监测中的应用原稿如果能够对高炉炉内的侵蚀状况以及冷却壁的热负荷进行监测就能够提前采取相应措施来吸收炉壁热量降低热负荷,从而最大限度避免事故的发生。目前冷却壁进出口水温差是分析炉内热负荷以及侵蚀状况的重要参数。高炉现场环境复杂,数据的采集以及传输都会遇到很多干扰,这些干扰主要有两个来源冷却壁内软水会有少量脱落引言安全生产是企业建设的重要保障,在炼铁行业中,高炉的安全生产更是切工作的前提。压信号进行放大和去噪处理......”。

9、“.....摘要介绍了种运用于高炉冷却壁温差检测的方法,讨论了在工业现场温差检测中存在的干扰源,运用自适应渐消滤波对数据进行实时处理,通过渐消因子增大新数据的权重,减少历史数据的影响从而避消滤波把由系统模型或者噪声参数不准引起的误差等效为滤波估计误差,引入渐消因子增大估计均方误差阵,从而增大滤波增益矩阵,由此增大新的量测数据的作用来抑制滤波发散。摘要介绍了种运用于高炉冷却壁温差检测的方法,讨论了在工业现场温差检测中存在的干扰源,运用自适应渐消滤波对数据进行实时处理,通过渐消降低热负荷,从而最大限度避免事故的发生......”。