测温数据预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种测温数据预测方法及装置，方法包括：基于Kalman滤波算法构建测温区域的温度状态方程和温度观测方程；根据所述测温区域在当前时刻的前一时刻的温度测量值和在当前时刻的温度测量值，使用所述温度状态方程和所述温度观测方程预测所述测温区域在当前时刻的实际温度值。本发明专利技术实施例大大减小了温度测量偏差，提高了测温的准确性。

【技术实现步骤摘要】
测温数据预测方法及装置
本专利技术属于测温优化
，尤其涉及一种测温数据预测方法及装置。
技术介绍
在测量温度的过程中，由于受各方面因素的影响，使测量温度会小幅度地波动。例如，天空云图状态、阳光照射强度变化、测温区域的风速等因素，会导致在测温数据中夹杂随机噪声，使得测温数据失真。使用错误的测温数据进行生产生活的决策，很可能会给人们生产生活带来巨大损失。如，厨房中进行火灾报警的温度传感器。因此，亟需提供一种测温数据预测方法，以减少或消除这些噪声对测温数据的影响。
技术实现思路
为克服上述现有的测温数据受各方面因素的影响导致测温数据产生较大偏差的问题或者至少部分地解决上述问题，本专利技术实施例提供一种测温数据预测方法及装置。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种测温数据预测方法，包括：基于Kalman滤波算法构建测温区域的温度状态方程和温度观测方程；根据所述测温区域在当前时刻的前一时刻的温度测量值和在当前时刻的温度测量值，使用所述温度状态方程和所述温度观测方程预测所述测温区域在当前时本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种测温数据预测方法，其特征在于，包括：/n基于Kalman滤波算法构建测温区域的温度状态方程和温度观测方程；/n根据所述测温区域在当前时刻的前一时刻的温度测量值和在当前时刻的温度测量值，使用所述温度状态方程和所述温度观测方程预测所述测温区域在当前时刻的实际温度值。/n

【技术特征摘要】
1.一种测温数据预测方法，其特征在于，包括：
基于Kalman滤波算法构建测温区域的温度状态方程和温度观测方程；
根据所述测温区域在当前时刻的前一时刻的温度测量值和在当前时刻的温度测量值，使用所述温度状态方程和所述温度观测方程预测所述测温区域在当前时刻的实际温度值。


2.根据权利要求1所述的测温数据预测方法，其特征在于，通过Kalman滤波算法构建测温区域的温度状态方程的公式为：
xk＝Akxk-1+wk；
其中，xk表示第k时刻所述测温区域的温度测量值，xk-1表示第k-1时刻所述测温区域的温度测量值，wk表示第k时刻所述测量区域的过程噪声，Ak表示第k时刻所述测量区域的温度状态方程的系数；
通过Kalman滤波算法构建测温区域的温度观测方程的公式为：
yk＝Ckxk-1+vk；
其中，yk表示第k时刻所述测量区域的实际温度值，Ck表示第k时刻所述测量区域的观测状态方程的系数，vk表示第k时刻所述测量区域的测量噪声。


3.根据权利要求2所述的测温数据预测方法，其特征在于，根据所述测温区域在当前时刻的前一时刻的温度测量值和在当前时刻的温度测量值，使用所述温度状态方程和所述温度观测方程预测所述测温区域在当前时刻的实际温度值的步骤包括：
将所述测温区域在前一时刻的实际温度值与温度测量值之间的方差，与所述测量区域在当前时刻的过程噪声的方差进行相加，获取当前时刻的所述实际温度值的预测偏差；
根据所述预测偏差和所述测量区域在当前时刻的测量噪声，计算Kalman增益；
根据所述测温区域在所述前一时刻的温度测量值、在当前时刻的温度测量值和所述Kalman增益，获取所述测温区域在当前时刻的实际温度值。


4.根据权利要求3所述的测温数据预测方法，其特征在于，通过以下公式根据所述预测偏差和所述测量区域在当前时刻的测量噪声，计算Kalman增益：
Hk＝Pk′/(Pk′+Rk)；
其中，Hk表示第k时刻的Kalman增益，Pk′表示第k时刻所述实际温度值的预测偏差，Rk表示第k时刻的测量噪声。


5.根据权利要求3所述的测温数据预测方法，其特征在于，通过以下公式根据所述测温区域在所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：付诚，
申请(专利权)人：武汉依迅电子信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42