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[1]骆 毅,程 力,段钰锋,等.FEKF在Hg-CEMS中的信号处理研究[J].工业仪表与自动化装置,2018,(03):3-6.[doi:1000-0682（2018）03-0000-00]
　LUO Yi,CHENG Li,DUAN Yufeng,et al.Research on signal processing of FEKF in Hg-CEMS[J].Industrial Instrumentation & Automation,2018,(03):3-6.[doi:1000-0682（2018）03-0000-00]
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FEKF在Hg-CEMS中的信号处理研究

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2018年03期
页码:
3-6
栏目:
出版日期:
2018-06-15

文章信息/Info

Title:
Research on signal processing of FEKF in Hg-CEMS
作者:
骆 毅1; 程 力1; 段钰锋1; 蔡 欣2
1. 东南大学 能源热转换及其过程测控教育部重点实验室，南京 210096；2. 江苏华电望亭发电厂，江苏 苏州 215155
Author(s):
LUO Yi1;  CHENG Li1;  DUAN Yufeng1;  CAI Xin2
1. Key Laboratory of Energy Thermal Conversion and Control of Ministry of Education, Southeast University, Nanjing 210096, China;
2. Jiangsu Huadian Wangting Power Plant, Suzhou 215155, China
关键词:
Hg-CEMS; 电压峰信号; 分段多项式拟合; 模糊控制器; 模糊扩展卡尔曼滤波
Keywords:
Hg-CEMS; voltage peak signal; piecewise polynomial fitting; fuzzy controller; fuzzy extended Kalman filter
分类号:
TH89;TP27
DOI:
1000-0682（2018）03-0000-00
文献标志码:
A
摘要:
针对Hg-CEMS中光电倍增管输出的电压峰信号噪声统计特性随工况的变化而变化，提出了一种模糊扩展卡尔曼滤波(FEKF)算法。该算法根据实际观测新息的均值和方差通过模糊控制器对观测噪声的理论方差阵不断调整，从而实现卡尔曼滤波器对含噪电压峰信号的自适应滤波处理。仿真结果表明，在理论噪声特性偏离实际工况时，该方法滤波效果明显优于常规扩展卡尔曼滤波算法，且具有较强的适应性。
Abstract:
A fuzzy extended Kalman filter (FEKF) algorithm is proposed to deal with the changes of the noise statistic characteristic of the voltage peak signal output in the photomultiplier tube of Hg-CEMS with the change of the working condition. The algorithm adjusts the theoretical variance matrix of the observed noise by the fuzzy controller on the basis of the mean and variance of the actual observation of the new information, so as to realize the adaptive filtering of the noise-free voltage signal by the Kalman filter. The simulation results show that the proposed method is superior to the conventional extended Kalman filter algorithm and has strong adaptability when the theoretical noise characteristic deviates from the actual working condition.

参考文献/References:

[1] 叶莉华,汪海洋,王文轩,等.基于光电倍增管的低噪声前置放大器的设计及信号处理[J].电子器件,2013,36(3): 340-343.

[2] 孙文,千奕,苏弘,等.一种新型低噪声大动态范围小型前端电路的研制[J].原子核物理评论,2015,32(2):202-207.
[3] 黄小平,王岩.卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真[M].北京:电子工业出版社,2015:77-84.
[4] 刘金琨.智能控制[M].3版.北京:电子工业出版社, 2014 :15-60.
[5] 肖志涛,赵培培,李士心.基于INS/GPS组合导航的自适应模糊卡尔曼滤波[J].中国惯性技术学报,2010(02): 195-198.
[6] 暴洪涛.基于单粒子分析方法的水体总菌检测系统关键技术研究[D].北京:中国人民解放军军事医学科学院, 2015.
[7] Swartzendruber P C, Jaffe D A Finley B.Improved fluorescence peak integration in the Tekran 2537 for applications with sub-optimal sample loadings[J]. Atmospheric Environment,2009,43(22-23):3648–3651.
[8] 王昕,卡尔曼滤波在模型参数估计中的应用[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2008.
[9] 郭从良,孙金军,方容川,等.光电倍增管的噪声分析和建模[J].光学技术,2003,29(5):636-640.
[10] Sasiadek J Z,Wang Q,Zeremba M B.Fuzzy adaptive Kalman filtering for INS/GPS data fusion[C]//IEEE International Symposium on Intelligent Control,2000: 181-186.

相似文献/References:

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2017-10-27
基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFC0201105）
作者简介：骆毅（1992），男，硕士研究生，主要从事热工自动化与仪器信号处理方向的研究。
更新日期/Last Update: 2018-06-15