基于鲁棒估计的动态传感数据校正方法
为实现IEEE 1451网络化智能传感器输出数据与输入信号随时间的变化曲线保持一致，解决智能传感中的非线性问题，根据数据校正与数据回归的相似性，引入并改进在数据回归中应用较好鲁棒估计方法，结合非线性动态数据校正的DAEs模型，为传感器的校正引擎构建了相应的鲁棒估计目标函数。应用实例可得，校正后的结果与模型值的均方差MSE<0.003，表明在数据校正方法中引入鲁棒估计方法，可以使目标函数对偏离理想条件的数据不敏感，能显著减小异常数据点对传感数据校正的不利影响，实现高效的数据自校正。
智能传感器 鲁棒估计 非线性问题 数据校正
黄国健 刘桂雄 洪晓斌 高屹
华南理工大学机械与汽车工程学院
国内会议
广州
中文
101-104
2010-01-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）