[发明专利]一种实时多传感温度数据融合的高精度检测方法

摘要

本发明公开了实时多传感温度数据融合的高精度检测方法：一、基于相关性函数排序的疏失误差剔除：(1)采集温度数据；(2)判断采集次数是否大于等于设定值CI，若否，继续采集温度数据；若是，判断采集次数是否大于设定值CI，若否，计算传感器方差和均值初值，若是，递推计算传感器方差和均值；(3)计算传感器相融度；(4)计算传感器支持度；(5)选择有效传感器，删除从无效传感器中得到的温度数据；二、基于正交神经网络的多传感温度信息融合：(1)神经网络训练和权向量递推；(2)计算神经网络输出；(3)计算多传感温度融合值；三、无效传感器方差和均值修正。该方法既可提高温度检测精度和信度，又便于相关系统实时处理，且具有稳定性好、计算简单、容易实现等优点。

主权项

一种实时多传感温度数据融合的高精度检测方法，其特征是按如下步骤：步骤一基于相关性函数排序的疏失误差剔除(1)采集温度数据；(2)判断累计采集次数是否大于等于设定值CI，若否，则继续采集温度数据；若是，则判断累计采集次数是否大于设定值CI，若否，则计算传感器方差和均值初值，若是，则递推计算传感器方差和均值；(3)计算传感器相融度；(4)计算传感器支持度；(5)对各传感器支持度依次进行从大到小的排序，选择排序靠前的为支持度较高的传感器，即为有效传感器；选择有效传感器，删除从无效传感器中得到的温度数据；步骤二基于正交神经网络的多传感温度信息融合(1)神经网络训练和权向量递推；(2)神经网络输出的计算；(3)多传感温度融合值的计算；步骤三无效传感器方差和均值修正。