資料介紹
為了對隨機擾動環(huán)境中得到的管道壁厚測量數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健融合估計, 提出了一種多傳感器測量數(shù)據(jù)的切尾加權(quán)融合算法。利用數(shù)據(jù)探測技術(shù)中的切尾均值概念構(gòu)造最優(yōu)加權(quán)因子, 從而求得多傳感器測量數(shù)據(jù)的穩(wěn)健融合估計值。融合實例表明, 該算法能有效地提高系統(tǒng)測量的穩(wěn)健性, 且具有精度高、運算簡單的特點。
關(guān)鍵詞 多傳感器 數(shù)據(jù)融合 信號處理 管道 無損檢測
Abstract A t rimmed mean- based weigh ted fusion algo rithm is developed fo r the robust fusion of the wall lo ss measurement data w ith a stochast ic no ise from mult isenso r1 The t rimmed mean method in exp lo rato ry data anal2 ysis is used to build the op t imal weigh ted facto rs, and the robust fused data of mult isenso r data is obtained as a result1 The fusion result s show that the robustness of themeasurement system is evident ly enhanced, and the al2 go rithm has specific advantages over some convent ional algo rithm s such as h igh- accuracy, and h igh- efficiency1
Key words M ult isenso r Data fusion Signal p rocessing P ipeline Nondest ruct ive test ing
關(guān)鍵詞 多傳感器 數(shù)據(jù)融合 信號處理 管道 無損檢測
Abstract A t rimmed mean- based weigh ted fusion algo rithm is developed fo r the robust fusion of the wall lo ss measurement data w ith a stochast ic no ise from mult isenso r1 The t rimmed mean method in exp lo rato ry data anal2 ysis is used to build the op t imal weigh ted facto rs, and the robust fused data of mult isenso r data is obtained as a result1 The fusion result s show that the robustness of themeasurement system is evident ly enhanced, and the al2 go rithm has specific advantages over some convent ional algo rithm s such as h igh- accuracy, and h igh- efficiency1
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