基于卡尔曼滤波的水表滤波方法、系统、计算机及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，包括：构建初始卡尔曼滤波滤波模型；对初始卡尔曼滤波滤波模型中的Q值按预设Q值计算公式进行优化以获得第一优化卡尔曼滤波滤波模型；对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；根据所述第二优化尔曼滤波滤波模型对采集的水表数据进行滤波。本发明专利技术还公开了一种基于卡尔曼滤波的水表滤波系统、计算机设备及可读存储介质。采用本发明专利技术，能够解决现有基于卡尔曼滤波的水表滤波技术存在的问题，进而提高水表测量的精准度。进而提高水表测量的精准度。进而提高水表测量的精准度。

【技术实现步骤摘要】
基于卡尔曼滤波的水表滤波方法、系统、计算机及介质


[0001]本专利技术涉及水表领域，尤其涉及一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法、系统、计算机及介质。

技术介绍

[0002]在数据处理中，经常使用到卡尔曼滤波算法，传统的卡尔曼滤波器的参数Q和R都是由固定公式算出来，然后再继续迭代不断处理数据。卡尔曼滤波滤波效果在数据放大之前还是很显著的，但是如果将数据放大后，由于Q值和R值固定的原因，卡尔曼滤波后的曲线也是有小的抖动。因此，现有的基于卡尔曼滤波的水表滤波技术无法适应不同流量数据的要求，进而影响水表测量的精准度。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法、系统、计算机及介质，能够解决现有基于卡尔曼滤波的水表滤波技术存在的问题，进而提高水表测量的精准度。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，包括：构建初始卡尔曼滤波滤波模型；对初始卡尔曼滤波滤波模型中的Q值按预设Q值计算公式进行优化以获得第一优化卡尔曼滤波滤波模型；对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；根据所述第二优化尔曼滤波滤波模型对采集的水表数据进行滤波。
[0005]优选地，所述预设Q值计算公式为：Q＝|O1‑
O2|，其中，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，O2为当前卡尔曼滤波器的输出值。
[0006]优选地，所述预设R值计算公式为：R＝O1*K，其中，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K为根据流量大小预设的比例参数。
[0007]优选地，所述预设R值计算公式为：R＝O1*K+M，其中，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K为根据流量大小预设的比例参数，M为预设补偿值。
[0008]优选地，所述对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型的步骤包括：获取水表的的流量大小；判断水表流量是否大于预设流量；判断为是时，则对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第一预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；判断为否时，则对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第二预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；其中，所述第一预设R值计算公式为R＝O1*K1，所述第二预设R值计算公式为R＝O1*K2，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K1和K2均为根据流量大小预设的比例参数，K1＞K2。
[0009]优选地，所述对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型的步骤包括：获取水表的的流量大小；判断水表
流量是否大于预设流量；判断为是时，则对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第一预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；判断为否时，则对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第二预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；其中，所述第三预设R值计算公式为R＝O1*K1+M，所述第四预设R值计算公式为R＝O1*K2+M，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K1和K2均为根据流量大小预设的比例参数，M为预设补偿值，K1＞K2。
[0010]本专利技术还提供了一种基于卡尔曼滤波的水表滤波系统，用于实现任一上述的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，包括：模型构建模块，用于构建初始卡尔曼滤波滤波模型；第一优化模块，用于对初始卡尔曼滤波滤波模型中的Q值按预设Q值计算公式进行优化以获得第一优化卡尔曼滤波滤波模型；第二优化模块，用于对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；滤波模块，用于根据所述第二优化尔曼滤波滤波模型对采集的水表数据进行滤波。
[0011]优选地，所述第二优化模块还包括：流量获取单元，用于获取水表的的流量大小；判断单元，用于判断水表流量是否大于预设流量；第一优化单元，用于当判断单元判断为是时对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第一预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；第二优化单元，用于当判断单元判断为否时对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第二预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型。
[0012]本专利技术还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任一上述方法的步骤。
[0013]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一上述方法的步骤。
[0014]实施本专利技术的有益效果在于：
[0015]本专利技术提供一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法、系统、计算机设备及可读存储介质，通过构建初始卡尔曼滤波滤波模型；并对初始卡尔曼滤波滤波模型中的Q值按预设Q值计算公式进行优化以获得第一优化卡尔曼滤波滤波模型；进而对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；最后根据所述第二优化尔曼滤波滤波模型对采集的水表数据进行滤波。采用本专利技术，能够解决现有基于卡尔曼滤波的水表滤波技术存在的问题，进而提高水表测量的精准度。
附图说明
[0016]图1是本专利技术提供的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法流程图；
[0017]图2是本专利技术提供的优化方法的第一实施例的流程图；
[0018]图3是本专利技术提供的优化方法的第二实施例的流程图；
[0019]图4是本专利技术提供的基于卡尔曼滤波的水表滤波系统示意图；
[0020]图5是本专利技术提供的第二优化模块的示意图。
具体实施方式
[0021]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步地详细描述。仅此声明，本专利技术在文中出现或即将出现的上、下、左、右、前、后、内、外等方位用词，仅以本专利技术的附图为基准，其并不是对本专利技术的具体限定。
[0022]如图1所示，本专利技术提供了一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，包括：
[0023]S101，构建初始卡尔曼滤波滤波模型；
[0024]S102，对初始卡尔曼滤波滤波模型中的Q值按预设Q值计算公式进行优化以获得第一优化卡尔曼滤波滤波模型；
[0025]S103，对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；
[0026]S104，根据所述第二优化尔曼滤波滤波模型对采集的水表数据进行滤波。
[0027]需要说明的是，在数据处理中，经常使用到卡尔曼滤波算法，传统的卡尔曼滤波器的参数Q和R都是由固定公式算出来，然后再继续迭代不断处理数据。卡尔曼滤波滤波效果在数据放大之前还是很显著的，但是如果将数据放大后，由于Q值和R值固定的原因，卡尔曼滤波后的曲线也是有小的抖动。因此，现有的基于卡尔曼滤波本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，其特征在于，包括：构建初始卡尔曼滤波滤波模型；对初始卡尔曼滤波滤波模型中的Q值按预设Q值计算公式进行优化以获得第一优化卡尔曼滤波滤波模型；对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；根据所述第二优化尔曼滤波滤波模型对采集的水表数据进行滤波。2.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，其特征在于，所述预设Q值计算公式为：Q＝|O1‑
O2|，其中，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，O2为当前卡尔曼滤波器的输出值。3.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，其特征在于，所述预设R值计算公式为：R＝O1*K，其中，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K为根据流量大小预设的比例参数。4.如权利要求1所述的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，其特征在于，所述预设R值计算公式为：R＝O1*K+M，其中，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K为根据流量大小预设的比例参数，M为预设补偿值。5.如权利要求3所述的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，其特征在于，所述对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型的步骤包括：获取水表的的流量大小；判断水表流量是否大于预设流量；判断为是时，则对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第一预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；判断为否时，则对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按第二预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型；其中，所述第一预设R值计算公式为R＝O1*K1，所述第二预设R值计算公式为R＝O1*K2，O1为最近一次的卡尔曼滤波器的输出值，K1和K2均为根据流量大小预设的比例参数，K1＞K2。6.如权利要求4所述的基于卡尔曼滤波的水表滤波方法，其特征在于，所述对所述第二优化卡尔曼滤波滤波模型中的R值按预设R值计算公式进行优化以获得第二优化尔曼滤波滤波模型的步骤包括：获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛祖宾，张民，袁振宇，
申请(专利权)人：广东艾科技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：