摘 要:在现代工业过程中，储存着海量的生产数据，反映了过程的运行状态，为准确提取数据中的有效信息，对数据进行去噪、去离群点等预处理必不可少。卡尔曼滤波算法具有计算速度快，实现简单，效果较好等优点，在工业过程数据预处理中占有重要地位。本课题主要研究卡尔曼滤波器的设计及其在数据预处理中的应用。首先简单介绍在工业过程数据预处理的必要性，以及卡尔曼滤波在数据预处理中的应用及其在国内外发展的状况；然后简要说明了卡尔曼滤波器的基本思想，并且介绍状态空间模型，给出了卡尔曼滤波器的数学模型；阐明卡尔曼滤波的实质意义，从而建立卡尔曼应用于数据预处理的数学模型；然后简单介绍了数据预处理技术及其在工业过程中的应用，尤其是软测量中的应用；最后通过仿真实例说明了卡尔曼滤波在数据预处理中的应用，得出本课题相关结论，并对本论文的研究不足之处进行展望。
关键词：卡尔曼滤波；数据预处理；软测量；状态空间模型；仿真
目录
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论-1
1.1引言-1
1.2工业过程数据预处理的原因-1
1.3卡尔曼滤波在数据预处理中的应用-1
1.4卡尔曼滤波器及其在数据预处理中应用在国内外发展状况-3
1.5本课题主要解决的问题-3
第2章 卡尔曼滤波器的设计-5
2.1卡尔曼滤波器的基本思想-5
2.2状态空间模型-5
2.2.1 状态空间模型的概述-5
2.2.2 系统状态空间模型与传递函数模型的转化-5
2.3离散卡尔曼滤波器的设计-7
2.3.1离散卡尔曼滤波器-7
2.3.2 滤波器计算原型-7
2.3.3 离散卡尔曼滤波器算法-8
2.3.4 卡尔曼滤波器系数及调整-10
2.3.5卡尔曼滤波器的应用实例-10
2.4建立卡尔曼滤波应用于数据预处理的模型-11
第3章 数据预处理-15
3.1 数据预处理-15
3.2 数据预处理在数据挖掘的目的和意义-15
3.3数据预处理过程-15
3.4数据预处理与工业过程控制-16
3.4.1工业过程控制-16
3.4.2工业过程控制中软测量技术-17
3.4.3软测量技术中的数据预处理-19
第4章 卡尔曼滤波在数据预处理中的应用-21
4.1模拟试验-21
4.1.1标量试验----以温度测量为例-21
4.1.2质点观测试验-23
4.2 卡尔曼滤波应用于工业过程数据预处理实例-25
第5章 结论与展望-29
5.1 结论-29
5.2 展望与不足之处-29
参考文献-31
致 谢-33
