基于线性卡尔曼滤波器的加香工序数据降噪算法

为解决加香工序香精瞬时流量和出口含水率在数据采样过程中存在过程噪声和测量噪声等问题,设计了一种基于线性卡尔曼滤波器的数据降噪算法。该算法通过状态值和测量值从噪声中提取信号,并采用迭代计算方法解决线性滤波问题。以玉溪卷烟厂生产的“玉溪(软)”牌号卷烟为对象进行测试,结果表明:采用线性卡尔曼滤波器进行数据降噪后,在料中阶段,香精瞬时流量的标准差和变异系数分别降低54.83%和54.84%,出口含水率的标准差和变异系数分别降低51.15%和51.15%;在料头料尾阶段,香精瞬时流量和出口含水率降低超调量的同时提高了平滑度。该方法可为提高加香机控制系统可靠性和稳定性提供支持。