資料介紹
傳統的同步數據融合算法不能在計算量和估計精確度上達到整體“優”,而現有的異步融合算法大都存在時間延遲以及計算量大等問題。本文針對傳統融合算法研究存在的問題,致力于新的融合算法的設計,本文將(多尺度)數據融合理論與故障監控相結合,提出一種基于(多尺度)數據融合理論的故障監控策略。最后給出了具體應用實例。
關鍵詞:數據融合;多尺度;故障監控
Abstract: The traditional data fusion algorithms based on synchronous data can’t get the
holistic ’Best’ in the computation and estimation accuracy. And the existing asynchronous fusion algorithms have been mostly several questions, for instance time delay, the large computation and so forth. According to the existing questions of traditional algorithms, we take up with the design of the new fusion algorithm. Combing Multi-scale data fusion theory with process monitoring, we present a new process monitoring method based on(Multi-scale)data fusion, and finally present a application example.
Key words:Data Fusion; Multi-scale; Fault Monitoring
關鍵詞:數據融合;多尺度;故障監控
Abstract: The traditional data fusion algorithms based on synchronous data can’t get the
holistic ’Best’ in the computation and estimation accuracy. And the existing asynchronous fusion algorithms have been mostly several questions, for instance time delay, the large computation and so forth. According to the existing questions of traditional algorithms, we take up with the design of the new fusion algorithm. Combing Multi-scale data fusion theory with process monitoring, we present a new process monitoring method based on(Multi-scale)data fusion, and finally present a application example.
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