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龍圖騰網獲悉廣東匯龍電器有限公司申請的專利基于卡爾曼濾波的溫度傳感器融合補償方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120445465B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510949192.9，技術領域涉及：G01K13/00；該發明授權基于卡爾曼濾波的溫度傳感器融合補償方法及系統是由梁業勇;羅健韻;李良云;謝醒強設計研發完成，并于2025-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于卡爾曼濾波的溫度傳感器融合補償方法及系統在說明書摘要公布了：本申請涉及溫度控制技術領域，尤其是涉及基于卡爾曼濾波的溫度傳感器融合補償方法及系統，方法包括采集原始測量信號并進行預處理；根據預處理結果構建各傳感器的特征向量矩陣和對角線特征值矩陣；通過卡爾曼濾波算法對所述狀態向量和協方差矩陣進行更新，生成最優狀態估計值；根據各傳感器的殘差分布和KL散度評估調整各傳感器的權重；在對正常傳感器和異常傳感器的傳感器權重調整后，將各傳感器的權重與所述最優狀態估計值進行加權求和，生成最終溫度測量值。本發明通過卡爾曼濾波算法提高人們對高頻噪聲和設備誤差對傳感器的影響程度的判斷；并通過殘差值計算和KL散度評估動態調整各傳感器的權重，顯著提高系統的魯棒性和補償精度。

本發明授權基于卡爾曼濾波的溫度傳感器融合補償方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于卡爾曼濾波的溫度傳感器融合補償方法，其特征在于：包括以下步驟： 獲取多個溫度傳感器的原始測量信號，并對所述原始測量信號進行預處理，得到標準化測量信號； 根據所述標準化測量信號，構建各傳感器的特征向量矩陣和對角線特征值矩陣； 基于特征向量矩陣和對角線特征值矩陣，通過卡爾曼濾波算法對狀態向量和協方差矩陣進行更新，生成最優狀態估計值； 根據所述最優狀態估計值計算各傳感器的殘差分布，并通過KL散度評估各傳感器的置信度； 基于所述置信度，計算各傳感器的權重調整值，并生成時變權重分配矩陣； 在檢測到傳感器異常時，通過時變權重分配矩陣調整傳感器的權重； 對正常傳感器和異常傳感器的傳感器權重調整后，將調整后的權重與所述最優狀態估計值結合，生成最終溫度測量值； 其中，通過卡爾曼濾波算法對狀態向量和協方差矩陣進行更新，包括步驟： 根據特征向量矩陣和對角線特征值矩陣初始化初始狀態向量和初始協方差矩陣； 基于所述初始狀態向量，構建溫度動態演化模型； 將所述初始狀態向量輸入溫度動態演化模型中作為初始數據，所述溫度動態演化模型通過狀態轉移方程建立系統狀態從當前時刻到下一時刻的演化規則； 基于所述初始協方差矩陣，計算下一時刻的協方差矩陣和卡爾曼增益； 根據卡爾曼增益計算下一時刻狀態向量的最優狀態估計值； 所述狀態轉移方程計算公式為： ； 所述協方差矩陣計算公式為： ； 所述卡爾曼增益計算公式為： ； 所述最優狀態估計值的計算公式為： ； 其中，為時刻的狀態向量，初始值為初始狀態向量，為時刻的狀態向量，為狀態轉移矩陣，描述狀態從時刻到時刻的轉移關系，為控制輸入矩陣，當無外部控制輸入時，可設為單位矩陣，當有溫度調節裝置時，表示其對狀態的影響系數，為時刻的控制輸入向量，為時刻的協方差矩陣，初始值為初始協方差矩陣，所述初始協方差矩陣通過特征分解技術提取的對角線特征值矩陣初始化所得，為時刻的協方差矩陣；為卡爾曼增益，用于決定觀測值對狀態修正的貢獻權重，為觀測矩陣，是根據傳感器特性設計的轉換矩陣；所述為時刻的觀測值，由標準化測量信號經低通濾波后輸出的實時測量數據構成，為時刻的最優狀態估計值，的初始值為歷史最優狀態估計值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東匯龍電器有限公司，其通訊地址為：528300 廣東省佛山市順德區容桂街道細滘社區細滘路81號中建創科園1棟101號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。