起重机能耗检测无线传感网数据处理技术研究

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1、硕士学位论文起重机能耗检测无线传感网数据处理技术研究StudyonDataProcessingTechnologiesinWirelessSensornetworkforCranesEnergyConsumptionDetection作者：李响导师：姜秀柱副教授中国矿业大学二○一六年四月中图分类号TP212学校代码10290UDC密级公开中国矿业大学硕士学位论文起重机能耗检测无线传感网数据处理技术研究StudyonDataProcessingTechnologiesinWirelessSensornetworkforCranesEnergyConsu

2、mptionDetection作者李响导师姜秀柱申请学位工学硕士培养单位计算机学院学科专业计算机应用技术研究方向无线传感器网络答辩委员会主席评阅人二○一六年四月论文审阅认定书研究生在规定的学习年限内，按照研究生培养方案的要求，完成了研究生课程的学习，成绩合格；在我的指导下完成本学位论文,经审阅，论文中的观点、数据、表述和结构为我所认同，论文撰写格式符合学校的相关规定，同意将本论文作为学位申请论文送专家评审。导师签字：年月日致谢本论文在导师姜秀柱的悉心指导下完成，没有老师的指导和鼓励,论文不可能得以顺利完成。师从三载，收获颇丰，感触亦深。老师优秀的做人

3、品质，严谨的治学态度，开拓创新的精神，高屋建瓴把握全局的能力，忘我的工作精神潜移默化的影响着我，这是他传授给我的最宝贵财富。在此，谨向导师致以最崇高的敬意和最衷心的感谢。感谢已经毕业的王慧杰、包向阳、邓德久等师姐师兄，感谢汤镇宇、郝宁、黄祥东、张敏、周军娜以及实验室的其他同学，谢谢你们在这三年的学习和生活中给予我的关心和帮助，带给我很多难以忘怀的美好记忆和快乐时光，能同你们在同一个实验室工作和学习，我深感荣幸。我们一起笑过，一起面对困难。即将步入工作岗位，虽离别在即，天各一方，但我们的友谊不会因此中断。感谢计算机学院硕士13级所有同学在这三年中给予我

4、的关心和帮助。感谢学校里帮助过我的所有好心人。感谢我的父母一直以来对我无微不至的关怀和支持，包容我的不懂事，鼓励我，鞭策我，给予我心灵上的启迪。在此，我向我的家人和亲人致以最诚挚的谢意！最后，向论文评审专家致以诚挚的感谢，感谢你们在百忙之中抽出时间对论文进行评审。感谢各位答辩老师对本文进行答辩，谢谢你们！摘要起重机能耗检测是起重机节能设计及节能监管的基础。起重机能耗检测无线传感网络采用无线传感器收集输入电能数据和运动机构的速度数据。起重机运行环境复杂，时刻面临着强烈的机械振动、高温、电磁干扰以及传感器零点漂移，导致传感器收集的数据经常出现不规则的非线

5、性干扰变化，针对此问题，本文引入卡尔曼滤波器技术对传感器数据进行处理以期获得更准确的数据。本文研究了传统卡尔曼滤波器技术及其扩展技术的特点及应用，重点分析讨论了基于平方根无迹卡尔曼滤波（SRUKF）的数据处理方法，并在此基础上提出了能进一步提高估计精度的带自适应噪声估计器的ANE-SRUKF处理算法。在ANE-SRUKF算法中引入了自适应噪声统计估计器，文中给出了适用于SRUKF的噪声均值和协方差计算公式。仿真实验结果表明，相比于传统的SRUKF，本文提出的ANE-SRUKF能够有效的估计噪声的协方差，其数值精度高于SRUKF18%左右。此外，起重机

6、运行机构大车、小车和提升机构在三维方向运动具有相互影响的特点，因此三个运动机构的传感器数据具有相关性，根据一致性卡尔曼滤波思想，调整ANE-SRUKF的滤波过程，使其适应一致性卡尔曼滤波要求，形成了一致性平方根无迹卡尔曼滤波C-ANE-SRUKF的无线传感器网络数据处理算法。实验结果表明，与无迹卡尔曼滤波（UKF）和粒子滤波（PF）相比，C-ANE-SRUKF的估计精度可提高9%左右，C-ANE-SRUKF算法的耗时与UKF算法相当，远低于PF算法。该论文有图21幅，表4个，参考文献89篇。关键词：起重机；能耗检测；平方根无迹卡尔曼滤波；数据处理；一

7、致性滤波IAbstractCranesenergyconsumptiondetectionisthebasisofcranesenergy-savingdesignandenergyregulation.Cranesenergyconsumptiondetectionwirelesssensornetworkscollectthepowerdataandspeeddataofthemotionmechanismsusingthewirelesssensors.Craneworksincomplexenvironmentandaccompaniedwi

8、thstrongmechanicalvibration,heat,electromagneticinterf