РЕАЛИЗАЦИЯ ФИЛЬТРА КАЛМАНА ПРИ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ ОТ ДАТЧИКА УРОВНЯ ТОПЛИВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ ОТ НАВИГАЦИОННО-СВЯЗНОГО ТЕРМИНАЛА

Nikolai Yurevich Alekseev, Alexander Aleksandrovich Kudryavtsev, Gennadiy Ivanovich Asmolov, Oleg Pavlovich Lobov


Аннотация


Все измерительные приборы обладают некоторой погрешностью, составляющими которой могут быть внешние и внутренние воздействия. Это приводит к тому, что информация, считываемая с измерительных устройств, оказывается искаженной. Чем сильнее зашумлены данные, тем сложнее их обрабатывать. Одной из задач мониторинга параметров работы транспортных средств является измерение уровня топлива в баке, определение заправок и сливов, а также расчет расхода топлива. В данной статье рассматриваются данные от датчика уровня топлива с последующей обработкой этих данных.

Цель – получение достоверных значений уровня топлива в баке транспортных средств с использованием фильтра Калмана.

Метод или методология проведения исследования: в статье предложен метод фильтрации данных уровня топлива, подразумевающий использование данных от датчика топлива и дополнительной информации от навигационно-связного терминала.

Результаты: получены отфильтрованные значения уровня топлива в баке транспортных средств.

Область применения результатов: полученные результаты целесообразно применять в автотранспортных предприятиях для контроля расхода топлива транспортных средств.


Ключевые слова


фильтр Калмана; уровень топлива; датчик уровня топлива

Полный текст:

PDF>PDF

Литература


Brammer K., Ziffling G. Fil’tr Kalmana-B’yusi [Kalman-Bucy Filter]. M.: Science, 1982. 200 p.

Kurshin V.V. Matematicheskoe i programmnoe obespechenie navigatsii s ispol’zovaniem sistem GLONASS/GPS/WAAS [Mathematical and navigation software using GLONASS / GPS / WAAS systems]. 2003 339 p.

Medvedev A.G. Razrabotka i issledovanie poverkhnostnykh emkos­tnykh datchikov dlya izmereniya urovnya topliva [Development and research of surface capacitive sensors for measuring fuel level]. 2008. 235 p.

Sirota A.A. Metody i algoritmy analiza dannykh i ikh modelirovanie v MATLAB [Methods and algorithms for data analysis and their modeling in MATLAB]. St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2016. 380 p.

Brown R.G., Hwang P.Y. C. Introduction to Random Signals and Applied Kalman Filtering. John Wiley & Sons, 2012. 397 p.

Grewal M.S., Andrews A.P. Kalman Filtering Theory and Practice. NJ: John Wiley & Sons, 2001. 410 p.

Grewal M.S., Andrews A.P. Kalman Filtering: Theory and Practice Using MATLAB. John Wiley & Sons, 2001. 401 p.

Jacobs O.L.R. Introduction to Control Theory. Oxford University Press, 1993. 390 p.

Welch G., Bishop G. Chapel Hill: Department of Computer Science University of North Carolina at Chapel Hill, 2001. 16 p.




DOI: https://doi.org/10.12731/2227-930X-2018-3-9-23

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2019 Nikolai Yurevich Alekseev, Alexander Aleksandrovich Kudryavtsev, Gennadiy Ivanovich Asmolov, Oleg Pavlovich Lobov

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0.

ISSN 2328-1391 (print), ISSN 2227-930X (online)