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基于多传感器信息融合的LNG液位检测系统设计
资料介绍
随着能源危机和环境污染的日益加剧，清洁能源在工业生产中所占的比重日益上升，液化天然气(LNG)由于清洁、安全、高效等特点，逐渐成为石化资源的主角。在 LNG运输过程中，实时监测槽车位置和 LNG的在途状态是实现安全生产的重要保障。
本文以槽车运输途中LNG罐体液面为监测对象，以布局分散的超声波传感器为数据来源，通过单片机电路进行信号调理和信息预处理，实现在多传感器模式下的液位监测目标，最后探索了以卡尔曼滤波为核心的分布式多传感器信息融合技术。
本文设计并搭建了LNG液位监测的实验室模拟软硬件平台。首先，利用超声波传感器测得模拟罐体的液位深度，以微小模拟电压信号通过信号调理电路后，以有线方式传给单片机；其次，单片机对数据进行采集、显示、报警以及相关模式设置，同时将数据提交给上位机；最后，利用上位机软件对数据进行曲线显示，再利用信息融合算法进行数据处理，得到较为准确的液位值。
另外，本文基于经典卡尔曼滤波理论，将LNG罐体在运输途中的系统视为多传感器时滞模型，并针对可能存在的数据丢失和传输时延，采用按矩阵加权、引入状态增广矩阵等方式，修正卡尔曼滤波器的递推公式，设计分布式矩阵加权融合估计算法，并且给出了任意两个传感器之间的滤波误差互协方差阵的计算公式。
通过实验，比较本设计测量结果与实际数据，该系统的精确度较高，实验数据的波动性较小，可以用来监测LNG在槽车运输途中的液位变化，具有一定的理论价值和现实意义。
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