摘要
本申请涉及温度控制技术领域,尤其是涉及基于卡尔曼滤波的温度传感器融合补偿方法及系统,方法包括采集原始测量信号并进行预处理;根据预处理结果构建各传感器的特征向量矩阵和对角线特征值矩阵;通过卡尔曼滤波算法对所述状态向量和协方差矩阵进行更新,生成最优状态估计值;根据各传感器的残差分布和KL散度评估调整各传感器的权重;在对正常传感器和异常传感器的传感器权重调整后,将各传感器的权重与所述最优状态估计值进行加权求和,生成最终温度测量值。本发明通过卡尔曼滤波算法提高人们对高频噪声和设备误差对传感器的影响程度的判断;并通过残差值计算和KL散度评估动态调整各传感器的权重,显著提高系统的鲁棒性和补偿精度。