摘要
针对工业生产线物联网数据采集、现代机器人散热控制系统以及新能源汽车电池温度管理等领域出现的温度数据在传统的数据采集方式中存在的噪声干扰大的问题,本项目以新能源汽车电池温度管理作为研究基础通过卡尔曼滤波算法,实现对温度采集数据的过滤,优化其数据采集结果的稳定性。实验将采集到的原始温度数据,通过卡尔曼滤波算法对原始传感器获取的信息数据进行噪声抑制与状态优化,从而实现温度数据的高精度测量。实验结果表明,滤波处理后的数据高度拟合、收敛性能良好、鲁棒性强,为工业生产线物联网数据采集、智能家居温控系统、生物发酵环境监控以及现代机器人散热控制系统等涉及温度控制应用的场景提供了一种新的技术手段。
出处
《轻工标准与质量》
2026年第1期78-80,共3页
Standard & Quality of Light Industry
基金
校级科学研究基金(2023KYJ001)
国家级大学生创新训练项目(202310595089)。
