表面形貌测量系统中光纤传感器的数据融合算法

摘要

光纤传感器测量表面形貌系统的精度会受系统中噪声的影响.为了提高系统的精度和可靠性,提出了一种基于关系矩阵的统计加权数据融合算法.将该算法和基于卡尔曼滤波的均值融合算法应用于表面形貌测量数据的处理中,并对融合后的数据进行了对比分析.结果表明:基于关系矩阵的统计加权的数据融合算法对固定测量点的标准差为0.040 1,变异系数为0.084;基于卡尔曼滤波的均值融合算法对固定测量点的标准差为0.034 1,变异系数为0.073.基于卡尔曼滤波的均值融合算法比基于关系矩阵的统计加权数据融合算法能更为精准有效地还原表面形貌.