过滤被测量对象的测量值的过滤方法及该过滤方法的使用与流程

本发明涉及过滤被测量对象的测量值的过滤方法，特别是计算机实现的过滤方法，在确定和提供被测量对象的测量结果的方法中使用该过滤方法的方法，以及执行该方法的测量设备和测量系统，该方法包括以下步骤：借助于测量设备重复地或连续地确定和提供被测量对象的测量值，通过执行过滤方法来过滤测量值，以及作为或基于通过执行过滤方法确定的过滤结果来确定和提供被测量对象的测量结果。

背景技术：

1、在许多不同的应用中使用过滤各种不同类型被测量对象的测量值的时间序列的过滤方法以去除测量值中包括的噪声，和/或例如作为或基于测量值与测量值的过滤值之间的残差来确定噪声的属性。

2、例如，测量特定应用中感兴趣的被测量对象的测量设备被用于各种不同的应用中，该应用包括工业应用以及实验室应用。由特定应用中使用的测量设备确定和提供的被测量对象的测量值通常被用于监测、调节和/或控制被测量对象、工厂或设施的操作(例如，生产设施)和/或在应用处执行的过程(例如，生产过程)的至少一个步骤。例如，在化学生产过程中，能够监测生产过程中使用的反应物浓度和/或过程产生的前产物、中间产物和/或离析物中包含的分析物的浓度，并且能够基于被测量对象的测量值来安排、调节和/或控制生产过程的一系列过程步骤。例如，测量诸如ph值、游离氯浓度和/或介质浊度的被测量对象的液体分析测量设备例如在游泳池、饮用水供应网络和净水厂中使用以监测、调节和/或控制水质。

3、取决于具体应用，生产过程的效率和/或生产率、所生产产品的产品质量、设施、工厂和/或实验室的运行安全和/或饮用水的质量可能取决于测量精度和测量值的可靠性。

4、不幸的是，被测量对象的测量值(诸如由测量设备确定(例如测量)的测量值)不仅包括与被测量对象的量化对应的主成分，还包括叠加在主成分上的噪声。这种噪声会损坏测量值的可靠性和准确性，这又可能对任何监测、调节、控制和/或至少一项基于测量值执行的其他任务产生负面影响。

5、这个问题能够通过借助于能够消除至少一些噪声的过滤器对测量值进行过滤来克服。可用于此目的的过滤器示例包括平滑过滤器、移动平均过滤器、savitzky-golay过滤器和小波分解过滤器。这些过滤器已在使用中得到证明。然而，缺点是这些过滤器在它们能够投入运行之前需要参数化。

6、取决于过滤器的类型，参数化例如包括为过滤器的每个过滤器参数确定最佳设置或值并且对应地调整过滤器的过滤器设置。借助于参数化来确定过滤器的过滤强度。当所使用的过滤强度太低时，过滤器过于粗糙而无法去除所有噪声。因此，在这种情况下，过滤值仍然包括大量噪声。另一方面，当过滤器过滤强度过大时，不仅会消除噪声，还会消除主成分的贡献。在这种情况下，被测量对象的在时间上的快速变化可能不再反映在过滤值中。

7、作为一个简单的示例，当使用将每个过滤值确定为预定数量的连续确定的测量值的移动平均值的移动平均过滤器时，参数化包括确定用于确定每个过滤值的测量值的数量。当过滤值被确定为仅两个测量值的移动平均值时，过滤强度低，并且因此过滤值可能仍然包括相当数量的噪声。另一方面，当过滤值被确定为极大数量的测量值(例如数百个测量值)的移动平均值时，过滤强度非常高。在这种情况下，测量值的时间序列可能会通过过滤到过滤值不再反映代表被测量对象大小的主成分的时间依赖性的程度而被扁平化。

8、因此，过滤器的参数化通常需要对测量值的属性和噪声的属性进行专家分析，然后手动调整过滤器参数。测量值和噪声的属性通常是事先不知道的。这使得参数化成为一个要求高、时间和成本密集的过程，尤其是在使用复杂和/或卷积的过滤方法时。

9、如果可以使用更普遍适用的过滤器参数化，可以避免一些这种时间和精力，该参数化例如是至少可以用于过滤由相同类型的测量设备确定的测量值的时间序列而无论其中使用单独测量设备的应用如何、和/或无论它们执行的测量类型如何的参数化。

10、不幸的是，包括在由测量设备测量的测量值中的噪声的属性不仅取决于测量设备的属性，例如测量设备执行的测量所固有的测量不确定性，而且取决于被测量对象在特定应用中变化的时间尺度以及测量设备在测量地点暴露的测量条件。例如，在应用(其中，流量在管道内呈现稳定的层流剖面)中由流量计测量的流经管道的介质的流量的测量值中包括的噪声属性可能与应用(其中，流量剖面明显不太稳定)中由同一流量计确定的测量值中包括的噪声的属性非常不同。作为另一个例子，当介质呈现稳定、平坦的表面时，由液位测量设备测量的容器中的介质液位的测量值中包括的噪声的属性可能与当容器内的介质呈现粗糙表面和/或被泡沫覆盖时包括在由同一液位测量设备确定的测量值中的噪声的属性非常不同。

11、因此，即使可以确定更普遍适用的过滤器参数化，使用已经被对应地参数化的过滤器来消除叠加于在特定应用中或针对特定应用确定的测量值上的噪声，在大多数情况下比使用基于对测量值的属性的专家分析和在特定应用中或针对特定应用确定的测量值中包括的噪声而被参数化的过滤器效果要差得多。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种对被测量对象的测量值进行过滤的过滤方法，特别是一种适用于在确定和提供被测量对象的测量结果的方法使用的过滤方法，其使得能够实现有效的噪声降低，特别是一种过滤方法，其考虑了测量值和噪声的应用特定属性，而不需要专家分析或关于这些属性的先验知识。

2、该目的通过过滤被测量对象的测量值的过滤方法实现，该方法包括以下方法步骤：

3、记录数据，该数据包括被测量对象的测量值及其确定时间，

4、基于所记录的数据中包括的训练数据，通过以下操作对具有可调整的过滤强度的过滤器进行参数化：

5、将过滤强度设置为预定的初始过滤强度，

6、执行借助于过滤器对训练数据中包括的测量值进行过滤并且确定由过滤器提供的过滤值的分形维数的过程，以及

7、通过将过滤器的过滤强度增加到更高的过滤强度，并且通过随后过滤测量值和确定由具有更高过滤强度的过滤器确定的过滤值的分形维数来迭代重复该过程，直到在过程的每次迭代结束时确定的分形维数的衰减下降到低于预定阈值为止，

8、基于与在最后一次迭代中采用的过滤强度相对应的参数化，将过滤器投入运行，

9、借助于参数化的过滤器过滤被测量对象的测量值，以及

10、提供过滤结果，该过滤结果包括由参数化的过滤器确定的被测量对象的测量值的过滤值和/或测量值与由参数化的过滤器确定的过滤值之间的残差。

11、本发明提供的优点是，过滤器的参数化以自主的完全数据驱动的方式执行，其既不需要对数据进行专家分析也不需要对测量值的属性和噪声的属性有任何先验知识。

12、另一个优点是，在迭代期间确定的分形维数提供了过滤值复杂性的定量测量。对应地，在迭代期间确定的分形维数序列提供了过滤器的参数相关能力的定量测量以消除测量值中包括的噪声。因此，基于分形维数的衰减，该方法提供过滤器的参数化，其考虑测量值的应用特定属性和噪声的应用特定属性。这使得能够以相同的方式普遍应用本文公开的方法以确定高度准确和可靠的过滤值，而无论被测量对象和测量值中包括的噪声的应用特定属性如何。

13、在某些实施例中，过滤器是可参数化过滤器、平滑过滤器、滑动窗口过滤器、移动平均过滤器、savitzky-golay过滤器、小波分解过滤器、自回归过滤器(ar过滤器)、自回归移动平均过滤器(arma过滤器)、自回归积分移动平均过滤器(arima过滤器)、被配置为基于自回归积分移动平均模型(arima模型)来过滤测量值的自回归移动平均过滤器(arima过滤器)、季节性自回归移动均值过滤器(sarima过滤器)、网络过滤器、神经网络过滤器、或包括神经网络、循环神经网络、卷积神经网络或长短期记忆(lstm)的神经网络过滤器。

14、在某些实施例中，过滤器被配置为基于参数设置进行操作，参数设置是能够以使得过滤器的过滤强度能够被设置为多个不同的预定过滤强度的方式调整的。

15、根据第一实施例，初始过滤强度：a)基于包括在训练数据中的测量值的数量和/或基于包括在训练数据中的测量值的频谱被预先确定，或者，b)被设置为默认值。

16、根据第二实施例，训练数据是未标记数据和/或包括预定数量的测量值和/或在初始和/或预定训练时间间隔或任意选择的预定持续时间的时间间隔期间测量的测量值。

17、在某些实施例中，每次迭代包括以下步骤：

18、a)作为或基于在相应迭代期间确定的过滤值的分形维数与包括在训练数据中的未过滤测量值的分形维数的比率来确定分形维数的衰减，或者

19、b)作为或基于在相应迭代期间确定的过滤值的分形维数与在先前迭代期间确定的过滤值的分形维数的比率来确定分形维数的衰减，或者

20、c)基于先前确定的分形维数中的三个或更多个和/或基于拟合到若干或所有先前确定的分形维数的函数的属性来确定分形维数衰减。

21、根据第三实施例，过滤方法还包括以下步骤：

22、至少一次、周期性地或重复地更新过滤器的参数化，以及

23、随后以基于更新的参数化进行操作的过滤器来确定和提供过滤结果，

24、其中，每个更新的参数化是通过基于所记录的数据中包括的数据重复过滤器的参数化的确定来确定的，所记录的数据包括被测量对象的至少一个测量值，该至少一个测量值在过滤器的先前参数化已经被确定之后被确定和/或被记录。

25、根据第三实施例的改进，当确定相应的更新的参数化时，每个更新的参数化是基于包括在所记录的数据中的数据来确定的，所记录的数据已经在时间点之前的预定持续时间的时间间隔期间被确定和/或被记录。

26、根据第三实施例的另一个改进，参数化：

27、a)在预定的重新参数化时间间隔之后周期性地被更新，

28、b)在能够对被测量对象的测量值的属性和/或对测量值中包括的噪声的属性产生影响的事件已经发生之后被更新，和/或

29、c)当在最后一次确定参数化之后已经确定和/或记录了大于或等于测量值之一的给定数量时被更新。

30、本发明还包括一种在确定和提供被测量对象的测量结果的方法中使用根据本发明的过滤方法的方法，包括以下步骤：

31、借助于测量设备重复地或连续地确定和提供被测量对象的测量值，其中，测量设备是在测量地点处测量被测量对象的物理设备，或者由基于提供给它的数据重复地或连续地确定和提供被测量对象的测量值的虚拟设备、计算机实现的设备或软传感器给出，

32、基于测量值及其确定时间，通过执行根据本发明的过滤方法来过滤被测量对象的测量值，以及

33、作为或基于通过执行过滤方法确定的过滤结果来确定和提供被测量对象的测量结果，其中，过滤结果包括过滤值或包括过滤值和残差两者。

34、在某些实施例中，确定测量结果的方法还包括以下步骤中的至少一个：

35、针对两个或更多个被测量对象执行确定和提供被测量对象的测量结果的方法，

36、基于测量结果，监测、调节和/或控制被测量对象或至少一个被测量对象，监测、调节和/或控制工厂或设施的运行，和/或监测、调节和/或控制在应用处执行的过程的至少一个步骤，其中，测量设备被使用，以及

37、将被测量对象的测量结果提供给配置为监测、调节和/或控制相应被测量对象、工厂或设施的操作、和/或在应用处执行的过程的至少一个步骤的上级单元，其中，确定被测量对象的测量值的测量设备被使用。

38、本发明还以一种测量设备实现，该测量设备被配置为执行确定测量结果的方法，该测量设备包括：

39、测量单元，其被配置为确定和提供被测量对象的测量值，

40、计算装置、与计算装置相关联的存储器和安装在计算装置上的计算机程序，当计算装置执行程序时，计算机程序使计算装置执行基于由测量单元提供给计算装置的测量值确定和提供测量结果的方法。

41、本发明还在一种测量系统中实现，该测量系统被配置为针对至少一个被测量对象来执行确定的测量结果的方法，该测量系统包括：

42、针对每个被测量对象，确定和提供相应被测量对象的测量值的测量设备，

43、计算装置，其连接到每个测量设备和/或与每个测量设备通信，并且被配置为接收每个被测量对象的测量值，

44、与计算装置相关联的存储器，以及

45、安装在计算装置上的计算机程序，当计算装置执行程序时，计算机程序使计算装置针对每个被测量对象执行确定和提供测量结果的方法。

46、在测量系统的某些实施例中：计算装置位于边缘设备中、上级单元中或云中，并且至少一个或每个测量设备经由上级单元、经由位于相应测量设备附近的边缘设备、和/或经由互联网连接到计算装置或与计算装置直接通信。

47、本发明进一步体现在包括指令的计算机程序中，当计算机执行程序时，该指令使计算机基于提供给计算机的测量值来执行根据本发明的过滤方法；以及，一种计算机程序产品，包括该计算机程序和至少一个计算机可读介质，其中，至少计算机程序被存储在该计算机可读介质上。