买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华电电力科学研究院有限公司申请的专利一种多源异构数据系统的状态估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116383730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310203672.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种多源异构数据系统的状态估计方法是由黄一博;许伟强;蔚伟;张方;张莉;孔婧;丁宇鸣设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多源异构数据系统的状态估计方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于区间划分及辅助函数的多源异构数据系统的状态估计方法，该方法利用区间划分结合辅助函数的方法，从异构数据中获取系统输出的后验概率，并利用Chapman‑Kolmogorov方程，得到异构数据下系统状态的后验概率。通过序列重要度采样SequentialImportanceSampling，SIS，在每个时刻下利用重要度函数采样获取粒子，随后基于上述求得的异构数据下系统状态的似然函数给每个粒子分配权值，并通过各粒子加权和表征系统估计系统的状态。通过本申请，解决了相关技术中难以利用异构数据来对工业系统运行中的过程状态进行估计的问题，提升了对于多元异构数据的系统状态估计结果的准确率。

本发明授权一种多源异构数据系统的状态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于区间划分及辅助函数的多源异构数据系统的状态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：建立系统模型与传感器输出方程，其中，所述系统模型包括状态方程和输出方程，其中，所述系统模型通过如下公式表示： 其中，是所述状态方程，是所述输出方程，k为当前时刻，为系统状态变量，为控制输入，为系统输出，为过程噪声，为量测噪声； 和为非线性函数;，和分别为系统状态变量、控制输入和过程噪声的维数；为系统输出变量个数；系统内的噪声独立同分布，且系统状态初始值有概率密度函数；噪声和分别有概率密度函数和； 所述传感器输出方程为： 其中是映射,用于将系统输出映射为异构类型数据，所述异构类型数据包括：开关量、类别型数据和整型数据； 步骤S2：根据工业系统的历史经验知识获取先验概率分布，根据所述先验概率分布进行采样，生成预设数量个服从所述先验概率分布的运算粒子，所述先验概率表示为，所述状态运算粒子表示为：，且每个运算粒子分配的权重为； 异构传感器的输出信号表示为，所述系统输出的区间范围表示为； 步骤S3：在当前时刻，获取工业系统各个异构传感器的输出信号，根据所述输出信号和所述传感器输出方程，通过如下公式：得到系统输出的区间范围 其中，连续函数定义为； 步骤S4，构建与所述系统输出相关的辅助函数，根据所述辅助函数，将区间划分为两两无交的开区间的并集，所述两两无交的开区间的并集通过如下公式表示： 其中,N，是与所述工业系统输出相关的辅助函数； 步骤S5，根据所述辅助函数、所述划分之后的区间范围，计算似然函数，其中，根据如下公式计算似然函数： 其中，,分别代表函数,的导数； 步骤S6，通过Chapman-Kolmogorov方程，以所述传感器的输出信号为运算参数，对所述似然函数进行优化计算，其中，通过如下公式，对所述似然函数进行优化计算： ； 步骤S7，根据优化后的所述似然函数，计算所述各个运算粒子的权重并所有运算粒子进行归一化处理，生成概率质量函数，所述概率质量函数的数学表达为； ； 步骤S8，根据所述概率质量函数，利用重采样算法对所述运算粒子进行重采样，并重新分配权重参数包括： 每次迭代时，在当前状态运算粒子中选择预设数量个权重更大的运算粒子，并基于所述权重更大的运算粒子进一步重新分配权重，其中，所述运算粒子的权重越大，表征其越接近真实状态； 步骤S9，基于所述各个运算粒子的加权和，计算系统的状态估计结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华电电力科学研究院有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区三墩镇西园一路10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。