Ứng dụng bộ lọc kalman xử lý tín hiệu cân động

Bài viết Ứng dụng bộ lọc kalman xử lý tín hiệu cân động nghiên cứu ứng dụng thuật toán Kalman vào xử lý tín hiệu cân động điện tử hoạt động dưới băng tải hoạt động liên tục. Tín hiệu cân động sẽ được đọc từ cảm biến trọng lực lên phần mềm Matlab.

ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 18, NO 11, 2020 39 ỨNG DỤNG BỘ LỌC KALMAN XỬ LÝ TÍN HIỆU CÂN ĐỘNG APPLICATION OF KALMAN FILTER FOR SIGNAL PROCESSING OF DYNAMIC WEIGHING SYSTEMS Đào Văn Phượng1, Nguyễn Anh Tuấn1, Vũ Trung Hiếu2 Trường Cao đẳng Công thương TP.HCM; daovanphuong81@gmail.com Đại học khoa học kỹ thuật Nam Đài; vutrunghieu192601@gmail.com Tóm tắt - Cân xác định trọng lượng nhu cầu phổ biến đời sống ngày Cân đo trọng lượng băng tải hoạt động liên tục giúp cho trình hoạt động sản xuất liên tục, khơng bị gián đoạn Xử lý tín hiệu cân động băng tải hoạt động liên tục thách thức khó khăn cần giải Trong báo này, nhóm tác giả nghiên cứu ứng dụng thuật tốn Kalman vào xử lý tín hiệu cân động điện tử hoạt động băng tải hoạt động liên tục Tín hiệu cân động đọc từ cảm biến trọng lực lên phần mềm Matlab Thuật toán Kalman xây dựng phần mềm Matlab để xử lý tín hiệu Kết nghiên cứu đối sánh với phương pháp lọc Fir lọc trung bình, phần mềm Matlab Sau giải thuật Kalman viết ứng dụng vào Kit vi xử lý để chế tạo cân động điện tử cho băng tải cân trái Abstract - Weight determination scales are a common need in all areas of human daily life nowadays The weighing scale on a continuous conveyor will help the production process be continuous and uninterrupted Processing the weighing signal under a continuous conveyor belt is a challenging and difficult task In this paper, we will study the application of Kalman algorithm to process electronic Dynamic Scale signals operating under continuous operating conveyors Dynamic Scale signal will be read from LoadCell sensor to Matlab software Kalman algorithm will be built on Matlab software to process this signal The study results will be compared with those by the average Fir filter Then Kalman algorithm will be written and applied to the microprocessor Kit to make electronic Dynamic Scales for fruit weighing Từ khóa - Bộ lọc Kalman; cân động điện tử; cân điện tử; tín hiệu cảm biến trọng lực; xử lý tín hiệu Key words - Kalman filter; electronic dynamic scales; electronic scales; loadcell signal; signal processing Giới thiệu Cân trọng lượng nhu cầu cần thiết thiếu đời sống xã hội, từ người nông dân làm rau, củ, quả, trái cây, … khu chế xuất, nhà máy sản xuất hàng trăm sản phẩm ngày phải sử dụng cân để xác định trọng lượng, phân loại sản phẩm Trên thực tế nhà máy sản xuất muốn biết khối lượng hàng hoá, sản phẩm hay nguyên vật liệu, cho lĩnh vực khác bến cảng, trạm cân xe phát tải cảnh sát giao thông sử dụng cân điện tử Sự phát triển tự động hóa tạo dây chuyền sản xuất liên tục, hồn tồn tự động Do đó, việc cân trọng lượng sản phẩm băng chuyền hoạt động liên tục cần thiết Khác với cân tĩnh, cân động cân hoạt động băng chuyền hoạt động liên tục, trình hoạt động băng chuyền gây giao động từ gây sai số cho kết cân Đã có nhiều nghiên cứu thuật tốn xử lý tín hiệu cho cân động công bố [1], [2], [3] Trong nghiên cứu tác giả M Halimic, W Balachandran, M Hodzic, F Cecelja [4], trình bày phuơng pháp điều khiển Lọc tuyến tính bậc hai (LQG) để cải thiện hiệu suất hệ thống cân động Các tác giả phân tích áp dụng phương pháp LQG để cải thiện hiệu suất vòng điều khiển vị trí hệ thống cân trọng lượng dựa kết cho thấy hiệu suất cải thiện Tuy nhiên, kết nghiên cứu rút đánh giá thuật toán mức độ mơ thí nghiệm Trong nghiên cứu ước lượng Fuzzy Logic cho hệ thống cân động [5] nhóm tác giả M Halimic, W Balachandran, Y Enab, tác giả áp dụng ước lượng logic mờ lọc để phân tập dùng lược đồ phân tập mờ C-means Các tập logic mờ lựa chọn theo qui luật định kết làm tăng độ xác ước lượng trọng lượng sản phẩm Tuy nhiên, phương pháp phức tạp, phụ thuộc nhiều vào cấu trúc phần cứng độ dao động sản phẩm trình cân, làm cho trình ước lượng tăng mặt thời gian, gây tượng trễ tính tốn gây sai số Một nghiên cứu khác Higino Couto sử dụng kỹ thuật xử lý tín hiệu cổ điển [6], dựa lọc trung bình dịch chuyển ngẫu nhiên tự thích nghi kết hợp với ngõ số ổn định đáp ứng với thay đổi trọng lượng Nghiên cứu tập trung vào việc giải vấn đề cho xử lý tín hiệu đáp ứng nhanh với thay đổi trọng lượng tác động lên cảm biến trọng lượng Kết nghiên cứu hiệu với loại cảm biến trọng lượng tĩnh, có khả đáp ứng nhanh cho lần thay đổi giá trị trọng lượng Trong nghiên cứu nhóm tác giả Qisheng Wu, Ruoyu Pan, Xianglong Luo, Lei Li phương pháp xử lý tín hiệu cho hệ thống cân động sử dụng mạng SSA-LVQ [7] Dữ liệu thu thập Thuật tốn phân tích phổ (SSA) tiền xử lý, sau giá trị đỉnh trục trước, sau, độ dốc tăng dần độ dốc giảm dần cầu cân, tốc độ loại phương tiện, sử dụng làm đầu vào học tập cho Mạng lượng tử hóa véc tơ (LVQ) trọng lượng tĩnh đầu để mơ Kết cho thấy: độ xác với phương pháp đề xuất cao tín hiệu số truyền thống, phương pháp xử lý mạng LVQ truyền thống, phương pháp giảm hiệu sai số đo động hệ thống cân, áp dụng trực tiếp cho hệ thống cân Phương pháp phù hợp cho việc thiết kế hệ thống cân có tải trọng lớn cân tải trọng xe, cho phép sai số lớn Trong nghiên cứu nhóm tác giả Piotr BAZYDLO, Roman SZEWCZYK, Michał URBANSKI [8] hệ thống tích hợp cân động dựa SCSDA Nghiên cứu đề cập tới tích hợp ba mơi trường SCADA, LabVIEW MATLAB để tạo hệ thống cơng nghiệp có khả đối phó với vấn đề trọng lượng dao động lớn 40 Ngoài ra, thuật toán đáp ứng khả thi cho điều khiển trình trao đổi liệu trình bày Bài viết bao gồm mô tả khả ứng dụng, kiểm tra hiệu suất, lợi ích nhược điểm hệ thống sử dụng môi trường SCADA LabVIEW MATLAB Trong nghiên cứu [14], tác giả giới thiệu nghiên cứu hệ thống điện tử, học phần mềm, nơi phép đo trọng lượng trứng thực động, phát triển, phương pháp cho kết phù hợp với sản phẩm cân trứng Nhóm tác giả Maciej [15], trình bày nghiên cứu cân động dựa mơ hình FIR, nghiên cứu tiếp cận đề xuất báo mơ tả dạng lược đồ lọc dựa mơ hình đáp ứng xung hữu hạn phản ứng hệ thống cân Trong nghiên cứu [16], nhóm tác giả giới thiệu Các thí nghiệm xác nhận sửa đổi thích hợp, phương pháp dựa nhận dạng trở thành công cụ đáng tin cậy để đo khối lượng động cân kiểm tra Có nhiều cơng ty sản xuất cân động ứng dụng cân đo xác định trọng lượng cho nhiều loại sản phẩm khác nhau, kỹ thuật sử dụng cho hệ thống có nhiều điểm khác Hãng sản xuất cân Mettler Toledo [9] giới thiệu sản phẩm cân bưu kiện động, với tính cân bưu kiện đặt băng tải, với tốc độ băng tải khoảng 90m/phút, độ xác ±10g Với hệ thống cân động này, vật cần cân đóng hộp nên độ rung lắc thấp Sản phẩm cân chủ yếu bưu kiện, cho độ xác ±10g Cân băng tải SIEMENS [10] cân băng tải tích lũy ứng dụng để cân xác định khối lượng vật liệu chạy qua tuyến băng, ứng dụng ngành công nghiệp khai thác (than, quặng…), sản xuất, chế biến cảng biển Dung lượng cân tấn/giờ đến 1200 /h; Tốc độ băng cho phép 2m/s đến 5m/s; Cấp xác cấp II, III theo tiêu chuẩn Việt Nam; Độ rộng băng tải 0,6 m đến 1,2 m Các công ty sản xuất loại cân động đáp ứng cho sản phẩm cân khác tương ứng với loại cân khác chế tạo Cân trái băng chuyền hoạt động liên tục đòi hỏi phải có thuật tốn hữu hiệu cho việc xử lý tín hiệu ngồi chuyển động rung băng tải gây sai số lăn trái yếu tố gây sai số tín hiệu cân Trong báo này, tác giả nghiên cứu giải thuật Kalman xử lý tín hiệu cân động điện tử Kết giải thuật so sánh với phương pháp lọc Fir lọc trung bình để chứng minh tính hiệu giải thuật Cuối nhóm nghiên cứu ứng dụng giải thuật vào để chế tạo cân động điện tử hoạt động băng chuyền chuyển động liên tục Phần cứng hệ thống chế tạo bao gồm: Băng tải động PVC hoạt động với tốc độ 20 sản phẩm/1 phút, động kéo động AC 180 woat, Load cell cảm biến trọng lực UDA Keli khung đế đặt hệ thống Kết cân hiển thị lên hình HMI Phạm vi trọng lượng sản phẩm khoảng từ 0,1kg - 10kg Băng tải thiết kế với kích thước (1190 – 520 – 268 mm) chi tiết như: Trục, rulo quay, puley bị động, puley chủ động, phần tăng giảm lực căng băng tải, Đào Văn Phượng, Nguyễn Anh Tuấn, Vũ Trung Hiếu phần lăn, cảm biến trình, khung trên, dây đai ; Cảm biến trọng lượng với kích thước (170 – 70 – 70 mm) khung với kích thước (đế) (810 – 650 – 525 mm) Do cân cân động, trọng lượng cân q trình cân khơng phụ thuộc vào giới hạn cảm biến trọng lượng mà phụ thuộc vào kết cấu động băng tải khí Với kết cấu của Modul cân động này, giá trị cân phù hợp phạm vi 0,1kg tới 10kg Thuật toán Kalman ứng dụng thuật tốn Kalman vào xử lý tín hiệu cân động 2.1 Thuật toán Kalman [11] Bộ lọc Kalman lọc số dùng để lọc tín hiệu nhiễu quan sát phép đo khoảng thời gian xác định Bộ lọc Kalman thuật toán ước lượng dự báo - hiệu chỉnh xác, sử dụng mơ hình hệ động học để dự báo giá trị trạng thái mơ hình đo để hiệu chỉnh việc dự báo 2.2 Ứng dụng THUẬT tốn Kalman vào xử lý tín hiệu cân động Bộ lọc Kalman sử dụng hệ thống ước lượng trạng thái trình rời rạc theo thời gian phương trình ngẫu nhiên tuyến tính, phương trình chuyển trạng thái [12], [13]: 𝑥𝑘+1 = 𝐹𝑘 𝑥𝑘 + 𝐺𝑘 𝑢𝑘 + 𝑤𝑘 (1) 𝑧𝑘 = 𝐻𝑘 𝑥𝑘 + 𝑣𝑘 (2) Trong đó: 𝑥0 giá trị khởi tạo ban đầu cho trình tính tốn 1.2; 𝑥𝑘 trạng thái đọc từ cảm biến trọng lực thời điểm 𝑘; 𝑢𝑘 vector điều khiển đầu vào (hiệu chỉnh chiều phù hợp vector); 𝑤𝑘 nhiễu dao động trình cân; 𝐺𝑘 ma trận chuyển đổi đầu vào (với hệ thống hệ số 1:1); 𝐹𝑘 ma trận chuyển trạng thái (Hệ số chuyển trạng thái hệ thống tính tốn giá trị trực tiếp); 𝑧𝑘 thông tin quan sát hay đo lường thực thời điểm 𝑘; 𝐻𝑘 ma trận quan sát 1; 𝑣𝑘 nhiễu cộng trình đo lường Giải thuật bao gồm trình: Quá trình ước lượng trọng lực (quá trình dự đốn) q trình điều chỉnh trọng lực Q trình dự đoán giá trị trọng lực: Bộ lọc Kalman dựa vào trạng thái ước lượng giá trị trọng lực để điều chỉnh 𝑥̂𝑘/𝑘 ước lượng 𝑥𝑘 đọc vào từ cảm biến trước để ước lượng trạng thái 𝑥̂𝑘+1|𝑘 ước lượng dự đoán 𝑥𝑘+1 cho phép đo 𝑧𝑘+1 Trạng thái dự đoán: 𝑥̂𝑘+1|𝑘 = 𝐹𝑘 𝑥̂𝑘/𝑘 + 𝐺𝑘 𝑢𝑘 (3) Hiệp phương sai ước lượng dự đoán: 𝑃𝑘+1|𝑘 = 𝐹𝑘 𝑃𝑘/𝑘 𝐹𝑘𝑇 + 𝑄𝑘 (4) Ký hiệu ước lượng dự đoán trạng thái 𝑥𝑘+1 𝑥̂𝑘+1|𝑘 ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 18, NO 11, 2020 Quá trình hiệu chỉnh giá trị trọng lực: trình thu thập giá trị trọng lực tại, dựa vào giá trị trọng lực đo lường hiệu chỉnh giá trị trọng lực ước lượng dự đốn để thu kết ước lượng xác Kết giá trị ước lượng đầu lọc Kalman Quá trình hiệu chỉnh ước lượng thực sau: Độ lợi Kalman: Bắt đầu Khuếch đại & ADC 𝑇 𝑇 𝐾𝑘+1 = 𝑃𝑘+1|𝑘 𝐻𝑘+1 (𝐻𝑘+1 𝑃𝑘+1|𝑘 𝐻𝑘+1 + 𝑅𝑘+1 )−1 (5) Trạng thái ước lượng điều chỉnh: 𝑥̂𝑘+1/𝑘+1 = 𝑥̂𝑘+1|𝑘 + 𝐾𝑘+1 ( 𝑧𝑘+1 − 𝐻𝑘+1 𝑥̂𝑘+1|𝑘 ) (6) Hiệp phương sai ước lượng điều chỉnh: 𝑃𝑘+1/𝑘+1 = (𝐼 − 𝐾𝑘+1 𝐻𝑘+1 )𝑃𝑘+1|𝑘 (7) Trong đó: Kk+1 độ lợi mạch lọc Kalman; I ma trận đơn vị dùng để điều chỉnh số chiều vector; 𝑥̂𝑘+1/𝑘+1 trạng thái ước lượng điều chỉnh thời điểm thứ k+1 Đây giá trị trọng lực đầu lọc Kalman Lưu đồ giải thuật Kalman cho trình xử lý tín hiệu cân động thể Hình Hình Lưu đồ giải thuật xử lý tín hiệu cân động sử dụng lọc Kalman Chiều hoạt động băng tải Băng tải Cảm biến Load cell Cảm biến Đế cân Hình Bản vẽ cấu tạo hệ thống cân động 41 Kalman S Kiểm tra số mẫu Đ Trọng lượng Hình Lưu đồ giải thuật toàn hệ thống cân động Ứng dụng thuật toán Kalman vào chế tạo cân động Hoạt động hệ thống: Sản phẩm cần cân đặt lên băng tải (Băng tay hay tự động) trước cảm biến Băng tải hoạt động liên tục chuyển sản phẩm qua cảm biến để bắt đầu trình cân Khi sản phẩm qua cảm biến 2, trình cân kết thúc chuyển sản phẩm tới cơng đoạn Tốc độ cân cho trái giây Kết nghiên cứu thảo luận Nhóm tác giả thực nghiệm chip stm32F746 đọc 1000 mẫu giá trị ADC 12bit lên Matlab dùng thuật toán Kalman xử lý tín hiệu cân động Vì giới hạn sản phẩm cân hệ thống nằm phạm vi từ 0,1kg - 10,0kg nên nhóm nghiên cứu thí nghiệm với giá trị trọng lượng phạm vi là: 0,1kg; 3,2kg; 5,5kg 10,0kg Kết đạt Hình với trọng lượng 0,1kg, Hình trọng lượng 3,2kg, Hình trọng lượng 5,5kg, Hình trọng lượng 10,0 kg Bảng kết thí nghiệm cân loại trọng lượng khác độ lệch lần cân giá trị cân tĩnh cân động Kết phân tích Hình 4a tín hiệu đọc từ cảm biến trọng lực, kết phân tích phép biến đổi Fourier để quan sát tín hiệu miền tần số Kết phân tích phổ ngõ vào cho thấy phần lớn phổ tín hiệu tập trung vùng tần số thấp có Fs khoảng 100Hz Với kết phân tích phổ trên, nhóm nghiên cứu sử dụng lọc Fir lọc thông thấp có tần số cắt 100Hz kết Hình 4b Với kết tính tốn thể Hình 4, nhóm nghiên cứu tiến hành lấy mẫu tín hiệu sau lọc với chu kỳ lấy mẫu 0,01 giây, sau kết tính trị trung bình cho tín hiệu dùng phương pháp lọc Fir trung bình Các kết Hình 5, Hình 6, Hình 7, Hình cho thấy, thuật tốn Kalman cho kết đáp ứng tốt với biến động tín hiệu ngõ vào Kết tính tốn đường màu xanh cho thấy, khoảng 70 mẫu giá trị ngõ vào, kết tính tốn lọc Kalman cho giá trị sát với giá trị Đào Văn Phượng, Nguyễn Anh Tuấn, Vũ Trung Hiếu 42 chuẩn (từ tài liệu cảm biến trọng lượng Keli UDA nhà cung cấp) đường màu đỏ Kết thực nghiệm Hình 5, 6, cho thấy, kết ngõ ổn định suốt trình mẫu sau mẫu 70 tới mẫu thứ 1000 Tương tự với tín hiệu ngõ vào vậy, kết Hình 5, Hình 6, Hình 7, Hình cho thấy, việc áp dụng lọc Fir Trung bình (Đường màu tím màu đen) cho kết có độ lệnh lớn so với giá trị chuẩn Giá trị lệch có xu hướng tăng dần trọng lượng sản phẩm tăng có chiều hướng cho giá trị lớn giá trị thực Điều với thực trọng lượng tăng, trình chuyển động băng tải gây lực dao động tăng vector lực có xu hường tăng theo chiều hướng xuống, làm cho sai số trọng lượng có xu hướng tăng trọng lượng sản phẩm cân tăng Hình Tín hiệu cân trọng lượng 3,2kg a Tín hiệu thu chưa xử lý Hình Tín hiệu cân trọng lượng 5,5kg b Phân tích phổ lọc thơng thấp tín hiệu Hình a Tín hiệu thu; b Phân tích phổ lọc thơng thấp Hình Tín hiệu cân trọng lượng 10,0kg Hình Tín hiệu cân trọng lượng 0,1kg Hình Hệ thống cân động ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL 18, NO 11, 2020 Dựa vào kết thực nghiệm nêu trên, nhóm tác giả tiến hành chế tạo cân động điện tử, có khả cân phạm vi 0,1kg tới 10kg sản phẩm cân động 0,01kg tới 100kg với ứng dụng cân tĩnh Kết đối sánh độ lệch giá trị trọng lượng cân khác so với giá trị chuẩn giá giá trị tương ứng Bảng cho thấy, giá trị đạt phạm vi lệch xấp xỉ 1% (0,0097/1kg) Giá trị phù hợp với tiêu chuẩn cân trọng lượng theo tiêu chuẩn Việt Nam Bảng Kết cân thực nghiệm Loại trái Dưa hấu dài Bưởi da xanh TT Cân thí nghiệm Cân tĩnh (kg) Cân động (kg) 3,55 3,58 2,65 2,68 2,23 2,26 1,20 1,22 1,42 1,41 1,31 1,33 Cộng 12,36 Sai sô cân động/kg 12,46 0,0097 Kết luận Nhóm nghiên cứu nghiên cứu thành cơng ứng dụng thuật tốn Kalman vào xử lý tín hiệu cân động Kết nghiên cứu thí nghiệm phần mêm Matlab để kiểm chứng tính hiệu thuật toán Kết đối sánh với phương pháp lọc Fir Trung bình thể tính ưu việt thuật tốn Kalman Kết thí nghiệm ứng dụng vào chế tạo hệ thống thực thử nghiệm với nhiều giá trị trọng lượng khác Kết thực nghiệm cho thấy, cân hồn tồn đáp ứng tiêu chí cân trọng lượng thông thường phạm vi 0,1kg tới 10kg TÀI LIỆU THAM KHẢO: [1] Wen-hui, Z., Bing-yuan, H., Zhen-jiang, M.: “Error Mechanism of Dynamic Weighing System”, Forest Engineering, 2007, 23, (5), pp 23-24 43 [2] RakhaH, A., AI-Kaisy, K.R.: “Field evaluation of weigh-in-motion screening on trnck weigh station operations”, IEEE Intelligent Vehicle Symposium, 2003, 12, (6), pp 74-79 [3] Wen-bing, W.: “Application of Vehicle Dynamic Weigh Technology in Highway Management”, Computer and Communications, 2004, 22, (2), pp.111-113 [4] Halimic, M., Balachandran, W., Hodzic, M., et al.: “Performance improvement of dynamic weighing systems using linear quadratic Gaussian controller”, Instrumentation and Measurement Technology Conference IMTC 03, Proceedings of the 20th IEEE, 2003, 20, (2), pp 1537-1540 [5] Halimic, M., Balachandran, W., Enab, Y.: “Fuzzy logic estimator for dynamic weighing system”, Proceedings of the Fifth IEEE International Conference, 1996, 3, (1), pp 2123-2129 [6] Higino, J., Couto, C.: “Digital filtering in smart load cells”, Industrial Electronics Control and Instrumentation Proceedings of the IEEE IECON 21st International Conference, 1995, 21, (2), pp 990-994 [7] Wu, Q., Pan, R., Luo, X., et al.: “A Signal Processing Method for Dynamic Weighing System”, SSA-LVQ Network ICEMI, The Ninth International Conference on Electronic Measurement & Instruments, 2009 [8] Bazydło, P., Szewczyk, R., Urbański, M.: “An Integrated Dynamic Weighing System Based On Scada”, Operations Research and Decisions, 2015, 10, (25), pp 5277-5288 [9] Link: https://www.mt.com/vn/vi/home.html [Accessed: 20-Feb2020] [10] Link: http://asae.vn/vi/c/can-bang-tai-siemens.html [Accessed: 15Mar-2020] [11] Rhudy, M.B., Salguero, R.A., Holappa, K.: “A Kalman filtering tutorial for undergraduate students”, International Journal of Computer Science & Engineering Survey, 2017, 8, (1), pp.127-139 [12] Welch, G., Bishop, G.: “An introduction to the Kalman filter”, Technical Report TR 95-041, University of North Carolina, Department of Computer Science, 1995 [13] Kalman, R.E.: “A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems”, Trans of the ASME – Journal of Basic Engineering, 1960, 2, (12), pp 35-45 [14] Smail, Y.: “Digital Signal Processing–based Dynamic Mass Measurement System for Egg Weighing Process”, Measurement and Control, 2017, 50 (4), pp 97–102 [15] Maciej, N., Michał, M., Przemysław, P.: “High-Precision FIRModel-Based Dynamic Weighing System”, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2016, 65 (10), pp 2349 – 2359 [16] Maciej, N., Michał, M., Przemysław, P.: “System identification based approach to dynamic weighing revisited”, Mechanical Systems and Signal Processing, 2016, 80 (1), pp 582-599 (BBT nhận bài: 27/7/2020, hoàn tất thủ tục phản biện: 04/11/2020) ... toán Kalman ứng dụng thuật tốn Kalman vào xử lý tín hiệu cân động 2.1 Thuật toán Kalman [11] Bộ lọc Kalman lọc số dùng để lọc tín hiệu nhiễu quan sát phép đo khoảng thời gian xác định Bộ lọc Kalman. .. báo - hiệu chỉnh xác, sử dụng mơ hình hệ động học để dự báo giá trị trạng thái mơ hình đo để hiệu chỉnh việc dự báo 2.2 Ứng dụng THUẬT tốn Kalman vào xử lý tín hiệu cân động Bộ lọc Kalman sử dụng. .. Kalman cho trình xử lý tín hiệu cân động thể Hình Hình Lưu đồ giải thuật xử lý tín hiệu cân động sử dụng lọc Kalman Chiều hoạt động băng tải Băng tải Cảm biến Load cell Cảm biến Đế cân Hình Bản vẽ