摘要
为了提高工业自动化仪表的数据融合精度和实时监测效率,本研究采用改进的卡尔曼滤波算法对多源异构传感器数据进行融合,并结合边缘计算技术实现工业仪表的实时状态监测.实验结果表明,该方法可将数据融合精度提高15%,监测延迟降低 30%.在复杂工况下,系统仍能保持稳定性能,且抗干扰能力显著增强.研究成果为工业自动化仪表的智能化升级提供了新的技术路径,这不仅可以提高数据可靠性,还能实现对生产过程的更精准控制.这对提高工业生产的自动化水平、优化资源配置、提高生产效率和产品质量具有重要意义,为推动制造业向智能化、信息化方向发展做出了积极贡献.
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