7.4.3　 数据融合模型效果评估验证

7.4.3　 数据融合模型效果评估验证

7.4.3.1　数据提取

采用烟雾试验箱生成标准云雾，分别采用激光测试法、声场法和电场法进行浓度检测；选取云雾稳定阶段数据为分析对象，数据长度300点。三种测试方法获得的浓度曲线如图7-13所示。

图7-13　三种测试方法获得的浓度曲线

由图7-13可知，声场法获得的浓度值与标准设备实测值较为接近，但是包含的高频噪声较大；电场法获得的浓度值与标准设备实测值误差较大，但是系统噪声较小，表明采用单一测试方法的抗干扰能力难以实现云雾浓度的准确检测。

7.4.3.2　提取状态方程与测试方程

对三组数据进行分析，可以获得相应的线性拟合曲线及相应方法的噪声方差，如下式所示：

将上述三式分别作为云雾浓度的真实浓度状态方程、声场法检测方程和电场法检测方程，并将相应的数据方差作为检测方程噪声方差。

7.4.3.3　数据融合处理

进行声—电数据融合，并与真实浓度及单一检测方法获得的浓度进行对比，形成对比曲线，如图7-14所示。

由图7-14可知，采用数据融合算法获得的浓度数据与标准设备检测值一致性较好，同时检测噪声也大幅减小，有效提高了浓度数据精度。

图7-14　云雾浓度数据曲线

（a）标准测量浓度；（b）声场测量浓度

图7-14　云雾浓度数据曲线（续）

（c）电场测量浓度；（d）融合计算浓度