基于GMM-SVM 算法的傳感器缺失信號重構模型*

史柏迪 莊曙東 蔡 鳴 江志偉

（1.河海大學機電工程學院 常州 213022）（2.南京航空航天大學江蘇省精密儀器重點實驗室 南京 210093）（3.梅特勒-托利多測量技術有限公司 常州 213022）

1 引言

在日益增長的物流需求和人工勞動力缺口矛盾面前［1～2］，自動化動態稱重技術是物流業發展的必然之路。動態物流秤對于物體重量實時測量大多依賴于壓感式壓力傳感器，作為典型機電復合系統，傳感器受到多因素干擾，例如秤體傳動電機產生的振動干擾［3］、貨物在上秤時對壓力傳感器的沖擊［4～5］當其與傳感器固有頻率一致時極易導致共振現象直接導致采樣信號大量缺失；此外在實際工程運用中因電流與電壓的不穩定，更是加劇傳感器電信號丟失的情況。在當前大數據模式的發展［6］之下各行業均以數據的精確性與完整性作為行業發展的生命線。

缺失信號的補償與重構一直為當前國內外學者研究的重點。基于統計學原理［7］的加權法、刪除法、補插法因過程簡單，算法時間與空間復雜度低，當前單片機、FPGA 等簡易嵌入式開發設備中有著廣泛的使用。M. V. Gashnikov［8］在2019 基于決策規則與樣條插值算法提出一種缺失信號重構算法；Hussain［9］在2020 基于改進的EM 算法，對單邊Lipschitz系統缺失信號進行了精確補償。張麗君［10］在其學位論文之中，研究了高階插值算法在缺失信號重構之中的可行性，且發現當信號缺失比例小于25%時，插值與線性回歸算法精度較高。基于線性回歸原理建立的補償模型基于凸優化［11］原則可解得全局參數最優解，模型簡單可靠。……