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摘要： 为了实现对配电变压器油温的实时在线监测，设计了一种基于CAN总线的在线监测系统。该系统以PT100热电阻为检测装置，以STM32单片机为主控制器，对变压器油温进行采集。STM32单片机一方面通过程序中的数字滤波算法对变压器油的多个点的温度信息进行滤波，另一方面通过CAN总线构成的通信网络将滤波后的数据打包发送给系统监控中心，监控中心采用LabVIEW软件对油温进行显示。同时，为了消除测量中的随机性，提高测量的精度，本文提出了一种数据融合算法，该算法对某一變压器油的各个点的温度信息进行融合，并在Labview软件中调用Matlab程序进行实验。实验结果验证了该算法的有效性。
关键词： 油温监测; CAN总线; 数字滤波; 数据融合; LabVIEW
中图分类号： TP277 文献标识码： A
Oil temperature monitoring system of distribution transformer
based on CAN bus and data fusion*
LIU Guo-lian1， 2， CHEN Gen1， 2
（1. Hunan Vocational College of Railway Technology， Zhuzhou 412000， China;
2. Hunan High-speed Railway Operation Safety Engineering Research Center， Zhuzhou 412000， China）
Abstract： In order to realize real-time on-line monitoring of oil temperature of distribution transformer， an on-line monitoring system based on CAN bus is designed. The system uses PT100 thermal resistance as the detection device and STM32 single chip microcomputer as the main controller to collect the oil temperature of transformer. On the one hand， the STM32 single chip microcomputer filters the temperature information of many points of transformer oil through the digital filtering algorithm in the program， on the other hand， it sends the filtered data to the system monitoring center through the communication network composed of CAN bus， and the monitoring center displays the oil temperature with LabVIEW software. At the same time， in order to eliminate the randomness of measurement and improve the accuracy of measurement， a data fusion algorithm is proposed in this paper. The algorithm integrates the temperature information of every point of a transformer oil， and calls the Matlab program in LabVIEW software to carry out the experiment. The experimental results verify the effectiveness of the algorithm.
Key words： oil temperature monitoring; CAN bus; digital filtering; data fusion; LabVIEW
1 引言
随着社会的发展，电力行业在社会生产和人民的生活中发挥着越来越重要的作用。配电变压器的正常运行对电网的安全运行发挥着重要的作用[1]。研究表明，变压器油温是变压器安全运行的决定性因素，因此通过对变压器油温实现在线监测，避免因变压器油过热导致变压器故障，可以为电网的安全运行带来重要保证。由于被监测的变压器数目较多、并且对测量的实时性和精度有很高的要求，针对这一现状，本文提出了一种基于CAN总线的的配电变压器温度实时在线监测系统[1]。
该系统主要从硬件和软件算法上对配电变压器油温在线监测进行了研究，在硬件上提出以PT100热电阻为检测装置、STM32单片机为主控制器对配电变压器油温进行实时检测，并通过CAN总线通讯网络将采集到的温度参数发送给监控中心，利用监控中心对变压器油温实现在线监测。在软件算法上一方面提出了一种改进型的平均滤波算法，该算法对分布在某一配电变压器油各个点的温度信息进行滤波处理，从而去除信号中的干扰信号。在另一方面提出了一种数据融合算法，该算法对滤波后的某一变压器各个点油温信息进行融合处理，从而消除监测过程中的不确定性，以提高配电变压器在线监测的准确性[2]。 2 系统整体设计
本文设计的配电变压器油温在线监测系统由监控节点、CAN总线网络和监控中心三部分构成，系统的整体组成框图如图1所示。
图1 系统整体框图
系统的监控节点由STM32主控单元、信号调理模块、LCD显示单元和PT100热电阻构成，PT100热电阻将温度信号转换为电信号输出，通过信号调理模块接入STM32主控单元，主控单元一方面通过内部的AD转换模块对模拟信号进行转换，另一方面通过程序中的数字滤波算法对变压器油各个点的温度信号进行滤波处理并通过CAN总线网络将滤波后的结果发送给监控中心，监控中心采用Labview软件来对温度进行实时显示，并在Labview软件中调用Matlab数据融合程序来对滤波后的温度信息进行融合，从而消除测量中的不确定性、提高数据的准确性。
3 系统硬件设计
3.1 监测节点设计
监测节点一方面对变压器油温信息进行采集，另一方面将采集到的温度信息显示到自带的LCD上和通过CAN总线网络发送出去，监测节点结构如图2所示：
图2 监测节点结构
监测节点由STM32主控制器、PT100热电阻单元、信号调理单元、调试单元、LCD显示单元和CAN收发单元构成。
3.2 温度采集电路设计
图3为温度采集电路的组成框图，配电变压器油温的变化经过PT100后转换为电阻信号，然后经过不平衡电桥后转化为毫伏电压差信号，再经过差分比例运算电路放大后送入STM32单片机内部的AD转换器进行转换运算，最后得到了配电变压器油的温度值。
图3 电阻桥式测温系统原理框图
3.2.1 热电阻测温原理
热电阻的测温原理是利用热敏电阻对温度的变化具有敏感特性。因此，只要测量出热电阻的阻值变化，就可以测量出温度。
本系统中采用的是PT100金属热电阻， PT100金属热电阻的电阻值和温度的对应关系用如下公式表示[3]：
Rt =Rt0 [1+α（t-t0）] （1）
式中，Rt为温度t时的阻值，Rt0为温度t0（通常为零摄氏度）时对应电阻值，α为温度系数[3]。
3.2.2 电桥测量电路
用于测量电阻的仪器种类繁多，它们的准确度、测量速度、连接电路各不相同。实际使用时，可根据测量对象的要求，选择适宜的仪器或者测量电路，根据本系统测量温度和精度的要求，选用不平衡直流电桥作为测量电路，如图4所示为不平衡直流电桥的基本结构[3]。
图4 基本不平衡电桥
不平衡直流电桥的输出端必须要接放大器对信号进行放大，由于放大器的输入阻抗远远大于电桥的内阻。因此，可以认为电桥的输出端为开路状态，则电桥的输出电压为：
U0 =■U （2）
设初始状态时电桥达到平衡，输出电压U0 =0，此时电桥上各电阻的阻值为R10、R20、R30、R40，并满足R10 ×R40=R20 ×R30。
如图4所示，R1为热电阻，且R1=R10 +ΔR1，其它电阻均保持不变。在这种情况下，桥路的不平衡输出电压为：
U0 =■-■U （3）
设桥臂比n=R20 /R10，由于ΔR1？垲R1，分母中ΔR1 /R1可忽略，并考虑到平衡条件，则上式可以写为：
U0 =■■U （4）
式中输出电压U0 和热电阻相对变化量ΔR1 /R1成正比。
在实际的使用中，由于热电阻离控制器较远，因此引线电阻对测量结果有较大影响，为了减少由于引线电阻随温度变化而变化而造成的的测量误差，实际测量中经常采用三线制接法，电桥的三线式接法如图5所示：
圖5 电桥的三线制接法
不平衡电桥采用高精度电阻R1、R2、R3和铂热电阻Rt组成。热电阻采用三线方式连接，r1、r2、r3是连接导线的等效电阻，从图5中可见，由于r1、r2的存在使电桥桥臂发生了变化，r1和Rt构成了一个桥臂，R3和r2组成另外一个桥臂。因为电线的型号和长度相同，r2和r2相等，根据式（2）可以得到这个新电桥的输出电压表达式为：
U0 =■U （5）
式中，已经没有导线电阻r1和r2了，可以电桥测温电路中采用三线制接法可以消除引线电阻的影响。
3.2.3 信号调理模块
由于直流电桥输出的电压值很小，因此不能直接接入单片机的AD转换器，还必须经过信号调理模块对电压信号进行放大，本系统中采用差分比例运算电路对直流电桥输出的电压值进行放大[4]，差分比例运算电路如图6所示：
根据运算放大器的虚短和虚断原则，求得输出电压为：
U1 =■（U12 -U11） （6）
4 系统软件设计
本系统的软件由初始化子程序、AD转换子程序、数据滤波子程序、LCD显示子程序、数据发送子程序5部分构成。软件流程如图7所示：
图7 监控节点软件流程图 系统上电后，首先对STM32的寄存器进行初始化，然后启动AD转换通道1-6，等待AD转换完成后，程序调用4.1节介绍滤波算法对变压器油6个位置的温度信息进行滤波处理得到滤波后的温度值，最后程序一方面将滤波后的温度信息显示到LCD上，另一方面将数据打包通过CAN总线网络发送给监控中心。
5 数据融合算法
5.1 滤波算法设计
由于对温度信号的采样是通过电阻值的变化来得到的，在转换过程中导致采样数据中掺杂有噪声数据，最终影响了数据的准确性。为了提高测量的准确性，必须要采用一些必要的方法对原始数据进行处理，本文在传统的平均滤波算法上推出了一种改进型的平均滤波算法，该算法不仅可以抑制小幅度高频噪声，还解决了传统平均滤波算法占用单片机RAM空间大、运算速度慢、执行效率低等问题[5]。
5.1.1 平均滤波算法
传统的平均滤波算法是采用如下公式来对信号进行处理的：
S=C（1）+C（2）+……+C（N） （7）
A=S/N （8）
式中，C为采样值，S为累加器，A为平均值，N为采样次数，需要用循环来计算累加和，随着采样次数的增加，所需内存量也增大。
5.1.2 改进型平均滤波算法
为了解决传统平均滤波算法占用单片机RAM空间大、运算速度慢、执行效率低等问题，本文在传统平均滤波算法的基础上推出了一种改进型的平均滤波算法，下面给出该算法的推导过程：
S=C（1）+C（2）+……+C（N） （9）
C（X）=C（X+1） （10）
C（N）=C （11）
S=S-C（1）+C（N） （12）
A=S/N （13）
可以看出来，上式引入了队列，用指针维护循环队列，不实际移动数据，运输量有所改进，但是占用内存问题不变。
令A=初始值，S=A×N
S=S-A+C （14）
A=S/N （15）
从上式可以看出，此算法是从队列平均算法演变而来，因没有了队列，每次计算时不知道该丢弃最老的一个采样值是多少，这里用了一个替代的方法，丢弃上次计算出的平均值，去掉了缓存维护，节省了内存空间，执行效率非常高，调试时容易修改参数。
5.2 模糊贴近度算法
受到变压器油环境内部的影响，传感器实际测量值与真实值之间总存在一定的误差。为了使最终测量结果最大限度的接近真实值，对一个配电变压器油里面放置6个测温点，并采用模糊贴近度算法对6个测温点采集到的数据进行融合处理[6]，数据融合模型如图8所示：
图8 数据融合结构
以某一配电变压器为例来解释数据的融合过程：配电变压器油内部放置了6个热电阻测温点，各个测温点将采集到的温度信号送入STM32单片机内进行AD转换，AD转换完成后，程序中调用滤波算法对这个6个温度数据进行滤波处理并把滤波后的结果发送给监控中心，监控中心的Labview软件调用Matlab数据融合程序对某一变压器油6个位置的温度信息进行融合从而得到这个变压器油温的融合结果。
对于某一配电变压器来说，令第i个传感器的测量值為xi，i=1，2，3，4….n，n个参数的具体融合过程如下：
依据公式（16）和公式（17）对已测量的n个同类参数求均值x0和方差σ0 。
x0 =■■xi （16）
σ0 =■ （17）
求相对权重wi。先求该种传感器原始数据与均值x0的模糊贴近度Si，具体公式为（18），求出后将Si代入式（19）求得融合时的相对权wi。
Si =■ （18）
wi =Si /■Si （19）
计算得该参数的融合结果，具体公式如公式（20）所示：
■ =■wi xi （20）
重复上述步骤，得到其余配电变压器油温融合结果，由于测量的随机性，用模糊贴近度算法融合得到的测量结果更加接近真实值。 6 实验结果及分析
利用本文中所述的温度监测系统对某配电变压器进行了实验，实验记录了配电变压器一天之中的油温变化曲线，并在Labview软件中调用4.2节所述的Matlab数据融合算法对变压器油各个点的温度进行融合处理，得到未滤波前的温度监测曲线如图9所示，滤波后的温度监测曲线如图10所示：
图9 滤波前的温度监测曲线
图10 滤波后的温度监测曲线
从图9和图10的温度监测曲线中可以看出来，采用2.1节所述的改进型平均滤波算法对数据进行滤波后，监测曲线变得更为平缓，说明温度信号中的噪声信号得到了有效的抑制，提高了监测的准确性。
7 结束语
本文分别从硬件和软件上提出了一种基于CAN总线和数据融合的变压器油温监测系统，可以实现对变压器油温的在线监测，并提出了一种改进型的滤波算法对各个点的温度信息进行滤波处理，消除了测量中的干扰，并在Labview软件中调用数据融合算法对各个点的温度进行融合处理，实验结果验证了该系统的有效性。
参考文献：
[1]周凯红，李 成，王聪毅. 基于CAN总线的车间粉尘检测系统设计. 仪表技术与传感器，2016，11：81-84.
[2]高相铭，李研达，杨世凤. 基于物联网的燃气管网泄漏检测系统研究. 仪表技术与传感器，2016，12：110-115.
[3]黄德祥. 数据融合技术在电力设备在线监测系统数字滤波中的应用. 电网技术，2094，28：31-33.
[4]陈远波. 基于WSNs的医院环境监测系统设计. 传感器与微系统，2016，35（2）：120-124.
[5]孙冲冲，王增才. 基于LabVIEW的AMT数据采集系统设计. 仪表技术与传感器，2016，11：62-66.
[6]李 靖，李 杜，许松枝. 电气设备温度在线监测系统设计. 仪表技术与传感器，2015，8：65-67.
[7]张 靓，李铁军，宗银雪. 融合视听信息的机电设备状态监测系统设计. 仪表技术与传感器，2015，9：56-59.
[8]张 磊，王晓荣，王希林. 基于ZigBee的无线顶板压力监测系统设计. 仪表技术与传感器，2015，4：54-57.
[9]李 攀. 多数据融合在农业大棚监测系统中的应用. 无线通信技术，2014，9：27-31.
[10]赵敏华. 基于无线传感网络的水质监测系统设计. 计算机工程，2014，40：92-96.
作者簡介：
刘国联（1972-），副教授，研究方向为信号处理及物联网远程监控。
陈 根（1993-），副教授，研究方向为单片机及嵌入式系统实现。
收稿日期：2019-10-26
关键词： 油温监测; CAN总线; 数字滤波; 数据融合; LabVIEW
中图分类号： TP277 文献标识码： A
Oil temperature monitoring system of distribution transformer
based on CAN bus and data fusion*
LIU Guo-lian1， 2， CHEN Gen1， 2
（1. Hunan Vocational College of Railway Technology， Zhuzhou 412000， China;
2. Hunan High-speed Railway Operation Safety Engineering Research Center， Zhuzhou 412000， China）
Abstract： In order to realize real-time on-line monitoring of oil temperature of distribution transformer， an on-line monitoring system based on CAN bus is designed. The system uses PT100 thermal resistance as the detection device and STM32 single chip microcomputer as the main controller to collect the oil temperature of transformer. On the one hand， the STM32 single chip microcomputer filters the temperature information of many points of transformer oil through the digital filtering algorithm in the program， on the other hand， it sends the filtered data to the system monitoring center through the communication network composed of CAN bus， and the monitoring center displays the oil temperature with LabVIEW software. At the same time， in order to eliminate the randomness of measurement and improve the accuracy of measurement， a data fusion algorithm is proposed in this paper. The algorithm integrates the temperature information of every point of a transformer oil， and calls the Matlab program in LabVIEW software to carry out the experiment. The experimental results verify the effectiveness of the algorithm.
Key words： oil temperature monitoring; CAN bus; digital filtering; data fusion; LabVIEW
1 引言
随着社会的发展，电力行业在社会生产和人民的生活中发挥着越来越重要的作用。配电变压器的正常运行对电网的安全运行发挥着重要的作用[1]。研究表明，变压器油温是变压器安全运行的决定性因素，因此通过对变压器油温实现在线监测，避免因变压器油过热导致变压器故障，可以为电网的安全运行带来重要保证。由于被监测的变压器数目较多、并且对测量的实时性和精度有很高的要求，针对这一现状，本文提出了一种基于CAN总线的的配电变压器温度实时在线监测系统[1]。
该系统主要从硬件和软件算法上对配电变压器油温在线监测进行了研究，在硬件上提出以PT100热电阻为检测装置、STM32单片机为主控制器对配电变压器油温进行实时检测，并通过CAN总线通讯网络将采集到的温度参数发送给监控中心，利用监控中心对变压器油温实现在线监测。在软件算法上一方面提出了一种改进型的平均滤波算法，该算法对分布在某一配电变压器油各个点的温度信息进行滤波处理，从而去除信号中的干扰信号。在另一方面提出了一种数据融合算法，该算法对滤波后的某一变压器各个点油温信息进行融合处理，从而消除监测过程中的不确定性，以提高配电变压器在线监测的准确性[2]。 2 系统整体设计
本文设计的配电变压器油温在线监测系统由监控节点、CAN总线网络和监控中心三部分构成，系统的整体组成框图如图1所示。
图1 系统整体框图
系统的监控节点由STM32主控单元、信号调理模块、LCD显示单元和PT100热电阻构成，PT100热电阻将温度信号转换为电信号输出，通过信号调理模块接入STM32主控单元，主控单元一方面通过内部的AD转换模块对模拟信号进行转换，另一方面通过程序中的数字滤波算法对变压器油各个点的温度信号进行滤波处理并通过CAN总线网络将滤波后的结果发送给监控中心，监控中心采用Labview软件来对温度进行实时显示，并在Labview软件中调用Matlab数据融合程序来对滤波后的温度信息进行融合，从而消除测量中的不确定性、提高数据的准确性。
3 系统硬件设计
3.1 监测节点设计
监测节点一方面对变压器油温信息进行采集，另一方面将采集到的温度信息显示到自带的LCD上和通过CAN总线网络发送出去，监测节点结构如图2所示：
图2 监测节点结构
监测节点由STM32主控制器、PT100热电阻单元、信号调理单元、调试单元、LCD显示单元和CAN收发单元构成。
3.2 温度采集电路设计
图3为温度采集电路的组成框图，配电变压器油温的变化经过PT100后转换为电阻信号，然后经过不平衡电桥后转化为毫伏电压差信号，再经过差分比例运算电路放大后送入STM32单片机内部的AD转换器进行转换运算，最后得到了配电变压器油的温度值。
图3 电阻桥式测温系统原理框图
3.2.1 热电阻测温原理
热电阻的测温原理是利用热敏电阻对温度的变化具有敏感特性。因此，只要测量出热电阻的阻值变化，就可以测量出温度。
本系统中采用的是PT100金属热电阻， PT100金属热电阻的电阻值和温度的对应关系用如下公式表示[3]：
Rt =Rt0 [1+α（t-t0）] （1）
式中，Rt为温度t时的阻值，Rt0为温度t0（通常为零摄氏度）时对应电阻值，α为温度系数[3]。
3.2.2 电桥测量电路
用于测量电阻的仪器种类繁多，它们的准确度、测量速度、连接电路各不相同。实际使用时，可根据测量对象的要求，选择适宜的仪器或者测量电路，根据本系统测量温度和精度的要求，选用不平衡直流电桥作为测量电路，如图4所示为不平衡直流电桥的基本结构[3]。
图4 基本不平衡电桥
不平衡直流电桥的输出端必须要接放大器对信号进行放大，由于放大器的输入阻抗远远大于电桥的内阻。因此，可以认为电桥的输出端为开路状态，则电桥的输出电压为：
U0 =■U （2）
设初始状态时电桥达到平衡，输出电压U0 =0，此时电桥上各电阻的阻值为R10、R20、R30、R40，并满足R10 ×R40=R20 ×R30。
如图4所示，R1为热电阻，且R1=R10 +ΔR1，其它电阻均保持不变。在这种情况下，桥路的不平衡输出电压为：
U0 =■-■U （3）
设桥臂比n=R20 /R10，由于ΔR1？垲R1，分母中ΔR1 /R1可忽略，并考虑到平衡条件，则上式可以写为：
U0 =■■U （4）
式中输出电压U0 和热电阻相对变化量ΔR1 /R1成正比。
在实际的使用中，由于热电阻离控制器较远，因此引线电阻对测量结果有较大影响，为了减少由于引线电阻随温度变化而变化而造成的的测量误差，实际测量中经常采用三线制接法，电桥的三线式接法如图5所示：
圖5 电桥的三线制接法
不平衡电桥采用高精度电阻R1、R2、R3和铂热电阻Rt组成。热电阻采用三线方式连接，r1、r2、r3是连接导线的等效电阻，从图5中可见，由于r1、r2的存在使电桥桥臂发生了变化，r1和Rt构成了一个桥臂，R3和r2组成另外一个桥臂。因为电线的型号和长度相同，r2和r2相等，根据式（2）可以得到这个新电桥的输出电压表达式为：
U0 =■U （5）
式中，已经没有导线电阻r1和r2了，可以电桥测温电路中采用三线制接法可以消除引线电阻的影响。
3.2.3 信号调理模块
由于直流电桥输出的电压值很小，因此不能直接接入单片机的AD转换器，还必须经过信号调理模块对电压信号进行放大，本系统中采用差分比例运算电路对直流电桥输出的电压值进行放大[4]，差分比例运算电路如图6所示：
根据运算放大器的虚短和虚断原则，求得输出电压为：
U1 =■（U12 -U11） （6）
4 系统软件设计
本系统的软件由初始化子程序、AD转换子程序、数据滤波子程序、LCD显示子程序、数据发送子程序5部分构成。软件流程如图7所示：
图7 监控节点软件流程图 系统上电后，首先对STM32的寄存器进行初始化，然后启动AD转换通道1-6，等待AD转换完成后，程序调用4.1节介绍滤波算法对变压器油6个位置的温度信息进行滤波处理得到滤波后的温度值，最后程序一方面将滤波后的温度信息显示到LCD上，另一方面将数据打包通过CAN总线网络发送给监控中心。
5 数据融合算法
5.1 滤波算法设计
由于对温度信号的采样是通过电阻值的变化来得到的，在转换过程中导致采样数据中掺杂有噪声数据，最终影响了数据的准确性。为了提高测量的准确性，必须要采用一些必要的方法对原始数据进行处理，本文在传统的平均滤波算法上推出了一种改进型的平均滤波算法，该算法不仅可以抑制小幅度高频噪声，还解决了传统平均滤波算法占用单片机RAM空间大、运算速度慢、执行效率低等问题[5]。
5.1.1 平均滤波算法
传统的平均滤波算法是采用如下公式来对信号进行处理的：
S=C（1）+C（2）+……+C（N） （7）
A=S/N （8）
式中，C为采样值，S为累加器，A为平均值，N为采样次数，需要用循环来计算累加和，随着采样次数的增加，所需内存量也增大。
5.1.2 改进型平均滤波算法
为了解决传统平均滤波算法占用单片机RAM空间大、运算速度慢、执行效率低等问题，本文在传统平均滤波算法的基础上推出了一种改进型的平均滤波算法，下面给出该算法的推导过程：
S=C（1）+C（2）+……+C（N） （9）
C（X）=C（X+1） （10）
C（N）=C （11）
S=S-C（1）+C（N） （12）
A=S/N （13）
可以看出来，上式引入了队列，用指针维护循环队列，不实际移动数据，运输量有所改进，但是占用内存问题不变。
令A=初始值，S=A×N
S=S-A+C （14）
A=S/N （15）
从上式可以看出，此算法是从队列平均算法演变而来，因没有了队列，每次计算时不知道该丢弃最老的一个采样值是多少，这里用了一个替代的方法，丢弃上次计算出的平均值，去掉了缓存维护，节省了内存空间，执行效率非常高，调试时容易修改参数。
5.2 模糊贴近度算法
受到变压器油环境内部的影响，传感器实际测量值与真实值之间总存在一定的误差。为了使最终测量结果最大限度的接近真实值，对一个配电变压器油里面放置6个测温点，并采用模糊贴近度算法对6个测温点采集到的数据进行融合处理[6]，数据融合模型如图8所示：
图8 数据融合结构
以某一配电变压器为例来解释数据的融合过程：配电变压器油内部放置了6个热电阻测温点，各个测温点将采集到的温度信号送入STM32单片机内进行AD转换，AD转换完成后，程序中调用滤波算法对这个6个温度数据进行滤波处理并把滤波后的结果发送给监控中心，监控中心的Labview软件调用Matlab数据融合程序对某一变压器油6个位置的温度信息进行融合从而得到这个变压器油温的融合结果。
对于某一配电变压器来说，令第i个传感器的测量值為xi，i=1，2，3，4….n，n个参数的具体融合过程如下：
依据公式（16）和公式（17）对已测量的n个同类参数求均值x0和方差σ0 。
x0 =■■xi （16）
σ0 =■ （17）
求相对权重wi。先求该种传感器原始数据与均值x0的模糊贴近度Si，具体公式为（18），求出后将Si代入式（19）求得融合时的相对权wi。
Si =■ （18）
wi =Si /■Si （19）
计算得该参数的融合结果，具体公式如公式（20）所示：
■ =■wi xi （20）
重复上述步骤，得到其余配电变压器油温融合结果，由于测量的随机性，用模糊贴近度算法融合得到的测量结果更加接近真实值。 6 实验结果及分析
利用本文中所述的温度监测系统对某配电变压器进行了实验，实验记录了配电变压器一天之中的油温变化曲线，并在Labview软件中调用4.2节所述的Matlab数据融合算法对变压器油各个点的温度进行融合处理，得到未滤波前的温度监测曲线如图9所示，滤波后的温度监测曲线如图10所示：
图9 滤波前的温度监测曲线
图10 滤波后的温度监测曲线
从图9和图10的温度监测曲线中可以看出来，采用2.1节所述的改进型平均滤波算法对数据进行滤波后，监测曲线变得更为平缓，说明温度信号中的噪声信号得到了有效的抑制，提高了监测的准确性。
7 结束语
本文分别从硬件和软件上提出了一种基于CAN总线和数据融合的变压器油温监测系统，可以实现对变压器油温的在线监测，并提出了一种改进型的滤波算法对各个点的温度信息进行滤波处理，消除了测量中的干扰，并在Labview软件中调用数据融合算法对各个点的温度进行融合处理，实验结果验证了该系统的有效性。
参考文献：
[1]周凯红，李 成，王聪毅. 基于CAN总线的车间粉尘检测系统设计. 仪表技术与传感器，2016，11：81-84.
[2]高相铭，李研达，杨世凤. 基于物联网的燃气管网泄漏检测系统研究. 仪表技术与传感器，2016，12：110-115.
[3]黄德祥. 数据融合技术在电力设备在线监测系统数字滤波中的应用. 电网技术，2094，28：31-33.
[4]陈远波. 基于WSNs的医院环境监测系统设计. 传感器与微系统，2016，35（2）：120-124.
[5]孙冲冲，王增才. 基于LabVIEW的AMT数据采集系统设计. 仪表技术与传感器，2016，11：62-66.
[6]李 靖，李 杜，许松枝. 电气设备温度在线监测系统设计. 仪表技术与传感器，2015，8：65-67.
[7]张 靓，李铁军，宗银雪. 融合视听信息的机电设备状态监测系统设计. 仪表技术与传感器，2015，9：56-59.
[8]张 磊，王晓荣，王希林. 基于ZigBee的无线顶板压力监测系统设计. 仪表技术与传感器，2015，4：54-57.
[9]李 攀. 多数据融合在农业大棚监测系统中的应用. 无线通信技术，2014，9：27-31.
[10]赵敏华. 基于无线传感网络的水质监测系统设计. 计算机工程，2014，40：92-96.
作者簡介：
刘国联（1972-），副教授，研究方向为信号处理及物联网远程监控。
陈 根（1993-），副教授，研究方向为单片机及嵌入式系统实现。
收稿日期：2019-10-26