用于校准和归一化来自多个温度传感器的读数的算法

Question

我正在构建自定义的HVAC控制器。除其他事项外，它将在多个位置安装温度传感器。问题在于，在任何给定的瞬间，传感器对当前的空气温度都有不同的看法。

例如，现在，我得到以下读数（所有传感器都在同一位置）：

• 75.4F（SHT11）
• 77.0F（HTU21d）
• 77.7F（BME280）
• 76.1F（DS18B20）
• 76.1F（DS18B20）
• 76.5F（DS18B20）
• 75.7F（DS18B20）

一旦我在各个位置（例如，在冰箱内，冰箱内，在空调房的桌子上以及在阴凉的室外）用这些传感器收集了几套同时读数，以了解如何在测量（或多或少）相同的周围空气温度时，他们的个人意见有所不同，我需要以某种方式提出一种算法，以将他们的个人读数标准化为某个合理一致的共识温度。

在这种情况下，“实际”温度是“所有共识温度似乎在所有传感器中具有最佳线性一致性的温度”。

现在，有个大问题……我该怎么做？

我将使用C ++实现此功能（在Arduino上，但这时纯粹是“ C ++和算法”问题，而不是硬件问题）。

Answer 1

原谅我吹牛角。我在论文Array.prototype.forEach()中研究了这个问题和相关问题。参见第6章，尤其是第6.5节。

我考虑了以下模型：传感器状态（一种或多种方式的工作或故障）是变量，除了要测量的未知实际变量和已知测量值之外。通过推理传感器状态，您可以得到一些有趣的现象，如Sec中所述。 6.5，例如传感器同意，一个传感器显然发生故障，传感器互相投票，而所有人都不同意。

本文不包含Sec中传感器模型的公式。 6.5，但如果有兴趣，我想可以为您生成它们。或者，当然，您也可以派生它们。

Answer 2

有几种方法可以找到“共识”

最简单的2：

1. 简单的平均值（汇总所有温度，然后除以传感器数量）[如果异常值较大，则会增加]
2. 中位数（先排序然后取中间的值）

有关更多信息，请查看https://en.wikipedia.org/wiki/Median#Other_median-related_concepts

对于您所说的“最佳线性一致” =>这只是简单的平均值。但我建议使用中位数-根据我的经验，这通常是更好的选择，因为它对异常值更具弹性。