【摘 要】
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针对超声波测量油井液面深度系统中，现有降噪滤波算法复杂，效果差的缺点，提出了基于时间序列模型和新息卡尔曼滤波相结合的新方法。利用时间序列分析法对动液面测量系统建立ARMA
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针对超声波测量油井液面深度系统中，现有降噪滤波算法复杂，效果差的缺点，提出了基于时间序列模型和新息卡尔曼滤波相结合的新方法。利用时间序列分析法对动液面测量系统建立ARMA模型；基于卡尔曼滤波实时在线消除随机噪声的特性，设计了新息自适应卡尔曼滤波算法，并结合ARIMA模型以消除模型误差，实现了基于时间序列系统模型对系统特征状态的最优估计目的。该新型滤波方法已经在油田现场测试和运用，测试结果表明，算法实时、高效，滤波效果好，精度高，能满足实际工程应用。
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