传感器技术是现代科学技术中的一个重要领域,在现代科学技术发展中的作用越来越为世人瞩目。许多控制系统如航天、机器人、核电站、工业生产控制等领域,其最基本的部分就是传感器。如果传感器在使用过程中发生了故障,得不到及时处理时,轻则影响生产和产品质量,重则会造成严重的事故,导致整个系统运行瘫痪,其后果不堪设想。现在人们已经非常重视对传感器的故障诊断,并研究了一些方法进行传感器的故障诊断和信号恢复。要对传感器的故障进行检测和诊断,首要任务是对其输出信号进行处理,由于输出信号中包括测量信号及噪声信号两个部分,而故障信号一般又包含在测量噪声中,所以我们分析对象的重点应该是传感器输出信号的处理部分。本课题主要是对基于卡尔曼滤波器的浊度传感器的输出信号进行处理研究,它是传感器信号处理研究的一个重要分支。而卡尔曼滤波器不仅可以估计信号的过去和当前状态,而且能估计将来的状态,甚至当系统精细的特性未知的情况下也能进行估计。因此,本课题即利用卡尔曼滤波可以对观测数据进行处理来得到系统状态变量的估计这一特点,来对洗碗机中浊度传感器的输出信号进行处理,通过卡尔曼滤波,减小观测噪声的影响,得到浊度传感器状态的精确估计本文首先对课题研究背景进行简单介绍；其次阐述了浊度传感器的概念、输出参数、功能特性等,同时应用了计算机领域中Matlab这一重要的解题工具,作为本课题的开发平台；另外,卡尔曼滤波是本文的重点之一,它为后面的浊度传感器信号处理研究奠定了重要的理论基础；本文的另一个重点就是建立一个合适的浊度传感器模型,并根据浊度传感器自身的功能特点,提出一套对浊度传感器的输出信号进行处理的技术方案。经实验表明,应用卡尔曼滤波不仅能减小观测噪声的影响,而且可以得到对浊度传感器的输出状态的精确估计。该系统基本达到信号处理的技术要求,具有一定的实际应用价值,并为后续浊度传感器的故障检测与诊断奠定了基础。