我在卡车油箱中安装了一个燃油传感器。传感器测量油箱的当前油位（百分比）。然而，由于燃油在油箱中晃动，燃油液位波动很大——有时超过 10%。

我决定使用卡尔曼滤波器来预测实际油位，使用以下模型：

F(k+1) = F(k) - C
C = fuel consumed between k and k+1, which is estimated using
    the distance travelled between k and k+1 (measured using GPS),
    and the average fuel efficiency (fixed) of the lorry (e.g. 35 L/100km).

到目前为止，卡尔曼滤波器在卡车行驶和消耗燃料时工作得很好。但是，当发生两个模型未捕获的事件时，它会失败：

• 加油（短时间内燃油油位大幅增加）
• 燃油盗窃（短时间内燃油油位大幅下降）

您可以在下面的图表左侧看到一个示例，其中燃油油位的大幅下降（很可能是由于燃油盗窃）和燃油油位的大幅增加（由于加油）被卡尔曼滤波器平滑，因此信息丢失。在图表的右侧，卡车正在移动并消耗燃料，预测效果很好。

所以我的问题是，我如何平滑燃油液位的波动，同时捕捉加油和燃油盗窃事件？有任何想法吗？也许使用卡尔曼滤波器以外的其他东西？