多傳感器數(shù)據(jù)融合在粉塵監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

黎 冠，王 標(biāo)，賀靖康，卜祥麗，王 迪

(1.華北科技學(xué)院 電子信息工程學(xué)院，北京 東燕郊 065201；2.華北科技學(xué)院 安全工程學(xué)院，北京 東燕郊 065201；3.華北科技學(xué)院 機(jī)電工程學(xué)院，北京 東燕郊 065201)

0 引言

隨著信息化、智能化的發(fā)展，傳統(tǒng)的粉塵監(jiān)控系統(tǒng)已不能適應(yīng)現(xiàn)代化企業(yè)的安全生產(chǎn)需要。利用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)生產(chǎn)空間進(jìn)行監(jiān)測(cè)已經(jīng)成為現(xiàn)代監(jiān)控系統(tǒng)的主要研究方向，有許多學(xué)者在此領(lǐng)域開(kāi)展了深入的研究。王岳等[1]利用多傳感器融合技術(shù)優(yōu)化了檔案室實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，增大了系統(tǒng)監(jiān)控范圍；方怡等[2,3]通過(guò)改進(jìn)D-S證據(jù)理論解決了證據(jù)沖突對(duì)融合結(jié)果的影響，提高了融合結(jié)果的準(zhǔn)確性；劉樹(shù)源等[4]為解決超低溫加工環(huán)境監(jiān)控的復(fù)雜性，利用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)提高數(shù)據(jù)融合的可靠性，滿足了系統(tǒng)要求；李菲[5]利用自適應(yīng)加權(quán)平均算法和D-S證據(jù)理論實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境的智能控制；朱聰[6]為解決多傳感器數(shù)據(jù)融合時(shí)易受外界干擾的問(wèn)題，根據(jù)數(shù)據(jù)特征位置與傳感器空間之間的關(guān)系提出基于時(shí)空預(yù)處理的D-S 證據(jù)方法并通過(guò)綜合管廊甲烷氣體濃度實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該算法對(duì)噪聲有良好的過(guò)濾作用；劉放等[7]為提高齒輪故障智能識(shí)別率基于時(shí)域和頻域等特征參數(shù)提出了一種改進(jìn)的D-S證據(jù)理論。

基于以上研究基礎(chǔ)，本文基于多傳感器數(shù)據(jù)融合理論，提出一種基于均值距離和D-S證據(jù)理論的二級(jí)數(shù)據(jù)融合算法，對(duì)生產(chǎn)空間粉塵濃度進(jìn)行二級(jí)融合，以提高生產(chǎn)空間環(huán)境安全等級(jí)評(píng)判的準(zhǔn)確性。

1 多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)

1.1 多傳感器數(shù)據(jù)融合

生產(chǎn)空間的智能化監(jiān)控離不開(kāi)環(huán)境參數(shù)傳感器實(shí)現(xiàn)對(duì)不同信源的監(jiān)測(cè)，要想得到更加精確地結(jié)果，需要對(duì)監(jiān)測(cè)所得數(shù)據(jù)信息進(jìn)行優(yōu)化，這個(gè)過(guò)程就是多傳感器數(shù)據(jù)融合。多傳感器數(shù)據(jù)融合分為同類(lèi)傳感器數(shù)據(jù)融合和異類(lèi)傳感器數(shù)據(jù)融合兩種。常用的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法有D-S證據(jù)理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卡爾曼濾波法等[8-10]。

1.2 基于均值距離的一級(jí)融合算法

基于均值距離的融合算法是利用數(shù)據(jù)自身的特性，降低對(duì)數(shù)據(jù)的要求，同時(shí)避免了門(mén)限值的預(yù)設(shè)，加大算法的適用性。對(duì)于一組采集的傳感器數(shù)據(jù)a1,a2,…,an而言。其數(shù)據(jù)的均值為：

(1)

(2)

傳感器數(shù)據(jù)ai的自身權(quán)重系數(shù)ωi為：

(3)

對(duì)n個(gè)測(cè)量數(shù)據(jù)的融合結(jié)果為：

a=ω1a1+ω2a2+…+ωnan

(4)

1.3 D-S證據(jù)理論

1967年，Dempster提出D-S證據(jù)理論雛形并于1976年由Shafer進(jìn)一步完善發(fā)展。D-S證據(jù)理論的提出給數(shù)據(jù)融合提供新思路，它可以在沒(méi)有先驗(yàn)信息的前提下有效的處理不確定信息[2]。D-S證據(jù)理論描述如下：

若某一辨識(shí)框架θ中的元素兩兩互斥，其所有子集為2θ。若存在映射m：2θ→[0,1]滿足條件：

(5)

則m(A)稱(chēng)為事件A在框架θ中的基本概率賦值函數(shù)，也叫mass函數(shù)。其所對(duì)應(yīng)的信任度函數(shù)Bel(A)和似然函數(shù)Pl(A)分別為：

(6)

(7)

其中B為A的子集，信任度函數(shù)表示事件發(fā)生的一定性，似然函數(shù)表示時(shí)間發(fā)生的可能性。它們的取值范圍都為[0,1]。信任度函數(shù)與似然函數(shù)之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1 信任度函數(shù)與似然函數(shù)關(guān)系圖

傳感器的多個(gè)數(shù)據(jù)的融合需要借助D-S證據(jù)組合規(guī)則，其具體規(guī)則如下：

如果有兩條屬于辨識(shí)框架θ中的證據(jù)E1、E2，對(duì)應(yīng)的基本概率賦值函數(shù)為m1和m2。則對(duì)于所有屬于框架θ中的A都有以下定義：

(8)

其中，K反映了兩條證據(jù)E1、E2之間的沖突強(qiáng)度，定義如下：

(9)

當(dāng)A中無(wú)任何元素時(shí)：

m(A)=m(?)=0

(10)

2 粉塵濃度監(jiān)測(cè)方案

2.1 生產(chǎn)空間粉塵濃度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

在煤礦、面粉廠、水泥廠等相關(guān)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，往往伴隨有大量的粉塵產(chǎn)生，這些粉塵彌漫在生產(chǎn)空間，嚴(yán)重影響了生產(chǎn)空間的環(huán)境質(zhì)量。除塵效率的高低與粉塵顆粒的大小有直接關(guān)系，不同大小顆粒的粉塵使用過(guò)不同的除塵方法可以提高除塵效率。為了更好的加大除塵效率粉塵濃度的情況，一般需要具體粉塵顆粒分布和粉塵總濃度等方面進(jìn)行綜合評(píng)估。因此采用多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法對(duì)粉塵濃度進(jìn)行全方面的監(jiān)測(cè)可以更精確的測(cè)量生產(chǎn)空間粉塵濃度情況，進(jìn)而對(duì)生產(chǎn)空間粉塵安全等級(jí)做出準(zhǔn)確評(píng)估。

本文根據(jù)生產(chǎn)過(guò)程中產(chǎn)生粉塵的總粉塵濃度、PM2.5濃度、PM10濃度進(jìn)行生產(chǎn)空間粉塵濃度監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)。首先在生產(chǎn)空間內(nèi)設(shè)置多個(gè)粉塵濃度傳感器對(duì)生產(chǎn)空間粉塵濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。采用以SM300D環(huán)境監(jiān)測(cè)模塊為核心的粉塵濃度傳感器對(duì)PM2.5濃度、PM10濃度數(shù)據(jù)進(jìn)行采集；采用GCG1000型粉塵濃度傳感器采集工作空間粉塵總濃度數(shù)據(jù)。基于STM32單片機(jī)完成粉塵濃度數(shù)據(jù)的分析與處理。并把數(shù)據(jù)發(fā)送到人機(jī)界面，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。通過(guò)局域網(wǎng)連接本地監(jiān)控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)粉塵濃度的監(jiān)控及異常報(bào)警。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 所示：

圖2 粉塵濃度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

2.2 粉塵濃度數(shù)據(jù)處理流程

經(jīng)粉塵傳感器采集的粉塵濃度數(shù)據(jù)需要經(jīng)過(guò)分析處理才能得到準(zhǔn)確的判定結(jié)果。本文采用多傳感器數(shù)據(jù)兩級(jí)融合技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。其具體過(guò)程如圖3所示。

圖3 粉塵數(shù)據(jù)分析處理過(guò)程

首先對(duì)傳感器數(shù)據(jù)按數(shù)據(jù)類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)。分為PM2.5、PM10和粉塵總濃度三個(gè)數(shù)據(jù)組。然后對(duì)各個(gè)數(shù)據(jù)組進(jìn)行均值距離的一級(jí)數(shù)據(jù)融合，以減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，提高數(shù)據(jù)的精確性。最后通過(guò)D-S證據(jù)理論對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判定，對(duì)生產(chǎn)空間粉塵安全等級(jí)做出準(zhǔn)確評(píng)估。完成粉塵數(shù)據(jù)分析和處理。

2.3 粉塵濃度安全等級(jí)判定規(guī)則

生產(chǎn)空間中粉塵濃度、含氧量、通風(fēng)量等眾多因素都會(huì)影響粉塵濃度的安全等級(jí)。本文從PM2.5、PM10和粉塵總濃度出發(fā)，根據(jù)各個(gè)參數(shù)的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)對(duì)粉塵濃度安全等級(jí)做出判定規(guī)則。共分為三個(gè)等級(jí)：比較安全、一般安全和比較危險(xiǎn)。具體如表1所示：

表1 粉塵濃度安全等級(jí)判定規(guī)則

當(dāng)傳感器所測(cè)數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)一級(jí)數(shù)據(jù)融合后，對(duì)融合后的同一數(shù)據(jù)按照以上安全等級(jí)判定規(guī)則對(duì)各個(gè)安全等級(jí)進(jìn)行基本概率賦值，最后利用D-S證據(jù)理論完成生產(chǎn)空間粉塵濃度安全等級(jí)的判定。

3 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

在生產(chǎn)空間不同位置安裝10組粉塵濃度傳感器，對(duì)粉塵濃度進(jìn)行監(jiān)測(cè)。系統(tǒng)每采集五個(gè)周期對(duì)結(jié)果進(jìn)行一次判定，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示：

表2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

需要對(duì)以上數(shù)據(jù)進(jìn)行基于均值距離的一級(jí)數(shù)據(jù)融合處理和基于D-S證據(jù)理論的二級(jí)數(shù)據(jù)融合處理。首先，通過(guò)公式(1)～(4)分別對(duì)同一位置的傳感器同中數(shù)據(jù)進(jìn)行均值距離融合處理，其處理結(jié)果如表3所示：

表3 一級(jí)數(shù)據(jù)融合結(jié)果

然后，根據(jù)粉塵濃度安全等級(jí)判定規(guī)則對(duì)一級(jí)融合后的同類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，對(duì)不同數(shù)據(jù)的各個(gè)安全等級(jí)做基本概率函數(shù)賦值，其結(jié)果如表4所示：

表4 基本概率函數(shù)賦值表

最后，利用D-S證據(jù)理論做出最后的安全等級(jí)評(píng)估。先對(duì)PM2.5濃度和PM10濃度的安全等級(jí)進(jìn)行融合由公式(9)可計(jì)算出KA,B=0.51,根據(jù)公式(8)可以得出其融合結(jié)果mA,B(比較安全)=0.12，mA,B(一般安全)=0.86，mA,B(比較危險(xiǎn))=0.02。再把所得結(jié)果與粉塵總濃度的安全等級(jí)進(jìn)行融合得出生產(chǎn)空間粉塵濃度的安全等級(jí)。結(jié)果如表5所示：

表5 生產(chǎn)空間粉塵濃度的安全等級(jí)結(jié)果

由表4和表5可以看出，當(dāng)通過(guò)粉塵濃度的一種參數(shù)對(duì)生產(chǎn)空間粉塵安全等級(jí)進(jìn)行判決時(shí)，處在一般安全的可能性最大，通過(guò)三種粉塵參數(shù)進(jìn)行判決后，生產(chǎn)空間安全等級(jí)處在一般安全的可能性進(jìn)一步提高。增加了系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)空間粉塵安全等級(jí)判決結(jié)果的可信度。

4 結(jié)論

(1) 生產(chǎn)空間中PM2.5、PM10和粉塵總濃度經(jīng)過(guò)基于均值距離的數(shù)據(jù)融合后減少了數(shù)據(jù)的信息量，通過(guò)D-S證據(jù)理論將不同類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，高度保留了高置信度數(shù)據(jù)，保證了判定結(jié)果的準(zhǔn)確性。

(2) 實(shí)驗(yàn)通過(guò)對(duì)三種粉塵參數(shù)進(jìn)行判決后，生產(chǎn)空間安全等級(jí)處在一般安全的可能性為0.96，較單一參數(shù)判決結(jié)果更加準(zhǔn)確。