葉樹亮，張 晟

(中國計量學(xué)院計量測試工程學(xué)院，杭州310018)

危險化學(xué)品(Hazardous Chemical Materials，HCM)具有燃爆、毒害或腐蝕特質(zhì)，受激可對人體和財產(chǎn)造成顯著危害，在已被定為HCM的3萬余種化學(xué)品中燃爆特性是其物理危害最突出的表現(xiàn)形式。HCM燃爆特性的精確檢測利于HCM的分類以及在運輸、貯存、裝卸與使用中的標記警示，是國際關(guān)注的熱點問題。近期實施的聯(lián)合國化學(xué)品分類及標記全球協(xié)調(diào)制度(Globally Harmonized System，GHS)更對氣體及氣態(tài)混合物、固體及金屬粉末、泡沫氣溶膠等16類HCM的危險性尤其是燃爆特性的精確檢測提出了要求［1］。

爆炸極限、火焰蔓延速率等是燃爆特性的數(shù)理表征，而燃爆狀態(tài)辨識是獲取HCM燃爆特性參數(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)辨識方法采用靜態(tài)式實驗裝置，檢測時向處于穩(wěn)定狀態(tài)的HCM樣品施加誘燃激勵，利用一定感知單元辨識樣品的受激狀態(tài)，裝置結(jié)構(gòu)因樣品種類而異，但基本原理均為誘燃激勵下燃爆有無的觀測［2－4］。目前國內(nèi)、外相關(guān)研究或標準只有以人眼或單一傳感器作為感知單元的描述，包括熱電偶、壓力傳感器或聲級傳感器等［5－8］。由于人眼判斷有主觀性;而單一傳感器不能全面描述受激狀態(tài)且對檢測環(huán)境抗干擾能力差［9］，故辨識手段準確度較低，以國內(nèi)技術(shù)先進、具有代表性的出入境檢驗檢疫部門檢測設(shè)備為例，錯誤率在1～2%或以上，不能為化學(xué)品在生命周期中的各階段提供安全指導(dǎo)。

本文給出一種可快速、精確辨識HCM樣品受激狀態(tài)的方法，其特點是利用兩組光電傳感器陣列擴展傳統(tǒng)檢測裝置的信息參數(shù);利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)HCM受激狀態(tài)的精確辨識。該方法有效改善了目前檢測裝置普遍存在的自動化程度低、檢測效率低和人員參與度高等缺點。

1 具有光、熱雙傳感器的檢測裝置

圖1的(a)和(b)分別為傳統(tǒng)的人眼式和熱電偶式HCM燃爆特性檢測裝置示意圖，包括樣品置放空間、誘燃激勵和狀態(tài)辨識單元，氣體樣品置放在耐壓玻璃管，玻璃管底部點火電極為誘燃激勵。

圖1 易燃氣體類HCM燃爆特性裝置示意圖

圖1(a)的人眼式受激狀態(tài)辨識單元中，由于視覺暫存效應(yīng)，人眼僅能響應(yīng)24 Hz及以下頻率變化的現(xiàn)場事件，因此觀測結(jié)果易失真;同時人眼對弱光不敏感，通常意義的無色火焰可導(dǎo)致人工辨識的失效。圖1(b)的熱點偶式受激狀態(tài)辨識單元中，由管底、頂部兩個熱電偶完成對火焰溫度信息的觀測，以兩位置先后的溫度階躍辨識燃爆是否發(fā)生及計算蔓延速率。然而這種裝置會將樣品僅在誘燃激勵附近發(fā)生局部燃燒狀態(tài)判為燃爆，原因是產(chǎn)生的熱輻射不僅作用于底端熱電偶，同時導(dǎo)致頂端熱電偶產(chǎn)生明顯的錯誤響應(yīng)，此狀態(tài)非國標定義的真實燃爆，是干擾引起的偽狀態(tài)，因此裝置發(fā)生了誤判［10－11］。

本文在圖1(b)中裝置熱電偶對徑位置上增加兩組光電傳感器陣列，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。光敏傳感單元的感光元件為光電二極管，敏感光譜范圍在400 nm～800 nm之間，輸出電壓在0～5 V內(nèi)，與光強成線性關(guān)系［12］。為了消除HCM實驗環(huán)境的雜光、熱輻射干擾等偽狀態(tài)和其他干擾狀態(tài)，使觀測結(jié)果與現(xiàn)場事件保持更高的一致性，將兩種傳感器輸出對時間求導(dǎo)后獲取梯度信息也作為判識數(shù)據(jù)，使改進后狀態(tài)判斷依據(jù)參數(shù)擴展為溫度、光強度、溫度梯度和光強度梯度。雖然各種HCM化學(xué)品燃爆特性檢測裝置的樣品預(yù)配單元、置放空間的結(jié)構(gòu)差異大，但燃爆的辨識手段近乎相同，因此本文熱電偶和對徑排布光電傳感陣列的改進方案可移植到其它類型HCM檢測裝置上。

圖2 多參數(shù)易燃氣體類HCM燃爆特性裝置

2 FNNS的建立及時變受激狀態(tài)的辨識

裝置有上、下端兩組傳感器，因此根據(jù)兩組傳感器數(shù)據(jù)對受激狀態(tài)分別進行判斷，系統(tǒng)最后輸出的辨識結(jié)果是對兩者的綜合評價。FNNS因綜合了基于Zadeh模糊邏輯推理的表述能力以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力［13］，對受激狀態(tài)的模式分類具有獨特優(yōu)勢。圖3為以FNNS為核心、內(nèi)嵌微處理器檢測系統(tǒng)的原理框圖，傳感器觀測值屬于數(shù)值域，將其元素映射到模糊語言域上的過程是數(shù)據(jù)特征層處理一種方式，為FNNS建立的前提步驟，此時傳統(tǒng)意義的傳感器亦轉(zhuǎn)變?yōu)槟：齻鞲衅鳎涮卣魇莻鞲衅鬏敵霰碚魇芗顟B(tài)的若干模糊子集，為FNNS的輸入。

圖3 以FNNS為核心的系統(tǒng)工作原理

本文選取高斯函數(shù)作為隸屬函數(shù)，定義光強度、溫度、光強度梯度和溫度梯度為輸入矢量空間的四個變量，由 X1，X2，X3，X4表示，每一變量有四個模糊子集，將非線性劃分輸入論域空間的模糊子集表示為圖4形式。由于存在負梯度，基本論域理應(yīng)向負半軸延伸，然而本文關(guān)注的是受激時刻火焰從無到有的階躍，故只分析正梯度。輸入論域根據(jù)光電傳感器和熱電偶調(diào)理電路輸出的要求劃分為11個等級，有 Very Big、Big、Small、Very Small四個模糊語言值。經(jīng)隸屬函數(shù)量化，網(wǎng)絡(luò)輸入被壓縮于［0，1］的空間內(nèi)，因此不另做歸一化處理。

圖4 FNNS的輸入模糊子集形式

基于Zadeh模糊邏輯推理法制定了受激狀態(tài)的分類規(guī)則如表1，表中列出的27條規(guī)則為對HCM所有受激狀態(tài)的完整描述，其中局部燃燒易影響熱電偶，造成偽狀態(tài)，而光輻射干擾易影響光電傳感器，造成偽狀態(tài)，因此成為系統(tǒng)需明確區(qū)分的目標狀態(tài)。在輸入矢量激發(fā)規(guī)則后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式表達的模糊關(guān)系蘊含式可確定最適輸出模糊子集，作為受激狀態(tài)估計的最優(yōu)解。圖5所示為區(qū)別于輸入空間的輸出模糊子集形式，隸屬函數(shù)取高斯函數(shù)，為了便于結(jié)果計算，對輸出各模糊子集隸屬函數(shù)中心進行了均勻劃分。

表1 四輸入變量的分類規(guī)則表

圖5 FNNS的輸出模糊子集形式

非線性前饋單隱層的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用局部指數(shù)衰減的基函數(shù)在模式分類時具有精度高和所需參數(shù)少的特點，彌補了基于Takagi-Sugeno與類Takagi-Sugeno模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各條模糊規(guī)則的輸出僅為輸入線性組合的缺點［14］。RBF基函數(shù)為格林函數(shù)，本文取其特殊形式高斯函數(shù)，如式(1)所示。

式中rj表示第j個徑向基神經(jīng)元，代表系統(tǒng)的第j條受激狀態(tài)辨識規(guī)則。權(quán)值w1ij和閾值b1j記錄了各項辨識規(guī)則的具體編碼信息，不同HCM的編碼信息不同。網(wǎng)絡(luò)輸出層為rj的加權(quán)結(jié)果，如式(2)，其中w2ij、b2j代表輸出層權(quán)值及閾值。

式(1)與式(2)確定了FNNS的三層拓撲結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)模糊關(guān)系的隱式存儲。該結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練時不僅具有自更新性，且通過不斷修正各輸出模糊子集的隸屬函數(shù)方式，使自身更具合理性。當時變輸入矢量X與多個受激狀態(tài)的歐代距離d(X，W1j)均較顯著時，多條規(guī)則被同時激發(fā)，而輸出矢量成為若干激發(fā)規(guī)律的非線性插值［15］，其中 X=(X1，X2，X3，X4)。輸出矢量經(jīng)最大隸屬度原則的解模糊，轉(zhuǎn)變?yōu)榍逦蛏蠈κ芗顟B(tài)的最優(yōu)估計。

將完成訓(xùn)練的FNNS內(nèi)嵌于微處理器的存儲空間，進行待測HCM的實時自動檢測時，網(wǎng)絡(luò)容錯能力自動消除了環(huán)境光、熱及溫度等擾動，具有較強的魯棒性。

3 實測結(jié)果及分析

依據(jù)標準，化學(xué)品的燃爆危險性通常被劃分為危險、警告和不分類三個等級［16］，其分類的置信程度取決于燃爆特性描述準確性。為驗證結(jié)合多傳感器的FNNS對HCM燃爆狀態(tài)辨識效果，以利于危險評價，本文在101．3 kPa大氣壓的實驗環(huán)境下對易燃氣體甲烷、泡沫氣溶膠摩絲、易燃固體多聚甲醛和金屬粉末鎂粉等HCM進行了相關(guān)檢測，檢測環(huán)境為通用的實驗條件，實驗結(jié)果如表2所示。因選用的甲烷、摩絲、多聚甲醛和鎂粉為典型化學(xué)品，故標準受激狀態(tài)已知，表中數(shù)據(jù)以標準受激狀態(tài)得出。

上述四種檢測裝置改造前以熱電偶為信息來源。表中所示的人眼和熱電偶項是出入境檢驗檢疫部門在大量檢測基礎(chǔ)上的已有數(shù)據(jù)，其中人眼項由不同測試人員在不同時間和光線條件下測得。FNNS項數(shù)據(jù)中甲烷和鎂粉分析樣本數(shù)為2 500個，摩絲和多聚甲醛樣本數(shù)為2 000個。

表2 裝置燃爆狀態(tài)的辨識結(jié)果

傳統(tǒng)的人眼辨識因環(huán)境光輻射影響和本身的生理特征，容易做出錯誤判斷，置信度最低;基于熱電偶的單傳感器辨識對熱輻射干擾比較敏感，不能避免偽狀態(tài)，因此錯誤率也較為突出，置信程度中等。而在原裝置多傳感器改造基礎(chǔ)上的FNNS模式分類，錯誤率優(yōu)于0．1%，較以往得到很大改善。目前利用該方法的改進裝置已經(jīng)應(yīng)用到出入境檢驗檢疫部門，在燃爆特性檢測方面取得了很好的效果。

4 結(jié)論

本文結(jié)合GHS全球推廣背景下對HCM燃爆特性提出的檢測要求，首先對現(xiàn)有裝置實施參數(shù)擴展，在此基礎(chǔ)上對傳感器觀測值進行特征層處理，利用模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了一種有效、準確區(qū)分各種受激狀態(tài)的泛函映射。將該映射關(guān)系集成于嵌入微處理器中，又達到實時自動檢測的目的。從測試結(jié)果可見該方法彌補了傳統(tǒng)檢測手段的缺陷，在指導(dǎo)HCM危險性警示和標記方面，具有重要意義。

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