黎 冠，王 標，賀靖康，卜祥麗，王 迪

(1.華北科技學院 電子信息工程學院，北京 東燕郊 065201；2.華北科技學院 安全工程學院，北京 東燕郊 065201；3.華北科技學院 機電工程學院，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)對生產(chǎn)空間進行監(jiān)測已經(jīng)成為現(xiàn)代監(jiān)控系統(tǒng)的主要研究方向，有許多學者在此領(lǐng)域開展了深入的研究。王岳等[1]利用多傳感器融合技術(shù)優(yōu)化了檔案室實時監(jiān)控系統(tǒng)，增大了系統(tǒng)監(jiān)控范圍；方怡等[2,3]通過改進D-S證據(jù)理論解決了證據(jù)沖突對融合結(jié)果的影響，提高了融合結(jié)果的準確性；劉樹源等[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)理論實現(xiàn)對溫室環(huán)境的智能控制；朱聰[6]為解決多傳感器數(shù)據(jù)融合時易受外界干擾的問題，根據(jù)數(shù)據(jù)特征位置與傳感器空間之間的關(guān)系提出基于時空預(yù)處理的D-S 證據(jù)方法并通過綜合管廊甲烷氣體濃度實驗驗證該算法對噪聲有良好的過濾作用；劉放等[7]為提高齒輪故障智能識別率基于時域和頻域等特征參數(shù)提出了一種改進的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)理論的二級數(shù)據(jù)融合算法，對生產(chǎn)空間粉塵濃度進行二級融合，以提高生產(chǎn)空間環(huán)境安全等級評判的準確性。

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)控離不開環(huán)境參數(shù)傳感器實現(xiàn)對不同信源的監(jiān)測，要想得到更加精確地結(jié)果，需要對監(jiān)測所得數(shù)據(jù)信息進行優(yōu)化，這個過程就是多傳感器數(shù)據(jù)融合。多傳感器數(shù)據(jù)融合分為同類傳感器數(shù)據(jù)融合和異類傳感器數(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，降低對數(shù)據(jù)的要求，同時避免了門限值的預(yù)設(shè)，加大算法的適用性。對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n個測量數(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，它可以在沒有先驗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框架θ中的證據(jù)E1、E2，對應(yīng)的基本概率賦值函數(shù)為m1和m2。則對于所有屬于框架θ中的A都有以下定義：

(8)

其中，K反映了兩條證據(jù)E1、E2之間的沖突強度，定義如下：

(9)

當A中無任何元素時：

m(A)=m(?)=0

(10)

2 粉塵濃度監(jiān)測方案

2.1 生產(chǎn)空間粉塵濃度監(jiān)測系統(tǒng)

在煤礦、面粉廠、水泥廠等相關(guān)企業(yè)生產(chǎn)過程中，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行綜合評估。因此采用多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法對粉塵濃度進行全方面的監(jiān)測可以更精確的測量生產(chǎn)空間粉塵濃度情況，進而對生產(chǎn)空間粉塵安全等級做出準確評估。

本文根據(jù)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生粉塵的總粉塵濃度、PM2.5濃度、PM10濃度進行生產(chǎn)空間粉塵濃度監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計。首先在生產(chǎn)空間內(nèi)設(shè)置多個粉塵濃度傳感器對生產(chǎn)空間粉塵濃度數(shù)據(jù)進行采集。采用以SM300D環(huán)境監(jiān)測模塊為核心的粉塵濃度傳感器對PM2.5濃度、PM10濃度數(shù)據(jù)進行采集；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)送到人機界面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。通過局域網(wǎng)連接本地監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)粉塵濃度的監(jiān)控及異常報警。其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2 所示：

圖2 粉塵濃度監(jiān)測系統(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)過分析處理才能得到準確的判定結(jié)果。本文采用多傳感器數(shù)據(jù)兩級融合技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析處理。其具體過程如圖3所示。

圖3 粉塵數(shù)據(jù)分析處理過程

首先對傳感器數(shù)據(jù)按數(shù)據(jù)類型進行分類。分為PM2.5、PM10和粉塵總濃度三個數(shù)據(jù)組。然后對各個數(shù)據(jù)組進行均值距離的一級數(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D-S證據(jù)理論對數(shù)據(jù)進行判定，對生產(chǎn)空間粉塵安全等級做出準確評估。完成粉塵數(shù)據(jù)分析和處理。

2.3 粉塵濃度安全等級判定規(guī)則

生產(chǎn)空間中粉塵濃度、含氧量、通風量等眾多因素都會影響粉塵濃度的安全等級。本文從PM2.5、PM10和粉塵總濃度出發(fā)，根據(jù)各個參數(shù)的國家標準對粉塵濃度安全等級做出判定規(guī)則。共分為三個等級：比較安全、一般安全和比較危險。具體如表1所示：

表1 粉塵濃度安全等級判定規(guī)則

當傳感器所測數(shù)據(jù)經(jīng)過一級數(shù)據(jù)融合后，對融合后的同一數(shù)據(jù)按照以上安全等級判定規(guī)則對各個安全等級進行基本概率賦值，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的判定。

3 實驗及結(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，對粉塵濃度進行監(jiān)測。系統(tǒng)每采集五個周期對結(jié)果進行一次判定，實驗結(jié)果如表2所示：

表2 實驗數(shù)據(jù)

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

表3 一級數(shù)據(jù)融合結(jié)果

然后，根據(jù)粉塵濃度安全等級判定規(guī)則對一級融合后的同類型數(shù)據(jù)進行分組，對不同數(shù)據(jù)的各個安全等級做基本概率函數(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評估。先對PM2.5濃度和PM10濃度的安全等級進行融合由公式(9)可計算出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)=0.02。再把所得結(jié)果與粉塵總濃度的安全等級進行融合得出生產(chǎn)空間粉塵濃度的安全等級。結(jié)果如表5所示：

表5 生產(chǎn)空間粉塵濃度的安全等級結(jié)果

由表4和表5可以看出，當通過粉塵濃度的一種參數(shù)對生產(chǎn)空間粉塵安全等級進行判決時，處在一般安全的可能性最大，通過三種粉塵參數(shù)進行判決后，生產(chǎn)空間安全等級處在一般安全的可能性進一步提高。增加了系統(tǒng)對生產(chǎn)空間粉塵安全等級判決結(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D-S證據(jù)理論將不同類型數(shù)據(jù)進行融合，高度保留了高置信度數(shù)據(jù)，保證了判定結(jié)果的準確性。

(2) 實驗通過對三種粉塵參數(shù)進行判決后，生產(chǎn)空間安全等級處在一般安全的可能性為0.96，較單一參數(shù)判決結(jié)果更加準確。