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        基于多傳感器的隧道火情融合識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究

        2024-12-31 00:00:00王波
        西部交通科技 2024年10期
        關(guān)鍵詞:火情預(yù)警系統(tǒng)隧道

        隨著廣西路網(wǎng)的逐漸完善,隧道數(shù)量在不斷增加,對(duì)于隧道火情監(jiān)控的需求也在日益上升。文章通過(guò)分析隧道火情預(yù)警需求以及現(xiàn)有設(shè)備條件,從易于升級(jí)、智能化、一體化的角度,提出了一種基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的隧道火情識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于分段設(shè)計(jì),對(duì)每段內(nèi)傳感器數(shù)據(jù)通過(guò)加權(quán)融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合以及D-S論證進(jìn)行融合,產(chǎn)生告警信號(hào),結(jié)合聯(lián)動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)提供后續(xù)應(yīng)急處置功能,可完善加快火情處置的識(shí)別-預(yù)警-管控處理流程。

        隧道火情;多傳感器融合;自適應(yīng)加權(quán)融合;后向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合

        U491.1+16A592033

        基金項(xiàng)目:

        2021年度交通運(yùn)輸重點(diǎn)科技項(xiàng)目“基于雷視融合的特殊路段交通狀況感知、預(yù)警及應(yīng)急管控關(guān)鍵技術(shù)研究與應(yīng)用”(編號(hào):2021-MS4-101)

        作者簡(jiǎn)介:

        王" 波(1983—),高級(jí)工程師,主要從事高速公路投資建設(shè)與管理工作。

        0" 引言

        隨著廣西高速公路的迅猛發(fā)展,對(duì)智能化監(jiān)管要求也在不斷提高。根據(jù)廣西綜合交通運(yùn)輸發(fā)展“十四五”規(guī)劃總結(jié)指出,廣西公路通車總里程達(dá)到13.16×104 km,“十三五”時(shí)期新增1.36×104 km,其中高速公路里程6 803 km,新建成高速公路2 515 km。廣西高速公路部分路段需要經(jīng)過(guò)山區(qū),隧道比例較高,龍勝至湖南城步高速公路廣西段全長(zhǎng)約60 km,共有隧道5座,最長(zhǎng)隧道達(dá)4.2 km。由于隧道內(nèi)對(duì)火災(zāi)事故的處置較為困難,其造成的經(jīng)濟(jì)損失比普通路面更為顯著。因此,火災(zāi)預(yù)警以及損失管理已經(jīng)是高速公路運(yùn)營(yíng)方日常運(yùn)營(yíng)和安全管理工作的重要組成部分。隧道火災(zāi)往往伴隨著復(fù)雜的環(huán)境條件,這增加了單一傳感器系統(tǒng)的局限性,如何利用洞內(nèi)感知設(shè)備及時(shí)、準(zhǔn)確、全面地發(fā)現(xiàn)火情是火災(zāi)損失管理的重要前提。

        1" 隧道火情場(chǎng)景特點(diǎn)分析

        廣西高速公路山區(qū)路段多,隧道長(zhǎng)度普遍較長(zhǎng)。以龍勝至城步高速公路為例,60 km內(nèi)的五條隧道長(zhǎng)度均在1 km以上,其中茶洞隧道長(zhǎng)度最大,達(dá)到4.2 km。為了能夠監(jiān)控隧道內(nèi)部情況,需要在沿線布設(shè)一定數(shù)量的傳感器,以無(wú)死角地監(jiān)控隧道內(nèi)部環(huán)境數(shù)值。

        同時(shí),長(zhǎng)距離這一特性使得密閉隧道內(nèi)部環(huán)境相對(duì)復(fù)雜,單一傳感器可能無(wú)法處理這些復(fù)雜的環(huán)境條件,可能在面對(duì)實(shí)際火情時(shí)會(huì)出現(xiàn)誤判漏判等現(xiàn)象。

        例如,僅使用煙霧傳感器可能無(wú)法檢測(cè)到一些無(wú)煙火災(zāi)的情況,或者在有抽風(fēng)的區(qū)域,煙塵聚集程度低,同時(shí)溫度和濕度變化可能改變煙霧的傳播方式,這些情況下,煙霧傳感器無(wú)法發(fā)揮最大作用,且煙霧傳感器也可能因?yàn)榛覊m、蒸汽等非火警原因而觸發(fā)警報(bào)。同時(shí),如遇到單個(gè)傳感器的故障,靈敏度下降等各類問(wèn)題,也容易使得系統(tǒng)的漏報(bào)率上升,從而延緩了對(duì)火警的及時(shí)響應(yīng)。

        針對(duì)隧道復(fù)雜的環(huán)境,應(yīng)配備多種傳感器,包括各種氣體、濕度、溫度等傳感器以及視頻監(jiān)控,并且對(duì)各項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)合,對(duì)潛在火情進(jìn)行綜合研判,從而提高系統(tǒng)的可靠性。

        2" 系統(tǒng)方案

        根據(jù)隧道的特點(diǎn)以及隧道設(shè)備條件,本文提出了一種基于多傳感器融合火情識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案:對(duì)隧道內(nèi)溫度、CO濃度、CO2濃度等環(huán)境參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控融合,以視頻監(jiān)控為輔助,配合告警處置系統(tǒng)聯(lián)動(dòng),形成完整高效閉環(huán)的火情識(shí)別預(yù)警處理流程。

        系統(tǒng)框圖如圖1所示,分段多傳感器監(jiān)控子系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)隧道進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控,可以充分利用現(xiàn)有隧道中的監(jiān)控平臺(tái);數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的核心,負(fù)責(zé)融合多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)而對(duì)火情進(jìn)行預(yù)報(bào);聯(lián)動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)連接指揮中心,通過(guò)結(jié)合現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng),提供應(yīng)急處置的功能。

        2.1" 分段多傳感器監(jiān)控子系統(tǒng)

        分段多傳感器監(jiān)控子系統(tǒng)是整個(gè)系統(tǒng)的感知層,負(fù)責(zé)監(jiān)控隧道的實(shí)時(shí)物理數(shù)據(jù)。

        隧道是一個(gè)半封閉的長(zhǎng)通道環(huán)境,環(huán)境相較于普通路段更為復(fù)雜,參考上文所述單傳感器應(yīng)對(duì)火情感知的缺陷,為了對(duì)隧道環(huán)境有一個(gè)較全面的監(jiān)控,需要在這個(gè)狹長(zhǎng)的空間區(qū)域內(nèi)布置多個(gè)環(huán)境數(shù)據(jù)采集點(diǎn)。

        然而,在進(jìn)行火情數(shù)據(jù)融合的時(shí)候,由于隧道各處的物理狀態(tài)有所不同,例如洞口與相隔100 m處的CO2濃度不盡相同,不能對(duì)隧道內(nèi)這些采集點(diǎn)上傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行籠統(tǒng)的整體融合處理。同時(shí),不同區(qū)域的傳感器布設(shè)方式有可能不同,例如不同轉(zhuǎn)彎半徑的拐角處的布設(shè)有所差異,不合理的融合處理會(huì)抹除某一區(qū)域物理狀態(tài)的獨(dú)特性,導(dǎo)致融合的數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)相差過(guò)遠(yuǎn),影響報(bào)警效率。

        基于以上原因,為了充分考慮原型機(jī)的開(kāi)發(fā),系統(tǒng)采用分段子系統(tǒng)的設(shè)計(jì)將整個(gè)隧道進(jìn)行拆分抽象建模,即將隧道視為多個(gè)長(zhǎng)度相等的線段相連而成,每一段配備有數(shù)量一定(8個(gè))的各式傳感器(溫度傳感器、CO濃度傳感器、CO2濃度傳感器)、分段多傳感器監(jiān)控子系統(tǒng)以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)融合模塊。后續(xù)分段長(zhǎng)度以及傳感器數(shù)量可以根據(jù)隧道具體情況進(jìn)行修改。

        2.2" 數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)

        數(shù)據(jù)融合是一種將來(lái)自不同源頭或類型的數(shù)據(jù)整合在一起的技術(shù),涉及多個(gè)層次數(shù)據(jù),包括原始傳感器數(shù)據(jù)、特征數(shù)據(jù)、高級(jí)層面的決策輸出[1]。數(shù)據(jù)融合的目的是提高信息的質(zhì)量和可用性,幫助系統(tǒng)更好地理解和應(yīng)對(duì)復(fù)雜的環(huán)境或問(wèn)題。在火情識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)中,數(shù)據(jù)融合模塊負(fù)責(zé)將一段區(qū)域內(nèi)的物理狀態(tài)信息整合,提供報(bào)警信息;模塊中涉及的同質(zhì)級(jí)別以及異質(zhì)級(jí)別的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。

        2.2.1" 同段同質(zhì)級(jí)別傳感器數(shù)據(jù)融合

        在隧道同一區(qū)域內(nèi),為了消除環(huán)境或者傳感器因素所引起的誤報(bào)、漏報(bào),布置了多個(gè)同種類傳感器;同時(shí)為了消除傳感器噪聲的影響,將相同種類傳感器的多次采集數(shù)據(jù)集合為一組。因此在同一區(qū)域內(nèi),同一種數(shù)據(jù)產(chǎn)生了冗余,需要在下一步不同種類傳感器數(shù)據(jù)融合之前,首先對(duì)相同種類的傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,為后續(xù)整合提供可靠準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

        同質(zhì)數(shù)據(jù)融合常見(jiàn)的方法有加權(quán)平均、卡爾曼濾波、專家系統(tǒng)等,在本系統(tǒng)中由于沒(méi)有明確的物理狀態(tài)變換方程,且對(duì)實(shí)時(shí)性要求高,因此采用加權(quán)平均法,這是一種簡(jiǎn)單和直觀的數(shù)據(jù)級(jí)融合方法。圖2是自適應(yīng)加權(quán)融合的流程圖。

        為驗(yàn)證該方法的可靠性,進(jìn)行多組試驗(yàn),使用8個(gè)YDL_THXX型號(hào)的溫度傳感器,布設(shè)在不同區(qū)域,收集5次測(cè)量數(shù)據(jù),結(jié)果如表1所示。

        經(jīng)過(guò)表1算法融合處理后的溫度融合值為26.26。由此可見(jiàn),采取加權(quán)平均融合法可以消除由少部分異常數(shù)據(jù)引起的影響,為后續(xù)異質(zhì)融合提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。

        2.2.2" 同段異質(zhì)級(jí)別傳感器數(shù)據(jù)融合

        經(jīng)過(guò)融合處理后的溫度、CO、CO2濃度數(shù)據(jù)需要進(jìn)一步融合成監(jiān)管中心可用的報(bào)警信號(hào),系統(tǒng)流程如圖3所示。

        2.2.2.1" ANN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        系統(tǒng)中采用三種傳感器提供三種屬于不同維度的信息,針對(duì)多維度的數(shù)據(jù)融合,常見(jiàn)的方法有特征融合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力[2],其仿生特性使之能更有效地利用系統(tǒng)本身的信息,并能映射火情預(yù)警與環(huán)境狀態(tài)之間的非線性函數(shù)關(guān)系。

        神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為3,輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1,根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式以及實(shí)驗(yàn)調(diào)參,可以計(jì)算得隱含層層數(shù)為1,層內(nèi)節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為4;傳遞函數(shù)選擇Sigmoid函數(shù)。

        由于獲取真實(shí)火災(zāi)數(shù)據(jù)難度系數(shù)大,故采用[3]的火災(zāi)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練檢測(cè)樣本。檢測(cè)結(jié)果如表2所示。

        如果按照火情概率gt;0.7的規(guī)則進(jìn)行告警判定,則測(cè)試結(jié)果均與事實(shí)相符。

        2.2.2.2" D-S證據(jù)理論

        為了進(jìn)一步提高精確度,需要采用推理的方法解決融合問(wèn)題,D-S證據(jù)理論的最大特點(diǎn)是對(duì)不確定信息的描述采用“區(qū)間估計(jì)”,而不是“點(diǎn)估計(jì)”的方法,在區(qū)分不知道與不確定方面以及精確反映證據(jù)收集方面顯示出很大的靈活性。D-S理論論證流程如圖4所示[4]。

        根據(jù)表2的ANN輸出數(shù)據(jù)以及D-S證據(jù)論證,將四列數(shù)據(jù)分別歸類為m1、m2、m3、m4,可以得到融合后的結(jié)果如表3所示。

        由此可見(jiàn),經(jīng)過(guò)D-S證據(jù)論證之后,系統(tǒng)的不確定性下降,融合模塊的告警輸出有較高的準(zhǔn)確率。

        2.3" 聯(lián)動(dòng)預(yù)警系統(tǒng)

        在接收到來(lái)自融合模塊的告警信息后,聯(lián)動(dòng)預(yù)警子系統(tǒng)將進(jìn)行以下工作。

        2.3.1" 隧道設(shè)備聯(lián)動(dòng)預(yù)警

        根據(jù)告警信號(hào)所在的具體隧道分段,系統(tǒng)將根據(jù)事先預(yù)設(shè)的應(yīng)急處置預(yù)案,通過(guò)高亮顯示的方式提示監(jiān)管人員。監(jiān)管人員隨即調(diào)取事故所在區(qū)域附近的視頻監(jiān)控,立即確認(rèn)周圍情況,并對(duì)事故規(guī)模進(jìn)行初步預(yù)估。

        在識(shí)別事故之后,監(jiān)管人員可以對(duì)隧道內(nèi)部各種設(shè)備,如道路上游情報(bào)板、交通信號(hào)燈、應(yīng)急設(shè)備、車道指示器、滅火設(shè)備等配套設(shè)備,進(jìn)行操作。使得監(jiān)管人員可以在第一時(shí)間內(nèi),對(duì)災(zāi)害信息進(jìn)行發(fā)布,提示車輛避讓,疏散群眾。

        在救援隊(duì)伍抵達(dá)之前,監(jiān)管人員將根據(jù)應(yīng)急預(yù)案和火情初步預(yù)估,通過(guò)控制隧道內(nèi)的設(shè)備對(duì)火情進(jìn)行初步控制。這一系列迅速而有序的操作有助于最大限度地減緩火勢(shì)蔓延,為后續(xù)的救援行動(dòng)提供關(guān)鍵的時(shí)間窗口。

        2.3.2" 信息發(fā)布系統(tǒng)

        在監(jiān)管人員進(jìn)行操作的同時(shí),可以一鍵完成事件上報(bào),上報(bào)內(nèi)容涵蓋事故地點(diǎn)、時(shí)間、初步規(guī)模等基本信息,將事故現(xiàn)場(chǎng)以文字、視頻、圖片等形式進(jìn)行展示,供專業(yè)人員制定救援處置方案;根據(jù)事先預(yù)定的應(yīng)急預(yù)案以及路段管轄關(guān)系,迅速通過(guò)系統(tǒng)消息、電話等方式,聯(lián)系相應(yīng)應(yīng)急、消防、救護(hù)醫(yī)療、交警等多部門人員前往現(xiàn)場(chǎng)。

        3" 應(yīng)用效果

        系統(tǒng)在龍勝至城步高速茶洞隧道進(jìn)行試運(yùn)行,間隔約50 m分別布置三個(gè)多傳感器監(jiān)控子系統(tǒng)。后臺(tái)系統(tǒng)監(jiān)控圖以及上位機(jī)運(yùn)行結(jié)果如圖5~6所示。

        由于無(wú)法在真實(shí)隧道中模擬火災(zāi)只能使用試驗(yàn)數(shù)據(jù)測(cè)試,由實(shí)地試驗(yàn)結(jié)果并綜合理論試驗(yàn)測(cè)試可見(jiàn),該火情識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)能夠?qū)Σ瓒此淼赖沫h(huán)境狀況進(jìn)行直觀監(jiān)控,對(duì)潛在火情進(jìn)行準(zhǔn)確判斷。

        4" 結(jié)語(yǔ)

        本文以提升高速公路隧道火情識(shí)別預(yù)警能力為目標(biāo),提出一種基于多傳感器融合的識(shí)別預(yù)警解決方案。該方案充分利用隧道現(xiàn)有的監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行升級(jí)改造,以分段的形式對(duì)隧道進(jìn)行單元化建模,對(duì)同段內(nèi)同種類傳感器數(shù)據(jù),以及不同種類傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,實(shí)現(xiàn)了對(duì)隧道環(huán)境狀況的準(zhǔn)確評(píng)估。同時(shí),結(jié)合設(shè)備聯(lián)動(dòng)以及信息發(fā)布完善了從火情發(fā)現(xiàn)預(yù)警到應(yīng)急救援的處置流程,為充分提高隧道內(nèi)突發(fā)事件的感知能力提供參考。

        [1]張延龍,王俊勇.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述[J].艦船電子工程,2013,33(2):41-44.

        [2]黃漫國(guó),樊尚春,鄭德智,等.多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究進(jìn)展[J].傳感器與微系統(tǒng),2010,29(3):5-8,12.

        [3]殷秋雨.基于分布式光纖監(jiān)測(cè)的隧道火災(zāi)溫度分布特征研究[D].武漢:湖北工業(yè)大學(xué),2021.

        [4]藍(lán)金輝,馬寶華,藍(lán)" 天,等.D-S證據(jù)理論數(shù)據(jù)融合方法在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2001(2):53-55,59.

        20240326

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