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    基于数据融合算法的危险品仓库智能实时监测系统研究

      信息来源:   发布时间:2022-01-12  点击数:

    0 引言

    现在, 各个国家已将危险品仓库的监控列为各国经济、社会和科技发展的重点研究之一。危险品主要包括化工原料、化学试剂等, 此类物质化学性质活泼, 对机械力、电、热等很敏感。其存储环境对温湿度、光照度有较高要求, 相对湿度要求在75%以下, 最高不要超过80% , 以防受潮和自燃; 温度最高不要超过32 度, 如果温度过高则容易引起自燃, 过低又会对物品的性能产生影响; 同样, 光照度的强度也会引起物质的性质改变或者引起自燃自爆现象。所以, 对危险品的存储环境进行监测是十分必要且必须的。传统的监测系统会使用较多的电子元件及电子线路, 会带来一些电磁泄露, 会导致易燃易爆品的爆炸, 所以对于危险品仓储来说也是应尽量避免。

    1 虚拟仪器的优势

    目前, 我国危险源监测仍然存在一些问题, 主要体现在: ( 1) 设备本身存在安全隐患, 安全性能低; ( 2) 系统实时性较差; ( 3) 准确性较差; ( 4) 人力成本以及设备成本高等。因此, 本项目提出的危险源远程实时监测技术有效的解决了这些问题, 本项目采用虚拟仪器技术与传统的设备有很大的不同, 它的设计核心理念是“软件代替硬件”, 节省了传统仪器中的大量硬件设备, 能够通过软件编程实现其功能, 有较高的性价比, 而且大大的减少设备仪器引起的误差。其次, 虚拟仪器测试技术是一种自动化测量方式, 随机误差、系统误差以及人为误差都得到有效遏制, 提高了测试的精度。最后, 此种方式降低了危险源监测的风险。

    2 系统结构设计

    本系统提出了一种全新的基于虚拟仪器的分布式危险源远程实时监测系统。该系统通过DAQ实现前端数据信息的采集以及与上位机的信息交换, 监控现场通过TCP/IP与远程监控中心互联。该方式能够将被测信息实时的传输到上位机并作出处理指令, 实现多通道信号的同步测试, 可以应用于较复杂危险源的可靠监测。

    系统由多个模块构成, 其中包括前端探测模块、DAQ数据采集模块、信息处理及显示模块。探测模块负责现场信号的探测, 包括温湿度、光照强度的探测; 数据采集模块将信号传送至PCI接口送达至上位机; 上位机读取数据后再利用labview软件开发系统, 进行对系统的数据的融合处理和显示。一旦实时环境监测参数超过域定值, 系统发出执行指令, 实现自动调控。

    3 数据融合算法

    针对系统所测量的多种类型传感器发送的多路数据, 实现对其的数据融合处理是关键步骤。数据融合技术是通过对传感器所采集的大量数据进行智能分析, 按照一定的综合分析方法, 使测量结果更加准确的反映真实情况, 从而实现系统的设定功能。

    Bayes统计处理方法不仅依据表现在现有数据上的样本信息, 而且还利用体现在先验分布上的经验信息。在估计和校验的基础上, 进而运用了计及后效的统计决策理论。

    设总的分布函数X ( x, θ) 中参数 θ 为随机变量, 为取得 θ 的现有信息而对总体随机抽样x = ( x1, x2, x3, …, xnT, 设样本x与参数 θ 的联合概率分布密度为p ( x, θ) , 则x对 θ 的条件分布密度为px ( x | θ) , 也称似然函数, 可得

     


    其中p ( θ) 为参数 θ 的先验信息确定的先验分布。

    由条件概率分布公式, 上式可得

     


    则, ph (θ|x) 为样本的后验分布, ph (θ|x) =px (x|θ) p (θ) /px (x)

    由联合分布的x边缘分布来表示, 则上式可写成

     


    则θ的Bayes估计值为, 

    4 结语

    本文提出的基于数据融合算法的危险品仓库监测系统, 具体分析了危险品仓库监测的严苛要求及现阶段的不足之处, 提出基于虚拟仪器技术的监测系统, 有效避扼了传统仪器测量带来的误差, 同时, 在数据处理部分采用Bayes数据估计融合算法, 极大地提高了危险品仓库监测的精度与技术水平。

    标签: 仓库 仓库管理



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