信息融合在氣體泄漏源搜尋中的應(yīng)用.pdf

1、氣體泄漏源搜尋是借助儀器設(shè)備或其他方式搜尋有毒、有害氣體的泄漏位置，避免因長(zhǎng)時(shí)間泄漏而造成大面積的污染破壞，把經(jīng)濟(jì)損失減小至最低。對(duì)于氣體源的搜索和定位研究，許多學(xué)者都提出了各自的策略和方法，極大地促進(jìn)了有害氣體泄漏源搜尋研究的進(jìn)展。隨著移動(dòng)機(jī)器人的智能化不斷加深，有望在不久將來(lái)完全代替人工作業(yè)，更高效地完成氣體源搜尋的任務(wù)。
　　本文主要是將多源信息融合的思想應(yīng)用于氣體泄漏源的搜尋研究。在總結(jié)過(guò)去學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，利用融合

2、算法的優(yōu)勢(shì)，搜尋過(guò)程可以通過(guò)多途徑、多層次的方式全方位判斷泄漏源的位置和流量等信息。本文重點(diǎn)開(kāi)展了以下幾個(gè)方面的研究工作。
　　首先，詳細(xì)介紹比較常用的幾種氣體擴(kuò)散模型。在經(jīng)過(guò)大規(guī)模氣體擴(kuò)散模擬試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，已存在各種各樣的氣體擴(kuò)散模型。但是，許多擴(kuò)散模型需要大量的計(jì)算或者需要使用運(yùn)算量較大的軟件模擬，可能不適合應(yīng)用于氣體源的搜尋研究。本文通過(guò)總結(jié)各學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)介紹一些比較常用的氣體擴(kuò)散模型，并按照各自模型的使用范圍進(jìn)行分

3、類。文中還給出氣體擴(kuò)散模型的方程表達(dá)式，最后通過(guò)Matlab仿真，模擬在特定情況下某氣體在大氣中的擴(kuò)散濃度分布。
　　其次，提出一種基于模糊控制的氣體擴(kuò)散模型選擇的方法，可應(yīng)用于有害氣體泄漏源的發(fā)現(xiàn)和搜尋。利用模糊控制原理的優(yōu)點(diǎn)，再優(yōu)化常見(jiàn)的氣體擴(kuò)散模型，本文設(shè)計(jì)出一個(gè)氣體擴(kuò)散模型選擇的模糊推理系統(tǒng)，系統(tǒng)可根據(jù)對(duì)環(huán)境的測(cè)量數(shù)據(jù)推理出適合于特定環(huán)境條件下的氣體擴(kuò)散模型。最后，使用Matlab中的模糊控制工具箱(Fuzzy)對(duì)模糊推理

4、系統(tǒng)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，不同氣體在不同環(huán)境條件下的氣體擴(kuò)散模型能夠適當(dāng)?shù)赝ㄟ^(guò)模糊推理得到，證明該方法具備可行性。
　　再次，介紹多源信息融合技術(shù)及常用的幾種融合算法。隨著傳感器的多樣化發(fā)展和數(shù)據(jù)信號(hào)的信息提取要求加深，信息融合技術(shù)必然將不斷地探索和改善，來(lái)提高整個(gè)傳感器系統(tǒng)的高效性。針對(duì)各領(lǐng)域的信息融合技術(shù)，本文選用一些能夠應(yīng)用于氣體源搜尋的融合算法，加強(qiáng)移動(dòng)機(jī)器人對(duì)傳感器所獲取的數(shù)據(jù)信息的利用率，最后，采用比較簡(jiǎn)單的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

5、驗(yàn)證算法的有效性。
　　最后，將多源信息融合算法應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人的有害氣體泄漏源搜尋實(shí)驗(yàn)。區(qū)別于傳統(tǒng)搜尋方式，用視覺(jué)傳感器和嗅覺(jué)傳感器共同獲取環(huán)境信息，其中嗅覺(jué)傳感器采用多氣體傳感器代替單氣體傳感器以提高測(cè)量的可靠性，測(cè)量位置也由單點(diǎn)向多點(diǎn)轉(zhuǎn)變，并選用合適的算法分別實(shí)現(xiàn)各級(jí)數(shù)據(jù)的融合，最終決策移動(dòng)機(jī)器人的搜尋方向。算法應(yīng)用方面，加權(quán)平均法用于融合同類氣體傳感器的數(shù)據(jù)，可減少噪聲和儀器故障的影響；最小二乘法可最優(yōu)估計(jì)未知參數(shù)，用于反