危化品槽罐車運(yùn)輸安全監(jiān)測信息處理技術(shù)研究.pdf

1、以分布式車載多傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和危險(xiǎn)化學(xué)品泄漏氣體傳感器標(biāo)定系統(tǒng)的研發(fā)為基礎(chǔ)，系統(tǒng)研究了危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸槽罐車安全狀態(tài)分析模型、傳感器信號(hào)的預(yù)處理方法、傳感器信號(hào)間的相關(guān)性以及多傳感器數(shù)據(jù)融合的安全狀態(tài)評(píng)估方法。本研究主要內(nèi)容包括：
　?、叛兄屏擞糜诓杉酃捃囘\(yùn)行狀態(tài)和槽罐中危險(xiǎn)化學(xué)品安全狀態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)由車載數(shù)據(jù)采集終端和遠(yuǎn)程中央控制中心組成。其中，數(shù)據(jù)采集終端采集來自安裝于槽罐車不同部位的多只傳感器的

2、檢測信號(hào)，其中包括檢測槽罐車運(yùn)行參數(shù)的速度、加速度和傾角傳感器信號(hào);檢測槽罐中危險(xiǎn)化學(xué)品壓力、液位和泄漏氣體的傳感器信號(hào);檢測槽罐車周圍環(huán)境溫、濕度的傳感器信號(hào);以及檢測非法打開槽罐車進(jìn)出料口艙門的門開關(guān)傳感器信號(hào)。遠(yuǎn)程中央控制中心接收并處理由數(shù)據(jù)采集終端通過無線方式發(fā)送而來的車載傳感器信號(hào)以及通過GPS發(fā)送而來的槽罐車位置和速度信號(hào)，并綜合評(píng)估危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸槽罐車的安全狀態(tài)及在必要時(shí)給出預(yù)、報(bào)警信息。在遠(yuǎn)程中央控制中心，根據(jù)各傳感器特

3、征值的特點(diǎn)，給出了適用于不同傳感器的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，并通過線性相關(guān)性分析，獲得了不同傳感器信號(hào)與同一特定安全狀態(tài)之間的線性相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而提出了利用多傳感器信號(hào)相關(guān)性判斷運(yùn)輸危險(xiǎn)化學(xué)品槽罐車安全狀態(tài)的方法。
　?、茷榱苏莆瘴ｋU(xiǎn)化學(xué)品泄漏氣體的性質(zhì)以及使監(jiān)測危險(xiǎn)化學(xué)品是否泄漏的氣體傳感器的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確可靠，設(shè)計(jì)并組建了一個(gè)溫濕度可調(diào)的、高精度、小批量、動(dòng)態(tài)閉環(huán)自動(dòng)標(biāo)定系統(tǒng)。該系統(tǒng)由四級(jí)桿質(zhì)譜儀、質(zhì)量流量計(jì)、溫濕度控制單元和計(jì)算機(jī)程控系統(tǒng)等

4、部分組成。其中，溫濕度控制單元可根據(jù)要求控制測試腔的環(huán)境溫度為0～100℃、濕度為0～100％ RH;計(jì)算機(jī)程控單元將四級(jí)桿質(zhì)譜儀采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)最小二乘法處理后控制質(zhì)量流量計(jì)的輸出，保證配氣精度的同時(shí)實(shí)現(xiàn)配氣過程的閉環(huán)控制。采用該系統(tǒng)，對(duì)目前工業(yè)領(lǐng)域使用量最大的12種?；窔怏w進(jìn)行了不同濃度配制試驗(yàn)，利用Agilent6890氣相色譜儀對(duì)4批共132個(gè)氣體樣本進(jìn)行了濃度檢測，系統(tǒng)的最小相對(duì)誤差為0.01％，最大相對(duì)誤差為10.61％。討

5、論了氣體種類、環(huán)境溫濕度等條件對(duì)該系統(tǒng)配氣精度的影響。
　?、菫榱藴?zhǔn)確的評(píng)估槽罐車運(yùn)輸?；返陌踩珷顟B(tài)，從集合論的角度，研究了不同集合域的安全狀態(tài)評(píng)估算法。具體討論了康托集下利用主傳感器信號(hào)評(píng)估安全狀態(tài)的閾值法、變化率閾值法和改進(jìn)的C4.5決策樹算法。其中，閾值法算法簡單，但誤報(bào)率較高;變化率閾值法因增加了變化趨勢的判斷，誤報(bào)率顯著降低;改進(jìn)的C4.5決策樹算法因具有較好的處理缺省數(shù)據(jù)和帶有噪聲數(shù)據(jù)的能力，誤報(bào)率更低。為避免因主傳

6、感器故障而造成的誤報(bào)漏報(bào)，又建立了基于系統(tǒng)方法論的多傳感器數(shù)據(jù)融合分析模型，研究了基于信號(hào)相關(guān)函數(shù)的模糊綜合評(píng)價(jià)算法和可拓工程算法。其中，模糊綜合評(píng)價(jià)算法中設(shè)計(jì)了用于度量每個(gè)傳感器信號(hào)與其它各個(gè)傳感器信號(hào)之間相互支撐程度的誤差函數(shù)和每個(gè)傳感器信號(hào)與特定的危險(xiǎn)化學(xué)品運(yùn)輸槽罐車安全狀態(tài)之間隸屬關(guān)系的模糊綜合函數(shù)。利用該算法，對(duì)一組含有泄漏和正常安全行駛兩個(gè)狀態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了判斷分析，與閾值法相比，危險(xiǎn)狀態(tài)判斷準(zhǔn)確率為100％。但該算法對(duì)各個(gè)傳

7、感器信號(hào)的穩(wěn)定性要求較高，且對(duì)不同安全狀態(tài)之間各傳感器信號(hào)的差異性要求顯著，所以又研究了可拓工程函數(shù)算法。提出了使用層次分析法計(jì)算不同傳感器信號(hào)之間相互支撐程度，使用可拓函數(shù)計(jì)算每個(gè)傳感器信號(hào)與特定安全狀態(tài)之間隸屬關(guān)系的新觀點(diǎn)。利用該算法，進(jìn)行了一級(jí)泄漏、二級(jí)泄漏和正常安全行駛?cè)齻€(gè)安全狀態(tài)的判斷分析，危險(xiǎn)狀態(tài)判斷準(zhǔn)確率為100％，并正確給出了當(dāng)前安全狀態(tài)的趨勢值，為險(xiǎn)情預(yù)報(bào)提供了基礎(chǔ)。
　?、葹榱蓑?yàn)證算法的魯棒性和可靠性，根據(jù)實(shí)際