改进的多元数据融合算法在矿井火灾检测系统中的应用.pdf

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1、·94·工业仪表与自动化装置2010年第4期改进的多元数据融合算法在矿井火灾检测系统中的应用吕宗宝，董军，汝洪芳(黑龙江科技学院计算机与信息3-．程学院，哈尔滨150027)摘要：为了可靠地实现矿井火灾报警，准确地探测到着火点位置，在矿井火灾检测系统中提出了多元数据融合算法。利用数字滤波技术，对单个传感器的采集数据进行预处理，再经过一次同类传感器的数据融合技术，得到一组较为准确的火灾特征参数值，并把这组参数值代入改进的火灾预测模型进行二次数据融合，最终实现火灾灾情和位置的的探测。实验表明：该方法能够抑制环

2、境变化对传感器的干扰，且预测虚警率低、性能稳定。关键词：数据融合；特征参数；自适应；智能算法；相对差值函数中图分类号：TP277文献标志码：A文章编号：1000—0682(2010)04—0094—04Applicationofminefiredetectionsystembasedonimprovedmulti——datafusionalgorithmLVZongbao，DONGJun，RUHongfang(CollegeofComputerandInformationEngineering，Heilo

3、ngfiangScienceandTechnologyUniversity，Harbin150027，China)Abstract：Inordertoachievetheminefirealarmanddetecttheexactlocationofignitionpoint，mul—tipledatafusionalgorithmwasproposedandappliedinminefiredetectionsystem．Thedatacollectionofsinglesensorwaspre—pro

4、cessedbyusingdigitalfilteringtechniques．Andthenfollowingsimilarsensorsdatafusiontechnology，moreaccuratecharacteristicparametersofminefirewasacquired．Appliedthesetofparameterstoimprovedfirepredictionmodelforsecondarydatafusion，thedetectionofthedisasterandt

5、helocationoffirewasrealizedultimately．Alargenumberofexperimentsshowthatthismethodisfullycapableofinhibitingchangesinambientenvironmentinterferenceandhavelowpredictedfalsealarmrateandstableperformance．Keywords：datafusion；characteristicparameter；self—adapte

6、d；intelligentarithmetic；relativedifferenfuntiOn0引言火灾的变化情况作出预测，实现动态预测警示。1火灾报警控制系统的构成针对传统矿井火灾预测方案中影响火灾因素的具体数据难以获取，同时又有一定的滞后性等弊端，多传感器矿井火灾预测报警系统主要由监控中无法实现智能算法的预测功能。该文提出一种采用心站、网关节点、中继器、智能分站、各类传感器和传多传感器数据融合技术进行火灾探测的预警系统，感器火灾定位报警控制器组成，且含有报警输出多该系统以新型的红外CO／CO传感器、烟

7、雾传感器、路继电器控制装置，用于启动自动灭火设备。其系温度传感器、风速传感器作为火灾探测元件，采用多统的总体结构如图1所示。源数据融合技术从矿井火灾动态变化中揭示出其内矿井火灾检测预警系统的下位机每秒向上位机部规律，并根据所得到的规律对未来一定时间矿井传送一些火灾特征气体优化参数。主机在一定时间段内取得这些多组特征气体数据，得出特征气体的收稿日期：2010—05—10融合优化值后，再运用构建好的数学模型进行分析基金项目：黑龙江教育厅科学技术指导项目(11544047)作者简介：吕宗宝(1974)，男，黑龙

8、江省伊春市人，讲师，硕士和处理，就能够判断到达矿井火灾危险浓度的时间主要从事数据库技术和智能控制等方面研究。和持续增长的时间。这样在每个时间段内，都能得2010年第4期工业仪表与自动化装置·95·出相应的预测结果，并不断实时刷新。从而可以动器融合数据进行分析，运用数据处理技术对当前火态预测出矿井火灾特征气体的变化规律，如果发现灾情况作出判断，并根据库中的专家经验知识作出特征气体浓度持续增长了一定的时间，就进行相应火灾动态预测，