基于多参数和特征层融合的化学品燃爆状态辨识方法.pdf

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1、第24卷第4期传感技术学报Vo1．24No．42011年4月CHINESEJOURNALOFSENSORSANDACTUATORSApr．2011AMethodofHazardousChemicalMaterialsDeflagrationIdentification，BasedonMulti-ParameterandFeature—LevelFusionYEShuliang，ZHANGSheng(CollegeofMetrologicalTechnology＆Engineering，China

2、JiliangUniv．，Hangzhou310018，China)Abstract：Thedeflagrationidentificationonwhicheyesaswellassinglesensorwereusediskeyworkofdeflagra·ting—characteristicdetectingofchemicalmaterials．Butasartificialidentificationworkssubjectivelyandsinglesensorhascertain

3、limitation，thedeflagration—identificationresultisnotperfect．Anew，quickandaccuratedeflagration-i—dentificationmethodisproposed，whichisbasedonmulti—sensorandfeature—levelfusionwithfuzzyneuralnetworksystem．AsadvantagesoffuzzylogicconsequenceandRBFneural

4、networkarecolligated，thefunctionalmapbe—tweenthetargetstateandflameinformationwhichcontainstheluminousintensity，thetemperatureandtheirgradi—entsonthebasisofmulti—leveltopologicalstructureisthenbuiltup．Experimentsshowthatthismethodincreasestherobustof

5、deviceandtheconfidencedegree．ofwhichtheerrorrateiswithin0．1％．Thenthemeasurementofdeflagratingcharacteristicismoreprecise．Keywords：chemicalmaterials；deflagrationidentification；fuzzyneuralnetwork；feature-levelfusionEEACC：7320Tdoi：10．3969／j．issn．1004-16

6、99．2011．04．028基于多参数和特征层融合的化学品燃爆状态辨识方法叶树亮，张晟(中国计量学院计量测试工程学院，杭州310018)摘要：作为化学品燃爆特性检测关键环节的燃爆状态辨识过程，目前仅以人眼或单一传感器辨识的手段进行，存在人工辨识受主观影响大、单一传感器适用范围窄的缺点，难以取得精确的辨识结果。提出引入多传感器、利用模糊神经网络系统(FNNS)对检测数据作特征层融合，以快速准确辨识燃爆状态的实验方法。结合模糊逻辑推理及RBF神经网络优势，在多层拓扑结构基础上建立了火焰光、热强度及其

7、梯度与目标状态间特定的泛函映射。实验结果表明：该方法有效互补特征信息，提高检测装置的鲁棒性和状态辨识结果的置信度，错误率优于0．1％，使得燃爆特性的描述更加准确。关键词：化学品；燃爆状态辨识；模糊神经网络；特征层融合中图分类号：TB99文献标识码：A文章编号：1004-1699(2011)04-0620-04危险化学品(HazardOUSChemicalMaterials，提出了要求⋯。HCM)具有燃爆、毒害或腐蚀特质，受激可对人体和爆炸极限、火焰蔓延速率等是燃爆特性的数理表财产造成显著危害，在

8、已被定为HCM的3万余种化征，而燃爆状态辨识是获取HCM燃爆特性参数的关学品中燃爆特性是其物理危害最突出的表现形式。键技术。传统辨识方法采用静态式实验装置，检测时HCM燃爆特性的精确检测利于HCM的分类以及在向处于稳定状态的HCM样品施加诱燃激励，利用一运输、贮存、装卸与使用中的标记警示，是国际关注定感知单元辨识样品的受激状态，装置结构因样品种的热点问题。近期实施的联合国化学品分类及标记类而异，但基本原理均为诱燃激励下燃爆有无的观全球协调制度(GloballyHarmonizedSystem，G