设计一 基于神经网络的环境多参量智能监测系统的设计

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1、设计一基于神经网络的环境多参量智能监测系统的设计一、目的和要求1．目的（1）通过本次综合设计，进一步了解智能检测技术的基本原理、智能检测系统的建立和智能检测系统的设计过程。（2）提高学生有关工程系统的程序设计能力。（3）熟悉MATLAB语言、虚拟仪器如LABVIEW软件以及在智能检测设计中的应用。2．要求（1）充分理解设计内容，并独立完成综合设计报告。（2）综合设计报告要求：综合设计题目，综合设计具体内容及实现功能，结果分析、收获或不足，程序清单，参考资料。二、实验设备及条件PC机MATLAB7.0、LabVIEW8.2软件

2、安装盘传感器：DRWZ-5-B型温度传感器、DRZS-5-A型声传感器、DRGS-12-A型光传感器、DRSD-5-A型湿度传感器、NAP-21A型二氧化碳传感器DRVI快速可重组虚拟仪器平台DRDAQ-USB型数据采集仪TEKTRONIXTDS100260MHZ示波器三、实验原理、内容本实验培养学生掌握掌握多种传感器（三种以上）检测特定环境的多项环境指标参数，包括温度、湿度、光强度、可燃气体浓度等，采用微处理器技术对多路信号进行信号获取，采用虚拟仪器技术实现对这几种参量的实时监测数据进行智能信息处理，包括应用到神经网络技术

3、，专家系统，数据融合技术等信息技术，实现可视化的人机交互界面。学生学会智能系统设计和实验的基本技能，巩固学生所学的智能检测技术的理论和方法，着重于培养学生智能系统的设计构想、实际方案和实验方法，培养和建立智能系统的整体系统设计概念。1．系统的整体设计实验总体结构如图1-1所示。本结构由PC机、环境监控系统、传感器、USB数据采集仪以及相应联动系统组成。USB数据采集仪完成对各传感器的感应数据信息检测、采集,并将采集到的信息传递给PC机，进行数据融合处理，同时实时传给监控系统。监控系统担负着信息的显示、设置系统报警等工作。2.

4、数据融合技术多传感器数据（信息）融合技术是20世纪70年代产生并迅速发展的一个新的学科。多传感器数据融合（MultisensorInformationFusion）是指对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理，从而产生新的有意义的信息，而这种新信息是任何单一传感器所无法获得的。严格来说应该称这种理论为多传感器信息融合，因为信息的概念更广泛、更具有概括性，而针对于实际中的应用，在工业现场中要处理的对象就是多传感器的检测数据，故本设计中均称为多传感器数据融合。数据融合包括对各种传感器给出的有用信息进行采集、传输、分

5、析和合成等处理过程。一般认为数据融合是信息的综合与处理过程，对在不同的时间序列上获得的各种传感器信息按一定准则加以综合分析，完成所需的决策和估计任务。3.数据融合技术的分类多传感器信息融合构有多种模式，目前对其分类可归纳为下列4种：按功能分：检测级、位置级、属性通讯、态势评估级、威胁估计级；按结构分：并行结构、串行结构、分散型结构、树状结构、反馈结构；按信息处理方式分：集中式、分布式、混合式；按层次分：数据层、特征层、决策层。本系统的二级融合方法采用的就是神经元网络。常用的数据融合方法比较如表1-1所示。图1-1系统总体设计

6、结构图表1-1常用的数据融合方法比较融合方法运行环境信息类型信息表示不确定性融合技术适用范围加权平均动态冗余原始读数据加权平均低层数据融合卡尔曼滤波动态冗余概率分布高斯噪声系统模型滤波低层数据融合贝叶斯估计静态冗余概率分布高斯噪声贝叶斯估计高层数据融合统计决策理论静态冗余概率分布累加噪声极值决策高层数据融合证据推理静态冗余互补命题逻辑推理高层数据融合模糊推理静态冗余互补命题隶属度逻辑推理高层数据融合神经元网络动、静态冗余互补神经元输入学习误差神经元网络低/高层产生式规则静态冗余互补命题置信因子逻辑推理高层融合4.数据融合的过

7、程传统检测系统的工作过程是：检测信号送入A/D转换，将数字信号经过简单的预处理后送入计算机，在计算机中就以此为依据对系统进行各种判断和决策。应用了数据融合的系统与传统的系统有所不同，它是综合多个/多种传感器的测量数据，在计算机中对数字信号还要进行进一步融合处理。数据融合过程主要包括多传感器（信号获取）、数据预处理、数据融合中心（特征提取、数据融合计算）和结果输出等环节，其过程如图1-2所示。图1-2多传感器数据融合过程由于被测对象多为具有不同特征的非电量，如温度、湿度、光照、噪声、二氧化碳含量等，因此首先要通过传感器转换电路

8、将这些非电量转换成电信号，然后经过A/D转换将它们转换成能由计算机处理的数字量。数字化后的电信号由于环境等随机因素的影响，不可避免地存在一些干扰和噪音信号，通过预处理，采用滤波等方法滤除数据采集过程中的干扰和噪音，得到有用信号。预处理后的有用信号就送入融合中心进行数据融合，经过特征提取，并