基于网络环境的多传感器信息融合理论及应用模型研究

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 13次 | 上传用户:ten_wang
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作为一门新兴的理论与技术,信息融合为解决信息时代的信息处理与决策问题提供了先进而可靠的理论与方法。目前,国际上对信息融合的研究方兴未艾,国内对其研究刚刚兴起,尚无基于网络环境的成功解决方案。本选题创立了基于网络环境的多传感器全源信息融合理论的框架,建立了基于多传感器和网络环境的信息融合模型和实现方法,对于该领域的技术创新和实际应用具有一定的指导意义。鉴于信息融合的复杂化和广泛性,本文针对信息融合领域中普遍存在的模糊理论,神经网理论以及两者的融合,基于知识的故障诊断,基于工业现场总线的检测以及与Internet/Intranet的连接,多平台的网络传输等课题进行了研究。主要研究内容和研究成果概括如下: 1.研究存在大量不完全或不确定信息,或难以用精确数学公式描述的复杂系统建模和处理问题,建立了基于网络环境的多传感器全源信息融合理论体系的框架,确立了其基本理论和关键技术。 2.研究多目标模糊优选理论。用模糊集的相对隶属函数描述传感器数据,建立基于相对隶属函数的供电系统模糊优选评价体系,同时引入调节系数的概念。建立电机运行效能评价模型,并对影响评价结果的因素进行比较和分析。 3.研究神经网络与模糊理论相融合的方法,并且每个网络节点都赋予明确的物理意义。进行模糊模式识别预报模型和模糊模式识别神经网络预报模型的等价性分析。改进模糊模式识别神经网络预报模型单纯形算法。建立电机温升的预测分析模型,解决了电机保护的基础问题。研究复杂系统预测的定性量分析问题,提出定性因子网络的概念,提高了系统的预测精度。 4.建立了基于知识的工业设备故障诊断系统框架和方法。提出将目前基于数据处理的设备诊断技术发展为基于知识处理的设备诊断技术,以知识处理技术为基础,在知识的层次上实现符号处理与数值处理的融合,推理过程与算法的融合,知识库与数据库的融合,并提出了集成多步诊断策略的思想。基于因素空间理论,融合所给信息,包括数值的、符号的和语言学的融合操作码,实现对取自所有传感源的不同类型数据信息的可靠处理。建立了基于熵概念的模糊集隶属函数的通用解法。在实例系统中改进了模糊推理机制,并设计了自适应和自学习等功能。 5.建立了基于CAN总线的工业现场数据采集网络系统的硬件结构,并完成了应用软件的设计。本系统在国内较早地运用了高性能的80C196MC 十六位单片机,并应用于高速数据采集领域中的嵌入式控制器,实现了对 设备的状态信息,包括多路模拟量,开关量的采集和处理。在通讯系统中 采用了转发器分层结构,同时运用了指令冗余,数字滤波等软硬件抗干扰 措施,保障了网上数据的可靠而高效的传输,为设备系统运行状态的综合 分析、评价和决策奠定了基础。 6.提出了把工业企业的管理网络和现场总线控制网络融为一体的思 想,将CIMS汇DS系统通信网络一直延伸到生产现场设备这一级,并进行 了两种网络的互联和协议的转换设计。同时,进行了专用网关的设计。实 现了工业现场的微观控制与企业宏观诀策的融合,从而进一步提高了现代 企业的生产和管理水平。创造性地将 Internet(国际互联网),Intranet(企 业网)和基于现场总线的Inrnet体地控制网相统一,构成一个全球的数 据和控制网络,为未来网络化社会的形成奠定框架和基础。 7.研究了基于Java系统的测控网络通信机制并进行了程序设计。建 立一条基于Socket并和所选资源联接的通讯线路,并利用该网络线路进 行读写资源信息流等操作。使用JDBC编写的Java应用程序Application 和 Java Applet,实现对分布在网络上的不同的数据库进行访问、开发网络 数据库的Web应用、建立能与数据库交互的Web动态网页等功能。研究 了基于输入/输出流和U’RL的网络数据文件访问机制。将网络通信过程 变成了处理标准流对象的过程,实现了从数据文件中读取数据并进行数据 曲线拟合。
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