多传感器信息融合的燃气轮机状态监测系统
基于多传感器信息融合的农作物监测系统
3.1 云服务器的选择
云服务器应选择能适应各种传感网络和通信网络的 OneNET 物联网云平台 [7]。OneNET 物联网云平台会不断刷 新显示的数值，实现数据接入与数据异常监督，当出现数据 异常触发函数给开发板发送信息。用户能够通过云平台提供 的界面实现远程监控和控制，对农作物的生长环境和生长状
１ 系统设计方案
基于多传感器信息融合的农作物监测系统与一般智慧农 业不同，不仅能实现农作物温湿度等生长环境的检测与调节， 还加入了农作物生长状态实时检测与防虫害预警系统 [3]。整 个系统分为大数据采集模块、大数据分析模块、显示模块、 农作物状况检测模块、设备控制模块和视频监控模块 [4]。大 数据采集模块由田间传感器、空气监测设备、虫害检测系统 和视频监控构成，通过这些设备可获取空气数据、害虫样本、 分布密度和作物受害程度等数据并上传至云服务器。大数据 分析模块能够对云服务器中存储的数据进行综合分析，通过 自动控制或者手动调控达到实时调节与病虫预警的目的。农 作物状况检测模块通过与图库中相应作物的各种状态进行比
态进行实时监测。
3.2 系统开发环境
系统硬件选用 C51 单片机，通过系统中的传感网络来感 知环境。主控制板在 Keil4 MDK 环境下开发，将 C 语言作 为eNET 物联网平台，完成数据的存储、 智能控制、远程查询和控制等功能。系统为 B/S 三层构造， 它的运转环境分为客户端、中央控制器和硬件执行机构 。 [8-9]
(School of Information Engineering, Shaanxi Xueqian Normal University, Xi'an Shaanxi 710100, China)
Abstract: Real-time monitoring and remote control of parameters such as temperature, humidity and light in the growing environment of crops are important means of agricultural production modernization. For this reason, the author designed a crop monitoring system based on multi-sensor information fusion. The system combines the Internet of Things cloud platform with big data analysis technology to realize the real-time monitoring function of crops, can combine system data to realize automatic control, complete automatic irrigation, and achieve the purpose of improving agricultural production efficiency.
燃气轮机CEMS系统概述 工作总结
燃气轮机CEMS系统概述工作总结望亭发电厂两台燃机的烟气排放连续监测系统（CEMS）由2022年底竣工投用以来，经过一年多的连续运行，系统性能稳定，各项监测数据正常，现将两台燃机的CEMS系统概述如下：一、系统简介望亭发电厂两台燃机的CEMS系统是采用南京国电环保科技有限公司研制生产的SPEP-2000型烟气排放连续监测系统，对燃机排放烟气进行连续、实时的跟踪监测。
1、系统组成.（1）烟尘监测子系统；（2）气态污染物监测子系统；（3）烟气排放参数监测子系统；（4）系统控制及数据采集处理子系统2、系统特点.（1）功能丰富，具有手/自动取样、吹扫、校准、故障自诊断和报警等功能（2）系统控制柜模块化设计，操作简便，维护方便；（3）日常维护少，可长期无人值守；（4）采用直接抽取采样法连续监测气态污染物浓度；（5）采用M C采样探头技术，过滤面积大，滤芯更换方便；（6）采用PLC设计，系统的稳定性、可靠性高；（7）气态污染物的监测采用德国西门子分析^p 仪器；（8）DAS数据采集系统功能齐全，操作直观简便；（9）多种数据输出方式，支持网络扩建，支持系统扩展；（10）可方便的与环保单位联网，实现数据远/上传3、主要功能.（1）连续监测排放烟气中的烟尘浓度，SO2、NO、CO、CO2，烟气温度，烟气压力、烟气流速、氧量、烟气湿度（2）数据采集系统（DAS）对系统进行监控，对监测数据储存、处理和管理二、系统结构SPEP-2000型烟气排放连续监测系统由烟尘监测子系统、气态污染物监测子系统、烟气排放参数监测子系统、控制及数据采集处理子系统组成。
三、工作原理SPEP-2000型烟气排放连续监测系统的气态污染物监测采用直接抽取法：样气经过采样探头的加热保温与2u的过滤除去颗粒物，再经加热管线的加热保温，到预处理单元处理迅速除水后输送到分析^p 设备中，连续检测出烟气中的二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、二氧化碳浓度，分析^p 仪器再将相应的测量参数的干基信号以4—20mA的形式送到控制柜的PLC；烟尘浓度及烟气排放参数监测是将一次表安装在现场，现场信号以4—20mA的信号送到控制柜的PLC，进行模数转换，再以通讯的方式与DAS系统进行连接，由DAS系统进行数据处理。
基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统设计
基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统设计刘阔;刘文元;曾会彬;宋岩
【期刊名称】《自动化与仪表》
【年(卷),期】2024(39)5
【摘要】火灾探测和自动化预警,是保证火灾进行可靠应急救援的依据,因此,设计基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统。
采用自适应加权算法,以传感器的自相关函数和互相关函数为依据,融合温度传感器、一氧化碳传感器、烟雾传感器的感知数据,采用基于TOPSIS法优化的DKmeans算法,聚类融合后多传感数据,并计算火灾概率结果,依据概率计算结果判断火灾类别,并进行火灾预警。
测试结果显示,该系统能够完成多传感器数据融合,获取可靠、全面的火灾数据;数据聚类效果良好,单点轮廓系数均在0.947以上,可依据火灾概率结果,判断火灾类别,并完成火灾预警。
【总页数】5页(P89-93)
【作者】刘阔;刘文元;曾会彬;宋岩
【作者单位】福建宁德核电有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.基于多传感器信息融合的电气火灾预警研究
2.多传感器信息融合的汽车火灾探测报警系统设计研究
3.基于多传感器信息融合的电缆火灾预警建模与仿真
4.基于人工智能与多传感器信息融合的电缆火灾预警算法
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基于信息融合技术的烟气轮机故障诊断系统研究
机 械 工 程 与 自 动 化 Ｍ ＥＣＨＡＮＩ ＣＡＬ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ ＆ ＡＵＴ０Ｍ ＡＴ１ ０Ｎ
Ｎｏ ．６
Ｄｅ ． ｃ
文 章 编 号 ：６ ２６ １ （０ ８ ０—０ ２０ １ ７—４ ３ ２ ０占
输
出
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Ｂ Ｐ神经 网络 的主要 思 想 是从 后 向前 （ 向） 反 逐层 传播输 出层 的误差 ， 以间 接计算 出 隐层 误差 。 算法分 为 两个 阶段 ： 第一 阶段 为正 向过程 ， 从输入 层 经隐层逐 层 计 算 各单 元 的输 出值 ； 第二 阶段 为 反 向传 播 过程 ， 输 出误差 逐层 向前 ，算 出隐层 各单 元 的误 差 ，并 以此修 正 其前层 权值 。图 １给 出了 ３ Ｂ 层 Ｐ网络示 意 图。
－
ｙ（ Ａ）
∑ （ （， ） Ｂ）
（ 一 ） Ｆ 广 一 。… … … （） ２
ｋ ＜ｌ时 ， 确定一 个基 本概率 赋值 ； 是 ， 若 一１ 则 认为 ｍ 和 互 相矛 盾 ，无法 对其 基本 概率赋 值进行 组 合 。将 上述 两两 融合规 则推 广到 多证据 组合 时 ，多 个 置信度 函数 对应联 合作 用 的结果 可以 同样 用 多个置 信 度 函数 的值 和来 表示 ：
基于信息融合技术的烟气轮机故障诊断系统研 究
张 唐 瑭 ，王 少 红 ，徐 小 力
（ 京 信 息科 技 大 学 机 电 系统 测 控 北 京 市 重 点实 验 室 ， 北 京 １ ０ ） 北 ０ １２ ９
摘 要 ： 保 障 烟 气 轮 机 的安 全 可 靠 运 行 ． 现科 学 维 护 ， 用 了 多传 感 器 信 息 融 合 技术 的故 障诊 断 方 法 。 过 为 实 采 通 提 取 烟 气轮 机 上 携 带 故 障 特 征 的 多类 信 息 ，并 在 决 策 层 上 采 用 神 经 网络 与 Ｄ—Ｓ证 据 理 论 相 结 合 的方 法对 这
多传感器融合在航空航天系统中的应用研究
多传感器融合在航空航天系统中的应用研究一直是航空航天领域的一个重要课题。
随着航空航天技术的不断发展和进步，传感器技术的应用也变得越来越广泛。
传感器在航空航天系统中的作用不仅仅是提供数据，更重要的是通过对多个传感器数据的融合，可以提高系统的性能和准确性。
因此，多传感器融合技术在航空航天系统中的应用研究具有重要意义。
在航空航天系统中，传感器起着至关重要的作用。
传感器是指一种能够感知并采集某种信息的装置，如温度传感器、压力传感器等。
在航空航天系统中，各种传感器可以用于监测飞行器的各种参数，如速度、高度、姿态角等。
然而，由于单一传感器的限制，往往无法满足系统的需求。
因此，多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术是指通过整合多个传感器的数据，利用数据融合算法，得到更加准确和可靠的信息。
在航空航天系统中，多传感器融合技术可以帮助系统实现自主导航、目标跟踪、环境感知等功能。
通过多传感器融合，系统可以减少不确定性，提高预测精度，增强抗干扰能力，提高系统的稳定性和可靠性。
多传感器融合技术在航空航天系统中的应用非常广泛。
在飞行器导航系统中，多传感器融合可以通过融合GPS、惯性导航系统、气压计等传感器的数据，实现对飞行器位置、速度等参数的准确测量。
在飞行器目标识别系统中，多传感器融合可以通过融合红外传感器、雷达传感器等的数据，实现对目标的有效跟踪和识别。
在航空航天系统的环境感知中，多传感器融合可以通过融合气象雷达、光学传感器等的数据，实现对环境的全面监测。
多传感器融合技术在航空航天系统中的应用不仅可以提高系统性能，还可以降低系统的成本。
通过合理设计多传感器融合系统，可以减少不必要的传感器重复、降低传感器的功耗、提高系统的效率。
此外，多传感器融合技术还可以增强系统的抗干扰能力，提高系统的应对复杂环境的能力。
在实际应用中，多传感器融合技术还面临一些挑战。
如何选择合适的传感器，如何设计有效的数据融合算法，如何准确估计传感器误差和不确定性等都是需要研究和解决的问题。
基于多传感器信息融合和神经网络的汽轮机故障诊断研究
科 学 技 术 ＝． 充 分 利 用 多 个 传 感 器 资 源 ． 过 各 种 ６它 ］ 通 传 感 器 及 其 观 测 信 息 的 合 理 支 配 与 使 用 ． 以各 种 传 感 器 在 空 间 和 时 间 上 的互 补 与 冗 余 信 息 为 故 障 的 检 测 与 分 离 提 供 诊 断依 据 ． 用 某 种 优 化 准 则 ． 生 反 采 产 映 环 境 信 息 特 征 的 一 致 性 解 释 和 描 述 本 文 采 用 基 于 Ｄ— Ｓ证 据 理 论 ｌｓ 多 传 感 器 信 息 融 合 技 术 对 汽 ７］ ＿的
基 挚 多 侮 感 嚣 信 惑 翱ｉ 缝 缮 晦 椰 簿 轻 橇 蘸 瞎 谬 裤 露
凌 六一 黄 友锐 ｔ 圆 圆２ ， ， 魏 ， ３
（． １ 安徽理工大学 电气与信息工程 学院 ， 安徽 淮南 ２ ２０ ；． ３ ０ １２ 中国科学院合肥智能机械研 究所 ， 安徽 合肥 ２０２ ） ３０ ７ ２０ ３ ； ３０１ ３中国科学技术大学 信息学院， ． 安徽 合肥
应 用 于 汽 轮 机 故 障 诊 断 中 ３ 在 单 一 传 感 器 工 作 可 ＿． ５ 靠 的 情 况 下 ， 些 诊 断 方 法 都 是 行 之 有 效 的 然 而 ． 这
由于 传 感 器 的 可 靠 性 和 运 行 环 境 的不 稳 定 性 ．单 个 传 感 器 获 得 信 息 具 有 局 部 性 和 不 确 定 性 ．容 易 造 成 故 障 的误 判 多 传 感 器 信 息 融 合 是 近 几 年 发 展 起 来 的 一 门新
断一般都 以传感 器检测技 术为 基础 ． 行数据采 集 ． 进
然 后 数 据 处 理 、 取 特 征 参 数 、 照 某 种 规 范 再 判 定 提 参 系 统 是 否 出 现 故 障 及 故 障 类 型 因 此 ． 求 传 感 器 系 要
多传感器信息融合及监控
提高可靠性
通过数据冗余和互补，多 传感器信息融合能够提高 感知系统的可靠性和稳定 性，减少故障和误差。
信息融合的原理与技术
层叠原理
层叠原理是多传感器信息融合的 基本原理之一，它通过将多个传 感器按照一定的顺序和方式进行 层叠，实现信息的逐级处理和融
合。
特征融合
特征融合是一种重要的信息融合 技术，它通过将来自不同传感器 的特征进行比较、分析和综合， 以获得更准确、更全面的特征描
特点
多传感器信息融合具有数据互补性、 冗余性、融合精度高、可靠性好等优 点，能够提高感知系统的感知能力和 准确性。
信息融合的重要性
01
02
03
提高感知精度
通过融合来自不同传感器 的数据，可以降低单一传 感器的不确定性和误差， 提高感知精度。
增强感知能力
多传感器信息融合能够提 供更丰富、更全面的信息， 使感知系统能够更好地理 解和识别环境。
05 多传感器信息融合在监控 中的应用
安全监控
01
安全监控
多传感器信息融合技术广泛应用于安全监控领域，通过集成多种传感器，
如摄像头、红外传感器、超声波传感器等，实现对目标物体的实时监测
和跟踪，提高安全监控的准确性和可靠性。
02
异常检测
多传感器信息融合技术能够实时处理和分析来自不同传感器的数据，自
特征级融合的优点是可以降低数据量，提高处理 速度，同时保留了较多的有用信息。
常用的特征级融合算法包括主成分分析法、小波 变换法等。
决策级融合
01
决策级融合是在各个传感器分别处理数据后，对各 个传感器的决策结果进行融合处理。
02
决策级融合的优点是具有较强的容错能力和鲁棒性， 但缺点是可能会丢失一些有用的信息。
多传感器信息融合技术在矿井安全监测系统中的应用研究
行数据融合 ， 实现对矿井瓦斯进行 实时监测、 预测控制 ， 并采用 ４５总线进行准确的传输等， ８ 为矿井
安全 生产 提供 了有力 的保 障 。 关 键词 ： 监 测 ；多传 感器 数据 融合 ； ８ ４５总线 中图分 类号 ：Ｐ７ Ｔ ２７ 文献标识码 ： Ａ 文章 编号 ：０ １ ０７ （０８ ０ ００ ０ １０ － ８４ ２０ ）５－ ０４— ３
１ 多传感 器信 息 融合 技术
明） 进行特征提取 的变换 ， 提取代表 观测数据 的特
征矢 量 ；
（ ）主要 作用 １
３ ）对 特 征矢 量 进 行 模 式 识 别 处 理 ， 聚 类 如
多传感器信息融合技术是将来 自 多个传感器或
多源 的信 息进 行综 合 处 理 而 得 出更 为 准 确 、 靠 的 可
算法 、 自适应神经网络或其他能将特征矢量 变换
成 目标 属性 判决 的统 计模 式 识别 法 等 ， 成 各 传 感 完 器 关 于 目标 的说 明 ； ４ ）将各 传 感 器关 于 目标 的说 明数 据 按 同一 目 标 进 行分组 即关联 ；
结论 。根据煤炭生产现状 ， 需要对多种不 同传感器 信息予以监测 ， 包括温度 传感器 、 湿度 传感器 、 瓦斯
・
△・
煤
矿
机
电
２０ ０８年第 ５期
多传感 器信息融合技术在矿井安全 监 测 系 统 中 的应 用研 究
李文江 ， 吴智远
（ 辽宁工程技术 大学 电气 与控制工程学院 ，辽宁 葫芦岛 １５ ０ ） ２ １５
多传感器信息融合技术的监控报警系统
图 １系统 模块 组成 此 系统 主 要 由 多个传 感 器进 行 相 关数 据 的 采集 、处 理 ， 提 取 有用 的 信 息 ， 实现 监 测和控 制 。 为 了能 够提 取 到 足够 的信 息 和监 控 的准 确 性 ， 要 合 理 的利 用传 感 器 ， 并 加 以优 化组 合 ， 从 而达到精 度 高 、 成 本低 的要求 。 多 个传 感器 的组合 有一 定 的优 势 ， 不 同 种类 的 传感 器具 有 不 同的 优势 ， 充分 利 用各 个 传感 器 的优 点 ， 可进 行 多方 位 的 监控 和测 量 ， 并 且信 息共 享 ， 可去 除 监控 的死角 ， 降 低 了系统 的误报率 的漏 报率 ， 提 高 了系统 的可靠性 。
大 多都 是对 单 点 进行 监控 ， 只有 在监 控 的 范 围内 发生 异常 情 况 时 ， 才 能起 到 一 定 的作用 。而 多 传感 器 信 息融 合技 术 的监 控 报
警 系统 是 由 多个 传感 器 构成 ， 可 同时采 集 不 同 的相关 信 息 ， 进 行 了有 效 的 提取 和传 输 。系统 以传 感器 作 为设 计 的基 础 ， 应 用 范围广 ， 由 智能 采集 、跟 踪 定位 、信 息 传 送等 采 集信 息 的模 块 构成 ， 为 相 关行 业及 领 域节 约 了 时间 ， 减 少 了人 力 ， 且得到了 综 合全 面的 信息 ， 让监 控报警 不在单 一 。
３ 系统 硬件 、软件 的设计
Ｉ缈 Ｉ 线 卜
＋
传感器 ｌ 相
— ０
执
行
Ｉ 传 感 器 ｌ ’ 关 信 息 恫 装 置
Ｃ Ｃ Ｄ 图像
－
２ 系统 模块 的设 计
系统 南传 感 器 作 为启 动 的控 制 ， 对 外 界 的变化 敏 感 ， 发 生 异常情 况时 能根 据相 关信息进 行跟 踪定 位 ， 并及 时处 理 。 感 应装 置 由红外线 传感 器 、超声 传感 器 和 Ｃ Ｃ Ｄ图像传 感 器 构成 。红 外线 传感 器可 采集 人侵 的源 信息 ， 做到 “ 早 感 知”， 加 上超声传感器 中的超声波的穿透性和方 向性 ， 并进反射 ， 将信 号传 人 系统 并 进行 判 别报 警。 Ｃ Ｃ Ｄ图像 传 感 器是对 监 控 场所 进 行全 景 监控 ， 并 对其 进行 分析 处 理 ， 如 若 发 现异 常 ， 则 经过 判
信息融合技术在烟气轮机故障诊断中的应用
摘
要 ： 气轮 机是 炼化 企业 生产 中重要 的核 心设备 ， 障 烟 气轮 机 的安 全 可 靠运行 ， 烟 保 实
现科 学维护十 分重要 。对 多传 感 器信 息融合技 术 作 了简要 介 绍 ， 出 了一种神 经 网络 与 Ｄ Ｓ证 据 给 ． 理论 相 结合 的诊 断方 法 ， 并提 出 了基 于 多传 感 器信 息融合技 术 的烟 气轮 机 故 障诊 断模 型 。通 过在
Ｊｎ ２０ ｕ ．０ ８
文 章 编 号 ：０ ８—１ ５ （ ０ ８ ０ ０ １ １０ ６ ８ ２ ０ ） ２— ０ ４—０ ４
信 息 融 合 技 术 在 烟 气 轮 机 故 障 诊 断 中 的 应 用
张 唐 瑭 ， 少 红 ， 小 力 王 徐
（ 京信 息 科技 大学 北 机 电系 统 测 控 北 京 市 重 点 实 验 室 ， 京 １０ ９ ） 北 ０ １２
ＺＨＡＮＧ ｎ －ａ ｇ， ＡＮＧ ｈ ｏ ｈ ｎ ＸＵ ａ －ｉ Ｔａ ｇ ｔ ｎ Ｗ Ｓ ａ － ｏ ｇ， Ｘｉ ｏ ｌ
（ ｅ ｉｇＫ ｙ Ｌ ｂ ｒｔ ｙ Ｍｅ ｓ ｒｍｅ ｔ ｎ ｏ ￣ ｌ ｆＭ ｃ ａ ｉａ ａ ｄＥ ｅ ｔ ｃ ｙ ｔ Ｂ ｉ ｎ ｅ ａ ｏａｏ ： ａｕｅ ｎ ｄ Ｃ ｎ ｏ ｏ ｅ ｈ ｎｃ ｌ ｎ ｌ ｒ ａ Ｓ ｓ ｍ， ｊ ｒ ａ ｃ ｉｌ ｅ Ｂ ｉｎ ｎｏｍ ｔ ｎＳ ｉ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｉｅｓ ｙ Ｂ ｉｎ ０ １ ２， ｈｎ ） ｅ ｉｇ Ｉｆｒ ａｉ ｃｅ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙＵｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ１ ０ ９ Ｃ ｉａ ｊ ｏ ｎ ｏ ｔ ｊ
将 影 响整个机 组 的运 行 ， 气 轮 机 常 见 的故 障有 磨 烟 损、 叶片 断裂 、 尘 堆 积 、 粉 动静 摩 擦 、 平衡 破 坏 、 动 同 心度偏 移 、 油膜失 稳 。 目前 常 用 的诊 断方 法 有 频 谱分析 法 、 心轨 迹 分 析 法 、 位 分 析法 、 轴 相 小波 分 析
燃气轮机控制系统方案
设计模块化、可扩展的软件架构，方便后期维护和升级。
人机界面
开发友好、直观的人机界面，方便操作人员监控和操作。
通讯网络设计方案
通讯协议
选择标准的通讯协议，如Modbus、Profibus等 ，确保通讯兼容性和稳定性。
网络拓扑
设计合理的网络拓扑结构，如星型、环型等，提 高通讯可靠性和实时性。
数据传输与处理
PART 02
燃气轮机控制系统设计原 则
REPORTING
XX DESIGN
安全性原则
01
确保系统在各种工况下的安全 运行，防止因控制不当导致的 设备损坏或人员伤亡。
02
设计多重安全保护措施，如超 速保护、超温保护、压力保护 等，确保燃气轮机在异常情况 下能够安全停机。
03
采用高可靠性的控制元件和执 行机构，提高系统的整体安全 性能。
稳定性原则
01
保证控制系统在燃气轮机整个运行范围内的稳定性，避免因控 制参数不当而导致的系统失稳。
02
采用先进的控制算法，如模糊控制、神经网络控制等，提高系
统的自适应能力和鲁棒性。
对控制系统进行严格的测试和验证，确保其在各种工况下的稳
03
定性能。
经济性原则
01
在满足安全性和稳定性的前提下，尽可能降低控制 系统的成本，提高经济效益。
燃气轮机控制系统方 案
汇报人：
2024-01-31
REPORTING
• 燃气轮机控制系统概述 • 燃气轮机控制系统设计原则 • 燃气轮机控制系统关键技术 • 燃气轮机控制系统实施方案 • 燃气轮机控制系统性能评估 • 燃气轮机控制系统应用案例 • 燃气轮机控制系统未来展望
目录
PART 01
简述多传感器信息融合技术的特点
简述多传感器信息融合技术的特点多传感器信息融合技术是指将来自不同传感器的信息进行集成和处理，以获取更准确、全面和可靠的信息的一种技术。
它利用多个传感器的互补性和协同作用，提高了感知系统的性能和可靠性，广泛应用于各个领域，如机器人导航、无人驾驶、智能交通等。
多传感器信息融合技术的特点主要体现在以下几个方面：1. 互补性：不同传感器之间具有互补性，可以提供不同角度、不同尺度、不同物理量的信息。
通过融合这些信息，可以获取更全面、准确的环境认知和目标检测结果。
2. 冗余性：多传感器系统中的传感器往往可以提供相同或相似的信息，当某个传感器出现故障或信号质量较差时，可以通过其他传感器提供的信息进行补偿，保证系统的可靠性和稳定性。
3. 容错性：多传感器系统可以通过检测和排除异常传感器的数据，提高系统的容错性。
当某个传感器的输出与其他传感器的输出存在较大差异时，可以将其识别为异常值，并进行相应的处理，避免其对整个系统的影响。
4. 实时性：多传感器信息融合技术可以通过并行处理和分布式计算等方式，提高信息处理的速度和实时性。
将不同传感器的数据进行时间同步和数据对齐，可以实时获取环境和目标的状态信息，满足实时控制和决策的需求。
5. 融合算法：多传感器信息融合技术需要设计和实现相应的融合算法，将不同传感器的信息进行融合和集成。
常用的融合算法包括加权平均法、最大似然法、卡尔曼滤波等。
这些算法可以根据传感器的特点和系统的需求，对传感器数据进行滤波、校正、估计和预测，提高信息的准确性和可靠性。
6. 系统集成：多传感器信息融合技术需要将不同传感器的硬件和软件系统进行集成。
传感器之间的数据传输和通信、数据格式的统一和标准化、传感器位置的安装和校准等都是系统集成的重要内容。
只有完成了这些工作，才能实现多传感器信息的无缝融合和集成。
7. 鲁棒性：多传感器信息融合技术可以通过融合多个传感器提供的信息，降低对单个传感器的依赖，提高系统的鲁棒性。
多传感器信息融合技术
利用卡尔曼滤波器对多个传感器的测量值 进行融合，适用于线性系统。
扩展卡尔曼滤波法
粒子滤波法
针对非线性系统，采用扩展卡尔曼滤波器 进行多传感器信息融合。
基于蒙特卡罗方法的粒子滤波器，适用于 非线性、非高斯系统，可以实现复杂环境 下的多传感器信息融合。
信息融合算法分类
集中式融合算法
混合式融合算法
将所有传感器的测量值直接传输到融 合中心进行处理，适用于传感器数量 较少、通信带宽充足的情况。
智能照明
利用多传感器信息融合技术，根据环境光线、人体活动等 信息自动调节室内照明亮度和色温，营造舒适的居住环境。
智能家电控制
通过融合温度传感器、湿度传感器、气体传感器等多种传 感器信息，实现家电设备的智能控制和优化运行，提高生 活便利性。
智慧城市领域应用
交通监控
通过融合交通流量传感器、速度传感器、图像识别等多种传感器信 息，实现对城市交通状况的实时监控和调度优化。
信息融合的需求
单一传感器往往只能获取环境或目标的部分信息，而多传感器信息融合 技术能够将多个传感器的信息进行综合处理，提取出更全面、更准确、 更可靠的信息。
应用领域的广泛性
多传感器信息融合技术在军事、工业、交通、医疗等领域具有广泛的应 用前景，对于提高系统性能、增强系统鲁棒性具有重要意义。
多传感器信息融合技术概述
• 挑战与问题：在实现多传感器信息融合时，需要解决传感器之间的异构性、数 据关联与配准、实时性处理等问题。同时，随着深度学习等人工智能技术的发 展，如何将智能算法应用于多传感器信息融合中，提高融合性能，也是当前面 临的挑战之一。
02 多传感器信息融合原理及 方法
信息融合基本原理
01
02
多传感信息融合技术的油烟监测系统设计应用
油烟检测对象复杂 。对油烟烟气 中羰基化合物 分析发现 ２ Ｏ种 目标化合物 中有 １ ８种都 能检测 到 ， 中 乙醇浓度最 高 ， 其 其次是 甲醇和丙酮 Ｊ 。因此利用其 主要浓度和 颗粒 度等作为 检测主要参数 。而且 多传 感器与信息 融合技术 主要 是利用多
Ｏ 引 言
众 所 周 知 ， 保 问题 已 经 成 为 新 世 纪 、 时 代 重 点 关 注 问 环 新 题。油烟严重影 响人体 的健康 ， 体长期 吸入高 浓度 油烟气 人 会造成免疫功能下 降， 重 的会 导致 呼吸 系统病 变和血 液遗 严 传病变 。大量 研究 表明 ， 油烟 中的 多种有毒 化学 成分含 有致 癌、 致癌 引发 剂和原生毒物 ， 对人体 的血液循环 、 肺脏功能 、 免 疫功能均具有极大 的危害”－ｊ ０ １年 １ 月 １ ２。２０ １ ２日， 国家环保
摘要 ： 研究城市油烟气体排放的监测 系统 ， 在油烟检测对象中应用 多传 感 器 数 据 融 合技 术 ， 服 单传 感 器检 测 的 局 限 性。 指 明 面 临 的 问 题 和 克 油 烟 研 究对 象 。 述 传 感器 信 息 采 集 和 嵌 入 式 系统 构 建 。 详 细 探 讨 融 阐 合方法 Ｄｅ ｓｅ－ｈ ｒｒ 据 理论在 油烟 信息 采集 处理 系 统 中的应 ｍｐｔｒＳ ａｅ 证 用 。 讨 论 结果 。 并
（ ｍ ｐ ｔ ｒＳｈ ｆ ｒ ｅ ｉｅ ｅ ｔ ｅ ｒ ｒ ｓ ｕ ｓ ｉ ｅ ａｌ Ｄｅ ｓｅ－ ａ ｅ ） ｖｄ ｎｃ ｈ ｅｙ ｗｅｅ ｄｉｃ ｓ ｎ ｄ ｔ ｉ ．
Ｋｅ ｒ ｙｗｏｄｓ：ｏｌｕｍｅｄ ｅ ｔ ｇ；ｍ ｕｔ ｓ ｎ ｏ ；ｅ ｂ ｄ ｅ ｉｆ — ｅｔｃｉ ｎ ｌ－ ｅ ｓ ｒ ｍ ｅ ｄ ｄ；ｄ ｔ ｕ ｉｎ ｉ ａａ ｆｓｏ
多传感器信息融合技术
多传感器信息融合技术在当今科技飞速发展的时代，多传感器信息融合技术正逐渐成为众多领域的关键技术之一。
从智能交通系统到医疗诊断，从工业自动化到环境监测，它的应用无处不在，为我们的生活和社会带来了诸多便利和进步。
那么，什么是多传感器信息融合技术呢？简单来说，它是将来自多个不同传感器的数据进行综合处理和分析，以获取更全面、更准确、更可靠的信息。
这些传感器可以是各种各样的，比如摄像头、雷达、激光传感器、温度传感器、湿度传感器等等。
每个传感器都有其独特的性能和特点，能够测量不同的物理量或参数，但单独使用时往往存在局限性。
想象一下，在自动驾驶汽车中，仅仅依靠一个摄像头来感知周围环境是远远不够的。
摄像头在光线良好的情况下能够提供清晰的图像，但在恶劣天气或光线昏暗时可能就会失效。
而雷达则不受光线影响，能够在各种天气条件下探测到物体的距离和速度。
将摄像头和雷达所获取的数据融合在一起，就能够更全面地了解车辆周围的情况，从而做出更准确的驾驶决策。
多传感器信息融合技术的实现并非易事，它需要解决一系列的关键问题。
首先是数据的校准和同步。
由于不同传感器的工作原理和精度不同，所采集到的数据可能存在偏差和时间上的不一致。
因此，在进行融合之前，需要对这些数据进行校准和同步，以确保它们在时间和空间上的一致性。
其次是数据的关联和匹配。
不同传感器所获取的数据可能描述的是同一个对象，但由于测量角度和精度的不同，数据的表现形式可能会有所差异。
如何准确地将这些相关的数据关联和匹配起来，是信息融合的重要环节。
再者是融合算法的选择和优化。
目前，常用的融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计等等。
不同的算法适用于不同的场景和数据特点，需要根据具体情况进行选择和优化，以达到最佳的融合效果。
多传感器信息融合技术的优势是显而易见的。
它能够提高系统的可靠性和稳定性。
当某个传感器出现故障或受到干扰时，其他传感器的数据仍然能够为系统提供支持，从而保证系统的正常运行。
燃气轮机故障诊断技术
集成化诊断系统
多源信息融合
整合燃气轮机运行参数、振动、温度 、压力等传感器数据，进行多源信息 融合，全面评估设备状态。
系统性诊断解决方案
构建包含数据采集、信号处理、特征 提取、故障诊断等模块的集成化诊断 系统，提供系统性诊断解决方案。
在线监测与远程诊断技术
在线监测技术
利用实时监测系统对燃气轮机运 行状态进行实时监测，及时发现 异常，预防故障发生。
基于模型的故障诊断方法
数学模型建立
01
根据燃气轮机的物理和化学原理，建立相应的数学模型，描述
其正常运行状态和故障状态。
模型监控
02
通过实时监控模型输出值，对比实际测量值，若两者差异较大
，则可能存在故障。
故障反推
03
根据模型输出的异常情况，反推出可能的故障原因，进一步验
证并确定故障。
基于人工智能的故障诊断方法
生成详细的诊断报告，包括故障类型、严重程度以及建议的维 修措施等信息，为运维人员提供决策支持。
基于声发射信号的故障诊断
声发射信号采集
在燃气轮机表面布置声发射传感器， 捕捉设备运行过程中产生的超声波信 号。
信号处理与分析
对采集的声发射信号进行去噪、滤波 等处理，提取与设备故障相关的特征 信息。
故障模式识别
采用多层感知器（MLP） 神经网络模型进行故障预 测。
04
4. 实验结果
通过对历史数据的训练， 神经网络模型能够准确预 测燃气轮机的故障发生专家系统
通过建立专家系统，将燃气轮机领域的专家知识进行总结 和归纳，形成知识库，用于指导故障诊断。
神经网络
利用神经网络的自学习和自适应能力，通过对大量正常和 故障样本的学习，实现故障模式的分类和预测。
多传感器信息融合技术ppt课件
19.2 传感器信息融合的一般方法
❖ Bayes统计理论认为，人们在检验前后对某事件的发 生情况的估计是不同，而且一次检验结果不同对人们的 最终估计的影响是不同的。
❖ 先验知识：
P(A1) 、 P(A2) 、…、 P(An) 表示事件A1，A2，…，An
发生的概率，这是试验前的知识称为“先验知识”。
4）融合计算：涉及到以下问题，对多传感器的相关
观测结果进行验证、分析、补充、取舍、修改和状
态跟踪估计；对新发现的不相关观测结果进行分析
和综合；生成综合态势，并实时地根据对传感器观
测结果通过数据融合计算，对综合态势进行修改；
态势决策分析。
10
19.2 传感器信息融合的一般方法
19.2.1 数据融合处理的一般过程
21
19.2 传感器信息融合的一般方法
Bayes统计理论
• 在考虑可靠度情况下传感器测量需要解决的一个关键问题： 真值和测量值。
• 考察一个随机试验，在该试验中n个互不相容的事件A1，A2， …，An必然会发生一个，且只能发生一个，用P（Ai）表示Ai
发生的概率，则有：
n
PAi 1
i 1
❖ 设利用一传感器对A事件的发生进行检测，检测结果为B ，则Ai为真值，B为测量值。
图19-1 多传感器信息融合的结构形式
7
19.1 传感器信息融合分类和结构
传感器1输入 传感器2输入…传感器3输入 并行融合时，各个传感器 直接将各自的输出信息传
传感器
传感器
传感器
输到传感器融合中心，传
1
2
3
感器之间没有影响，融合
信息融合中心
中心对各信息按适当的方
法综合处理后，输出最终
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Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｇａ ｓ Ｔｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ Ｃｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｓｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
Ｓ Ｈ Ａ ＮＧ Ｗｅ ｎ ， ＷＡ Ｎ Ｇ Ｗｅ ｉ — ｍｉ ｎ ， Ｑ １ Ｐ ｅ ｎ ｇ － ｙ ｉ
摘
要： 为 了克多传感器信 息融合原理的基
础上 ， 开 发 一种 燃 气轮 机 状 态监测 及 故 障诊 断 系统 。 利 用 系统 设 置 的 多传 感 器 信 息 融合 结 构模 型 ， 对 多源传 感 器采 集 的
信息进行预处理及特征征兆提取 ， 并应用故 障诊断综合评判规则对所有提取的有效信息进行故障决策。通过对某海上石 油作业区的燃气轮机发 电机组进行运行状态测试 ， 获取 比单源传感器系统更为可靠和全 面诊 断结论 ， 具有 更强的工程应
用价 值 。
关键词： 多传感器信息融合 ； 特征提取 ； 燃气轮机 ； 状态监测 ； 故障诊断 中图分类号 ： Ｔ Ｈ１ ６ ； Ｔ Ｋ ４ ７ ； Ｔ Ｐ ２ ７ ７ ； Ｔ Ｐ ２ １ ２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ １ — ３ ９ ９ ７ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ３ — ０ １ ７ １ — ０ ４
第３ 期
２ ０ １ ４年 ３月
机 械 设 计 与 制 造
Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｒ ｙ Ｄｅ ｓ ｉ ｇ ｎ ＆ Ｍａ ｎｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｌ ７ｌ
多传 感 器信 息融合 的燃 气轮 机 状 态监 测 系统
尚 文， 王维 民 ， 齐鹏逸
（ 北 京 化 工 大学 Ｄ Ｓ Ｅ研 究 中心 ， 北京 １ ０ ０ ０ ２ ９ ）
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｍ ｉ ｔ ｔｉ ａ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍ ｏ ｎ ｐｈ ａ ｙ ｌ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｇ ａ ｓ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ＿ 厂 Ⅱ ｕ ｈ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｓ， ｉ ｔ ｏ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｐ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｆｇ ｏ ｓ ａ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｎ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｎ ｉ ｔ ｏ ｒ ｉ ｎ ｇ ｎｄ ａ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｎ ｂ ｓｅ ａ ｆｍ ｏ ｕ ｌ ｔ ｉ － ｓ ｅ ｓｏ ｎ ｒ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｐ ｉ ｒ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ． Ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｓ ｅ ｔ ｆ ｍｕ ｏ ｌ ｔ ｉ － ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ， ｔ ｈ ｅ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｓ ｏ ｕ ｒ ｃ ｅ ｓ ｅ ｓｏ ｎ ｒ ｓ ａ ｃ ｑ ｕ ｉ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ｓ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ａ ｎ ｄ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ． ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｎｄ ａ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ Ｏ ｃ ｏ ｍ ｐ ｒ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｉ ｖ ｅ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｕ ｌ ｅ ｓ ｆ ｏ ｒ ｚ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｔ ｏ ｍ ａ ｋ ｅ ｄ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ａ ｕ ｈ ． Ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈｔ ｈ ｅ ｒ ｕ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ｓ ｔ ａ ｒ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔ ｓ ｆｇ ｏ ａ ｓ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ｔ ａ ｏ ｒ ｓ ｅ ｔ ｉ ｎｔ ｈ ｅ ｏ ｆ ｓ ｈ ｏ ｒ ｅ
（ Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｃ ｈ ｅ ｍｉ ｃ ａ ｌ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ Ｓ ｅ ｌ ｆ － ｒ ｅ ｃ ｏ ｖ ｅ ｒ ｙ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｃ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ２ ９ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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