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    基于LabVIEW的數(shù)據(jù)融合火災(zāi)識(shí)別模型應(yīng)用

    2019-09-03 11:33:46張嘉琪王浩杰
    實(shí)驗(yàn)室研究與探索 2019年8期
    關(guān)鍵詞:虛擬儀器煙霧權(quán)值

    王 晨, 張嘉琪, 王 麗, 王浩杰

    (天津理工大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與安全工程學(xué)院,天津 300384)

    0 引 言

    隨著城市化進(jìn)程的不斷加快,各類建筑的數(shù)量不斷增加,高度和規(guī)模不斷擴(kuò)大。火災(zāi)發(fā)生的頻率也逐漸增高,造成的人員傷亡和經(jīng)濟(jì)損失十分嚴(yán)重。對(duì)火災(zāi)進(jìn)行及時(shí)準(zhǔn)確的探測(cè)和預(yù)防至關(guān)重要。但現(xiàn)有的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)存在諸多問題,火災(zāi)探測(cè)器的種類單一,僅僅依靠簡(jiǎn)單的閾值判斷對(duì)監(jiān)測(cè)信息進(jìn)行識(shí)別,如通過監(jiān)測(cè)環(huán)境溫度、可燃?xì)怏w濃度等參數(shù)識(shí)別火災(zāi)[1-3],但是實(shí)際火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中采用的大都為高靈敏度傳感器,若采用單一閾值判斷,極易受到周圍環(huán)境的干擾,導(dǎo)致高虛警率。如果降低傳感器的靈敏度或者傳感器損壞,在應(yīng)用時(shí)傳感器反應(yīng)遲鈍或無反應(yīng),則會(huì)導(dǎo)致高漏報(bào)率[4-6]。

    傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)無法滿足復(fù)雜火災(zāi)報(bào)警的需要,筆者提出基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的火災(zāi)識(shí)別方法,選取煙霧、溫度、CO傳感器進(jìn)行火災(zāi)監(jiān)測(cè),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及引入可靠度作為數(shù)據(jù)權(quán)重的證據(jù)理論(Dempster-Shafer,D-S)等建立火災(zāi)識(shí)別模型,分別對(duì)各類傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,具有高靈敏度和抗干擾能力。同時(shí),采用LabVIEW虛擬儀器管理平臺(tái)開發(fā)采集、處理、識(shí)別功能,實(shí)現(xiàn)對(duì)采集多傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理及識(shí)別系統(tǒng)的自動(dòng)化,提高火災(zāi)識(shí)別的及時(shí)性、準(zhǔn)確性[7-8]。

    1 火災(zāi)模型總體設(shè)計(jì)

    火災(zāi)識(shí)別模型總體流程如圖1所示,對(duì)各傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集,首先判別是否為同類傳感器,若是同類傳感器采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先一步進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,然后將得到的融合結(jié)果與其他異類傳感器數(shù)據(jù)用D-S進(jìn)行融合,由輸出結(jié)果判定是否發(fā)生火災(zāi)。

    圖1 火災(zāi)識(shí)別模型總體設(shè)計(jì)

    2 數(shù)據(jù)融合在虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)

    2.1 LabVIEW虛擬儀器

    LabVIEW是一種圖形化的編輯程序語(yǔ)言,用程序圖或框圖取代程序代碼,提供實(shí)現(xiàn)儀器編程和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的便捷途徑,能根據(jù)用戶需要定義具備各種功能的儀器,圖片化的界面使整個(gè)程序井然有序,生動(dòng)清晰,使用該技術(shù)設(shè)計(jì)、測(cè)試、研究、計(jì)算及實(shí)現(xiàn)儀器系統(tǒng)功能,可以提高工作效率[9]。

    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第1階段為訓(xùn)練階段,隨機(jī)選取大量樣本,將其作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出。通過大量樣本,首先信號(hào)正向傳播,每層節(jié)點(diǎn)的輸出都只影響下層節(jié)點(diǎn)的輸入,選取Sigmoid型函數(shù)[10]作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部輸入層到隱層和隱層到輸出層之間的傳遞函數(shù):

    Ct={exp[-(∑bj·Vjt-γt)·r]+1}-1

    (1)

    式中:bj為隱層各神經(jīng)元輸入;Vjt為隱層-輸出層連接權(quán)值;r為Sigmoid型函數(shù)的修正系數(shù);γt為輸出層的閾值;Ct為輸出值。圖2為隱層到輸出層的Sigmoid型函數(shù)在LabVIEW虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)。如果輸出層得出數(shù)據(jù)與期望輸出值的最大誤差大于設(shè)定允許誤差值則將反向計(jì)算,即相對(duì)誤差值沿原傳輸路徑返回,通過修改各神經(jīng)元的權(quán)值和閾值繼續(xù)訓(xùn)練,進(jìn)行輸出值與期望值的比較使誤差信號(hào)最小,最終小于系統(tǒng)設(shè)定的相對(duì)誤差值,或達(dá)到訓(xùn)練步數(shù)的設(shè)定值,則訓(xùn)練結(jié)束得到最終權(quán)值及閾值[11]。圖3為反向計(jì)算過程中權(quán)值和閾值修正過程在LabVIEW虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)。

    圖2 隱層-輸出層傳遞程序圖

    圖3 權(quán)值及閾值修正程序圖

    第2階段為工作階段,可以設(shè)定訓(xùn)練樣本、訓(xùn)練次數(shù)、最大相對(duì)誤差等參數(shù),能清楚地觀察到訓(xùn)練樣本的計(jì)算結(jié)果,也可根據(jù)訓(xùn)練好的結(jié)果輸入新的值,即可得到相對(duì)應(yīng)的輸出量。采用LabVIEW虛擬儀器開發(fā)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制前面板如圖4所示。

    圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制前面板圖

    2.3 基于可靠度的D-S證據(jù)在虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)

    針對(duì)傳統(tǒng)D-S,若證據(jù)完全沖突時(shí)無法合成或高度沖突會(huì)導(dǎo)致出現(xiàn)與常理相悖結(jié)果的特點(diǎn),引入可靠度的量化值作為權(quán)重[12],對(duì)各基本概率分配進(jìn)行加權(quán)平均,再使用D-S融合規(guī)則進(jìn)行融合。

    首先設(shè)定火災(zāi)發(fā)生所有情況的集合為識(shí)別框Ω,Ω={A1,A2,A3},集合內(nèi)的每個(gè)元素代表火災(zāi)發(fā)生的一種情況,通常為有火災(zāi)、無火災(zāi)、不確定,集合內(nèi)的各個(gè)元素互斥。其次結(jié)合模糊理論,用高斯型隸屬度函數(shù)表示各個(gè)傳感器監(jiān)測(cè)值與火災(zāi)基本概率分配的信任度函數(shù)[13],圖5為各傳感器信任度函數(shù)在LabVIEW虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)。

    圖5 各個(gè)傳感器輸出信任度函數(shù)

    然后引入可靠度作為權(quán)值。傳感器的可靠度通過數(shù)據(jù)監(jiān)相互支持度進(jìn)行量化,支持度是相似度的函數(shù),一個(gè)傳感器基本概率分配與其他傳感器的相似度越高,則支持度越高[14]。

    相似度可通過相關(guān)系數(shù)法得到,傳感器m1與mj傳感器間相似度為:

    (2)

    式中:Ai為火災(zāi)發(fā)生的第i種情況;mj(Ai)為第j個(gè)傳感器對(duì)第i種情況的基本概率分配。sim(m1,mi)為m1傳感器與mi傳感器之間的相似度。相似度的取值范圍為[0,1],表示兩個(gè)傳感器基本概率分配完全相同或完全沖突。傳感器m1的支持度與可靠度[15]為

    (3)

    (4)

    式中:sup(mi)為mi傳感器的支持度,Dcrd(mi)為mj傳感器的可靠度。最后用D-S進(jìn)行融合。將可靠度作為傳感器的權(quán)值,對(duì)基本概率分配進(jìn)行加權(quán)平均,得到修正后的不同火災(zāi)情況的基本概率分配為{m′(A1),m′(A2),m′(A3)}。對(duì)修正后的基本概率分配進(jìn)行n-1次D-S數(shù)據(jù)融合,其融合規(guī)則如下式所示[16]:

    (5)

    (6)

    最終得出融合結(jié)果,并判斷火災(zāi)是否發(fā)生。圖6為基本概率分配加權(quán)平均及融合過程在LabVIEW虛擬儀器中的實(shí)現(xiàn)。

    (a) 基本概率分配修正程序圖

    (b) D-S證據(jù)理論融合程序圖

    3 應(yīng)用實(shí)例及結(jié)果分析

    將由煙霧、溫度、CO等傳感器組成的兩套監(jiān)測(cè)系統(tǒng)安裝于實(shí)驗(yàn)室左右屋頂正上方,在實(shí)驗(yàn)室一角燃燒材料,主要分為明火燃燒和陰燃。經(jīng)過多次同等條件下的燃燒實(shí)驗(yàn),得到火災(zāi)初期其煙霧、CO、溫度等傳感器的測(cè)試數(shù)據(jù),通過修正得到明火與陰燃實(shí)驗(yàn)中傳感器響應(yīng)曲線,如圖7所示。由響應(yīng)曲線可以看出,明火情況下,火災(zāi)初期燃燒不充分,溫度最先開始上升,其次CO氣體和煙霧體積分?jǐn)?shù)迅速上升。隨著燃燒的繼續(xù),CO氣體和煙霧體積分?jǐn)?shù)開始降低,而溫度持續(xù)上升。陰燃情況下,火災(zāi)特征不明顯,與明火情況相同溫度首先開始上升,其次煙霧體積分?jǐn)?shù)迅速上升,CO氣體變化不明顯。隨著燃燒的繼續(xù),煙霧體積分?jǐn)?shù)趨于平穩(wěn),CO體積分?jǐn)?shù)緩慢上升后下降,溫度持續(xù)上升。

    (a) 煙霧傳感器響應(yīng)

    (b) CO傳感器響應(yīng)

    (c) 溫度傳感器響應(yīng)

    圖7 明火及陰燃實(shí)驗(yàn)中各傳感器響應(yīng)曲線

    采用虛擬儀器根據(jù)信任度曲線得到明火和陰燃兩種情況下單一傳感器的火災(zāi)概率和使用多傳感器數(shù)據(jù)融合得出的火災(zāi)概率結(jié)果如圖8所示。從圖中可以看出,在閾值為0.5時(shí),明火情況下煙霧傳感器、溫度傳感器、CO傳感器這3種單一傳感器最早能在40S識(shí)別火災(zāi),融合后能在33S識(shí)別火災(zāi);陰燃情況下,單一傳感器最早在143S識(shí)別火災(zāi),融合后能在131S識(shí)別火災(zāi),兩種火災(zāi)情況下,融合后的火災(zāi)識(shí)別都比單一傳感器火災(zāi)識(shí)別更靈敏;并且單一傳感器的變化對(duì)融合后的火災(zāi)識(shí)別有影響,但影響波動(dòng)較小,若某一傳感器出現(xiàn)故障,仍能準(zhǔn)確識(shí)別火災(zāi),抗干擾能力強(qiáng)。

    (a) 明火情況下單一傳感器及融合火災(zāi)概率

    (b) 陰燃情況下單一傳感器及融合火災(zāi)概率

    4 結(jié) 語(yǔ)

    本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和以可靠度為權(quán)值的D-S構(gòu)建的火災(zāi)識(shí)別模型解決了單一傳感器虛報(bào)率和漏報(bào)率高的問題,融合后的火災(zāi)識(shí)別模型更靈敏,能減少人為干擾造成的影響,采用虛擬儀器技術(shù)開發(fā)識(shí)別系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了自主監(jiān)測(cè)、自主融合、自主預(yù)警的目標(biāo),計(jì)算效率高、準(zhǔn)確率高、操作簡(jiǎn)單,能滿足市場(chǎng)開發(fā)及使用的需求。

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