多傳感器融合技術(shù)在浮空器控制中的應(yīng)用研究

雍富偉

摘 要：在將浮空器投入到具體應(yīng)用過(guò)程當(dāng)中，其周圍的空間環(huán)境較為復(fù)雜，而通過(guò)單傳感器的浮空器運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行分析及控制，能滿足控制系統(tǒng)對(duì)于外部環(huán)境及內(nèi)部狀態(tài)的感知。從而通過(guò)使用單傳感器的狀態(tài)，使得系統(tǒng)能夠有效地感知外部以環(huán)境以及內(nèi)部的狀態(tài)。而本文主要的建立了有關(guān)的多傳感器控制系統(tǒng)的具體應(yīng)用，并且對(duì)于該系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)有關(guān)特性進(jìn)一步的進(jìn)行了分析，通過(guò)將卡爾曼濾波聯(lián)合導(dǎo)引器應(yīng)用到傳感器當(dāng)中，使實(shí)現(xiàn)與多傳感器之間的融合，從而更好的處理傳感器運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中的數(shù)據(jù)，從而進(jìn)一步的降低噪聲的干擾，而通過(guò)使用該方法能夠使得控制系統(tǒng)更好的判定浮空器的安全狀態(tài)，具備有更高的可信度。

關(guān)鍵詞：多傳感融合技術(shù);浮空器;控制;應(yīng)用

在浮空器設(shè)備當(dāng)中應(yīng)用到多傳感器，能夠使得浮空器根據(jù)氣囊當(dāng)中所填充的氦氣產(chǎn)生的浮力，從而克服整個(gè)系統(tǒng)的重力，并且根據(jù)所剩下來(lái)的氦氣而帶動(dòng)雷達(dá)任務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行工作。根據(jù)浮空器運(yùn)行過(guò)程能夠全天二十四小時(shí)地進(jìn)行工作，同時(shí)還能夠準(zhǔn)確地獲取以及具體的解釋分析周圍復(fù)雜的環(huán)境以及自身的存在狀態(tài)，從而能夠更為高效更為實(shí)時(shí)的進(jìn)行控制。而通過(guò)使用浮空器能夠構(gòu)建起如今廣泛應(yīng)用的浮空平臺(tái)系統(tǒng)，從而做好數(shù)據(jù)以及多元信息的估計(jì)以及檢測(cè)技術(shù)，使得浮空器控制系統(tǒng)具有更高的可信性。

一，信息融合技術(shù)以及算法

在浮空器當(dāng)中所運(yùn)用的多傳感器系統(tǒng)進(jìn)行信息融合，主要的是進(jìn)行決策及特征，同時(shí)做好數(shù)據(jù)集的融合。其中數(shù)據(jù)融合的主要意義就是集中地將各個(gè)傳感器當(dāng)中所獲取的原始數(shù)據(jù)運(yùn)輸?shù)饺诤现行漠?dāng)中，集中式的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，而想要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合，就必須進(jìn)一步的構(gòu)建起通過(guò)傳感器數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)吞吐率而進(jìn)行特征性的融合通道，從而進(jìn)一步的降低數(shù)據(jù)吞吐率，而保證最終所獲取數(shù)據(jù)結(jié)果的精確程度。這就需要使用特征向量進(jìn)一步的對(duì)算法進(jìn)行提取，而進(jìn)行信息融合黨政的決策融合必須建立在一個(gè)模型。做好這一融合，還需要有各個(gè)傳感器各自的獨(dú)立的對(duì)其進(jìn)行判定。在信息融合的過(guò)程當(dāng)中，要能夠靈活并且實(shí)時(shí)的進(jìn)行融合，在其融合過(guò)程當(dāng)中所應(yīng)用的主要技術(shù)，包括了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卡爾曼濾波，d-s方法，加權(quán)平均法以及聚類分析等各種方法。

在其中所運(yùn)用到的卡爾曼律濾波，主要的是對(duì)于線性的最小方差進(jìn)行估計(jì)，從而不斷的持續(xù)的獲取傳感器的原始數(shù)據(jù)，通過(guò)不斷的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行迭代修整而進(jìn)一步的進(jìn)行估計(jì)，從而可以算出一個(gè)最為精確的結(jié)果。而通過(guò)使用卡爾曼濾波法能夠?qū)⑷秩诤弦约胺植际教幚斫Y(jié)合到一起，從而實(shí)現(xiàn)這一目的。所以所運(yùn)行的卡爾曼濾波器的局部狀態(tài)。同時(shí)使用各個(gè)主濾波器融合算法，對(duì)于所有的記錄狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)，而對(duì)于所獲取得各種信息及數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而對(duì)于所有狀態(tài)進(jìn)行估計(jì)。

在其中所運(yùn)用到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)就是一種按照各個(gè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分層次組織的大量神經(jīng)元所構(gòu)成的一種運(yùn)算模型。其中每一個(gè)神經(jīng)元其都有著特定的含義，并且代表著一個(gè)特定的激勵(lì)函數(shù)，而在各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間進(jìn)行互聯(lián)的方式為加權(quán)的方式。運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法主要的是通過(guò)分布式的系統(tǒng)。使得該機(jī)制具備有良好的自適應(yīng)以及自學(xué)習(xí)能力，同時(shí)絕對(duì)有很好的容錯(cuò)性，從而使得最終獲取的數(shù)據(jù)結(jié)果更為精確。

在信息融合過(guò)程當(dāng)中，能夠使用到的融合技術(shù)以及融合算法形式多樣多樣，可以并且還能夠在不同的環(huán)境當(dāng)中得以應(yīng)用。在研究過(guò)程當(dāng)中也不考慮到系統(tǒng)的要求以及具體的參數(shù)類型的，可以根據(jù)實(shí)際的應(yīng)用環(huán)節(jié)而選擇一個(gè)最為合適的融合技術(shù)以及融合方法。

二，多傳感器浮空器控制系統(tǒng)

核心控制系統(tǒng)作為數(shù)控企業(yè)正常運(yùn)行的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)以及要點(diǎn)，為了實(shí)現(xiàn)浮空平臺(tái)的質(zhì)量保證以及上升還有下降等各種狀態(tài)，并且對(duì)各狀態(tài)進(jìn)行量化的控制，從而實(shí)現(xiàn)浮空器的系統(tǒng)控制，就需要做好環(huán)境以及系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行采集，并且通過(guò)各種檢測(cè)設(shè)備，進(jìn)一步的判斷系統(tǒng)具體的運(yùn)行狀態(tài)以及安全狀態(tài)，從而對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)以及自主的控制。使得浮空器能夠在通信中斷或者是繩索斷裂的緊急情況之下，快速的進(jìn)行應(yīng)急處理，從而保證浮空器在飛行過(guò)程當(dāng)中不出現(xiàn)安全事故并且平穩(wěn)的落地。

在浮空器控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)過(guò)程當(dāng)中，主要的是通過(guò)應(yīng)用分布式的傳感器，進(jìn)一步的對(duì)系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)進(jìn)行監(jiān)控，而在多傳感器融合技術(shù)應(yīng)用，在復(fù)控器控制當(dāng)中對(duì)其進(jìn)行研究，可以進(jìn)一步的獲取浮空器系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程當(dāng)中的有關(guān)數(shù)據(jù)以及信息做好數(shù)據(jù)的處理，同步進(jìn)行信息的綜合工作，通過(guò)對(duì)于綜合出來(lái)的信息進(jìn)行查驗(yàn)，進(jìn)一步的判斷浮空器具體的運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)這一體系架構(gòu)進(jìn)行處理，從而獲取最終的結(jié)果。

而浮空器出現(xiàn)緊急事故，需要進(jìn)行應(yīng)急應(yīng)急處理的過(guò)程當(dāng)中，控制系統(tǒng)需要對(duì)于浮空器面對(duì)壓力進(jìn)行實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)，同時(shí)還需要考慮到風(fēng)氣所處的高度，豐滿度，還有姿勢(shì)等多個(gè)指標(biāo)，同時(shí)還需要嚴(yán)格的控制周圍的風(fēng)向，風(fēng)速以及濕溫度等各個(gè)影響到浮空及具體狀態(tài)的環(huán)境指標(biāo)，從而進(jìn)一步的判斷整體系統(tǒng)的安全性。通過(guò)采取針對(duì)性的控制措施，使浮空系統(tǒng)能夠完全的運(yùn)行，保障整體性能，而又因?yàn)樵诟】掌鳟?dāng)中所應(yīng)用到的傳感器就著較多的種類，因此存在著一定的測(cè)量誤差，會(huì)使得在進(jìn)行數(shù)據(jù)傳播時(shí)存在著一定的延誤現(xiàn)象，因此在進(jìn)行處理的過(guò)程當(dāng)中，并不能在一個(gè)統(tǒng)一的概率之上建立好誤差概率模型，而是需要根據(jù)各個(gè)系統(tǒng)的特點(diǎn)，而專門(mén)的構(gòu)建出一個(gè)最為適合的信息融合模型，通過(guò)各種融合算法進(jìn)一步的盤(pán)點(diǎn)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

三，進(jìn)一步的判斷浮空器具體狀態(tài)的信息融合方法

為了準(zhǔn)確的判斷浮空器使用過(guò)程當(dāng)中是否處于安全狀態(tài)，通過(guò)對(duì)于具體狀態(tài)進(jìn)行查驗(yàn)，比如說(shuō)在判斷其是正常運(yùn)營(yíng)，輕度故障以及異常狀態(tài)之間具有一定的不可確定性。而針對(duì)于多傳感器的浮空器系統(tǒng)具備較為復(fù)雜并且多樣的信息，針對(duì)于該系統(tǒng)的特點(diǎn)，可以選擇構(gòu)建出一個(gè)相應(yīng)的信息融合模型，通過(guò)對(duì)于各個(gè)傳感器進(jìn)行與處理并且進(jìn)一步的完成局部預(yù)期，從而對(duì)其狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行了解以及掌握，最終對(duì)于這種所獲取的局部結(jié)果進(jìn)行處理，做好融合估計(jì)工作，從而進(jìn)一步的監(jiān)測(cè)浮空器系統(tǒng)的安全運(yùn)行狀態(tài)。

在信息融合過(guò)程當(dāng)中，通過(guò)使用卡爾曼濾波器法，做好運(yùn)行狀態(tài)的估計(jì)工作，并且進(jìn)一步的使得產(chǎn)生的影響降到最小，而在浮空器運(yùn)行狀態(tài)更新過(guò)程當(dāng)中，還需要不斷的根據(jù)之前的估計(jì)結(jié)果以及所獲取的傳感器原始數(shù)據(jù)進(jìn)行遞推運(yùn)算。并且將運(yùn)算得出的最終結(jié)果直接的傳送到信息融合中心，從而使得融合中心不斷的獲取傳感器的運(yùn)行狀態(tài)。從而進(jìn)一步的判定傳感器的運(yùn)輸狀態(tài)。

四，結(jié)束語(yǔ)

想要控制系統(tǒng)能夠平穩(wěn)可靠的進(jìn)行工作，其主要前提是需要進(jìn)一步的判斷浮空器的具體狀態(tài)。而將各種的信息融合技術(shù)應(yīng)用于浮空器控制系統(tǒng)當(dāng)中，還需要考慮到多個(gè)對(duì)于浮空器運(yùn)行狀態(tài)有著影響的因素以及參數(shù)進(jìn)行綜合處理各個(gè)隸屬度的調(diào)度，從而獲取最科學(xué)合理的信息融合的結(jié)果。而想要做好浮空器控制系統(tǒng)的控制。使服控器能夠正常的運(yùn)行，從而使得浮空平臺(tái)系統(tǒng)能夠安全穩(wěn)定的運(yùn)行。

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