多傳感器融合下后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)

任宗來(lái)

（1.山東理工大學(xué)，山東 淄博 255049；2.國(guó)網(wǎng)中興有限公司，北京 100053）

0 引 言

后勤物資機(jī)構(gòu)在企業(yè)管理中，負(fù)責(zé)為企業(yè)全部機(jī)構(gòu)提供采供數(shù)據(jù)[1-2]。后勤物資采供數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性直接影響企業(yè)管理者的決策，與企業(yè)的發(fā)展密切相關(guān)[3-4]。由于后勤物資采供涉及多個(gè)數(shù)據(jù)源，其數(shù)據(jù)源的多樣性增加了數(shù)據(jù)采集的難度。因此，相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者對(duì)后勤物資采供數(shù)據(jù)采集進(jìn)行了研究。

張韜等研究EtherCAT 協(xié)議的數(shù)據(jù)采集方法，通過(guò)EtherCAT 協(xié)議，提升主從站后勤物資采供數(shù)據(jù)傳輸能力，快速實(shí)現(xiàn)后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集[5]。雖然該方法采集速度快，但因未采用數(shù)據(jù)處理方法，采集的數(shù)據(jù)中存在大量冗余數(shù)據(jù)，導(dǎo)致后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集效果不佳。張合生等研究Jaya 優(yōu)化標(biāo)定的數(shù)據(jù)采集方法，構(gòu)建采集模型，并利用Jaya 優(yōu)化標(biāo)定方法優(yōu)化采集模型求解效率，減小后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集的誤差率[6]。但該方法模型求解過(guò)程計(jì)算量較大，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集效率比較低。

多傳感器融合是利用多傳感器采集數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)處理后，通過(guò)數(shù)據(jù)融合來(lái)提高數(shù)據(jù)采集的精度[7-9]。多傳感器融合在工業(yè)定位、監(jiān)控、機(jī)器人等領(lǐng)域應(yīng)用效果較好。針對(duì)上述問(wèn)題，本文研究多傳感器融合下后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)，為后勤物資管理部門(mén)提供精準(zhǔn)的采供數(shù)據(jù)。

1 后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)

1.1 后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)總體架構(gòu)

多傳感器融合下后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)需要設(shè)置多傳感器作為后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集設(shè)備。該技術(shù)的總體架構(gòu)如圖1 所示。

圖1 技術(shù)總體架構(gòu)

由圖1 可知，多傳感器融合下后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)主要由后勤物資采供原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)匯總與轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)預(yù)處理與融合、數(shù)據(jù)輸出等構(gòu)成。每個(gè)單元均由物聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸任務(wù)。利用多傳感器采集后勤物資采供原始數(shù)據(jù)，并將其匯總至A/D 轉(zhuǎn)換器，利用A/D 轉(zhuǎn)換器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)形式轉(zhuǎn)換，便于數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程傳輸。將轉(zhuǎn)換后的后勤物資采供原始數(shù)據(jù)經(jīng)物聯(lián)網(wǎng)傳輸至數(shù)據(jù)預(yù)處理與融合單元，通過(guò)改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)融合算法對(duì)多傳感器采集的原始數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)處理與融合后，輸出后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集結(jié)果。

后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集過(guò)程采用待采集信號(hào)調(diào)制幅值的過(guò)程表示[10-11]，調(diào)制后幅值表達(dá)式如下：

式中：周期用Dγ描述；第γ時(shí)刻調(diào)制結(jié)果用hγ(t)描述；數(shù)量用g描述；待采集信號(hào)用h(t)描述；調(diào)制系數(shù)用εg描述；脈沖函數(shù)用f(t)描述。

當(dāng)t=Dγ時(shí)，待遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)信號(hào)表達(dá)式為：

經(jīng)過(guò)式（2）對(duì)h(t)實(shí)施離散化處理后，因多源傳感器采集信號(hào)h(t)為帶限的，需要對(duì)采集信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)，幅度大小是1，采集信號(hào)恢復(fù)表達(dá)式如下：

通過(guò)信號(hào)恢復(fù)可提高多傳感器采集后勤物資采供數(shù)據(jù)的完整率[12]。

1.2 多傳感器融合方法

在分析1.1 節(jié)后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)總體架構(gòu)的基礎(chǔ)上，獲取待遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)信號(hào)后，采用多傳感器融合的改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)融合算法，對(duì)多傳感器采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，提高多傳感器遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)的效率。

自適應(yīng)加權(quán)融合算法流程為：計(jì)算傳感器n時(shí)刻自相關(guān)函數(shù)；計(jì)算傳感器n時(shí)刻互相關(guān)函數(shù)；通過(guò)傳感器自相關(guān)函數(shù)減去傳感器n時(shí)刻互相關(guān)函數(shù)，求出傳感器方差；通過(guò)傳感器方差得出每個(gè)傳感器權(quán)值；通過(guò)權(quán)值求解的傳感器后勤物資采供數(shù)據(jù)采樣時(shí)間為n時(shí)的估計(jì)值就是融合后后勤物資采供數(shù)據(jù)。

該算法具體應(yīng)用過(guò)程如下：設(shè)置2 臺(tái)后勤物資采供數(shù)據(jù)的傳感器分別用a、b表示，有待采集后勤物資采供數(shù)據(jù)分別用Ya、Yb表示，Ya、Yb求解公式如下：

式中：Y為后勤物資采供真實(shí)數(shù)據(jù)；Va、Vb均為觀測(cè)誤差。

傳感器a方差、傳感器b方差表達(dá)式如下：

式中E(· )代表求均值。因每個(gè)傳感器是獨(dú)立采集后勤物資采供數(shù)據(jù)，此時(shí)多傳感器的觀測(cè)誤差均值是0。傳感器a、b之間的互相關(guān)函數(shù)表達(dá)式如下：

傳感器a的自相關(guān)函數(shù)表達(dá)式如下：

利用多傳感器遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)，需要對(duì)全部函數(shù)實(shí)施處理。計(jì)算采樣點(diǎn)遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)的平均值，再計(jì)算全部傳感器互相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)，最后求解多傳感器采集遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)的平均值，得出傳感器全部函數(shù)，提高全部函數(shù)的求解精度。采樣點(diǎn)時(shí)間總數(shù)是n個(gè)，多傳感器互相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)具體表達(dá)式如下：

式中傳感器總數(shù)用m描述。

傳感器觀測(cè)方差計(jì)算公式為：

在得出傳感器觀測(cè)后勤物資采供數(shù)據(jù)的方差后，計(jì)算傳感器權(quán)值。傳感器權(quán)值表達(dá)式如下：

傳感器的后勤物資采供數(shù)據(jù)采樣時(shí)間為n時(shí)，估計(jì)值表達(dá)式為：

該估計(jì)值為融合后的后勤物資采供數(shù)據(jù)結(jié)果，即多傳感器融合下后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集結(jié)果。

為提高后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集效率，在自適應(yīng)加權(quán)融合算法基礎(chǔ)上，對(duì)原始后勤物資采供數(shù)據(jù)實(shí)施預(yù)處理，提高后勤物資采供數(shù)據(jù)融合的準(zhǔn)確性。改進(jìn)算法流程如下：設(shè)置經(jīng)多傳感器遠(yuǎn)程采集的原始后勤物資采供數(shù)據(jù)變量用z1，z2，…，zl描述，將遠(yuǎn)程采集的原始后勤物資采供數(shù)據(jù)由低到高排序，得出原始后勤物資采供數(shù)據(jù)集合，該集合用R={zmin,…,zmax}描述，去掉該數(shù)據(jù)集中最大值z(mì)max，生成多傳感器遠(yuǎn)程采集的原始后勤物資采供數(shù)據(jù)數(shù)組，用C描述，C∈R；去掉該數(shù)據(jù)集中最小值z(mì)min，生成多傳感器遠(yuǎn)程采集的原始后勤物資采供數(shù)據(jù)數(shù)組，用D描述，D∈R。

傳感器遠(yuǎn)程采集的原始后勤物資采供數(shù)據(jù)數(shù)組C、D平均值與中值的差求解公式如下：

式中：C、D集合原始后勤物資采供數(shù)據(jù)平均值分別用Cave、Dave描述；C、D集合原始后勤物資采供數(shù)據(jù)中值分別用Cmed、Dmed描述。

將C、D數(shù)組差進(jìn)行比較，選取最小數(shù)組作為最后采集原始后勤物資采供數(shù)據(jù)數(shù)組，通過(guò)平均值、標(biāo)準(zhǔn)差公式求解采集原始后勤物資采供數(shù)據(jù)數(shù)組平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，平均值公式如下：

標(biāo)準(zhǔn)差求解公式為：

式中：數(shù)據(jù)總量用k描述；數(shù)據(jù)變量用l描述。

將預(yù)處理后的多傳感器遠(yuǎn)程采集原始后勤物資采供數(shù)據(jù)作為自適應(yīng)加權(quán)融合算法的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[13]，利用該算法進(jìn)行多傳感器后勤物資采供數(shù)據(jù)融合，完成后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集。

2 實(shí)驗(yàn)分析

為驗(yàn)證所提方法的應(yīng)用效果，以某醫(yī)院的后勤物資采供數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象。該醫(yī)院為市級(jí)甲等醫(yī)院，共設(shè)置科室26 個(gè)，后勤物資機(jī)構(gòu)主要負(fù)責(zé)醫(yī)院的后勤物資采供數(shù)據(jù)采集與共享工作，其中，后勤物資采供數(shù)據(jù)包括藥品采供數(shù)據(jù)、設(shè)備采供數(shù)據(jù)、辦公用品采供數(shù)據(jù)、消殺用品采供數(shù)據(jù)等。

將所提方法應(yīng)用在醫(yī)院的后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集中，因后勤物資采供數(shù)據(jù)類型不同，選取多傳感器采集不同類型后勤物資采供數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)使用的傳感器參數(shù)設(shè)置如表1 所示。

表1 傳感器參數(shù)設(shè)置

將醫(yī)院終端設(shè)備接收后勤物資采供數(shù)據(jù)量的時(shí)間作為測(cè)試方法數(shù)據(jù)采集效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其接收數(shù)據(jù)量時(shí)間越短，說(shuō)明數(shù)據(jù)采集的效率越高。實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法分別為文獻(xiàn)[5]方法和文獻(xiàn)[6]方法，采用三種方法遠(yuǎn)程采集后勤物資采供數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)三種方法的接收數(shù)據(jù)量時(shí)間，結(jié)果如圖2 所示。

圖2 三種方法的接收數(shù)據(jù)量時(shí)間

由圖2 可知，隨著醫(yī)院終端設(shè)備接收后勤物資采供數(shù)據(jù)量的增加，三種方法的接收數(shù)據(jù)量時(shí)間隨之增加。當(dāng)醫(yī)院終端設(shè)備接收后勤物資采供數(shù)據(jù)量達(dá)到18×104bit 時(shí)，文獻(xiàn)[5]方法和文獻(xiàn)[6]方法的接收數(shù)據(jù)量時(shí)間分別為112 ms 和131 ms，而所提方法的接收數(shù)據(jù)量時(shí)間僅為42 ms。經(jīng)對(duì)比分析得出所提方法的數(shù)據(jù)采集效率較高。

后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集過(guò)程用待采集信號(hào)調(diào)制幅值的過(guò)程表示，因此選取后勤物資采供數(shù)據(jù)集中的一種數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，設(shè)置3 個(gè)AIMMS-30 傳感器，采用所提方法采集該測(cè)試數(shù)據(jù)，并得出所提方法數(shù)據(jù)采集結(jié)果，如圖3 所示。

圖3 所提方法的數(shù)據(jù)采集結(jié)果

由圖3 可知，采用所提方法的3 個(gè)AIMMS-30 傳感器融合采集測(cè)試數(shù)據(jù)，與采用3 個(gè)AIMMS-30 傳感器分別采集的測(cè)試數(shù)據(jù)相比，通過(guò)改進(jìn)自適應(yīng)加權(quán)融合算法，可實(shí)現(xiàn)采集的測(cè)試數(shù)據(jù)融合，傳感器融合后的信號(hào)比較完整，并能夠去除冗余數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)采集效果。

3 結(jié) 論

企業(yè)供應(yīng)鏈的管理離不開(kāi)后勤物資采供數(shù)據(jù)的支持，只有后勤物資采供數(shù)據(jù)準(zhǔn)確，采購(gòu)部門(mén)才可依據(jù)該數(shù)據(jù)合理采集后勤物資，保障企業(yè)每個(gè)機(jī)構(gòu)的需求，實(shí)現(xiàn)后勤物資采供的合理性。因此，研究多傳感器融合下后勤物資采供數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程采集技術(shù)，保障數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)的時(shí)效性與效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的應(yīng)用效果較好，可有效采集后勤物資采供數(shù)據(jù)，且數(shù)據(jù)采集效率較高。