信息融合在氣體泄漏源搜尋中的應(yīng)用.pdf

1、氣體泄漏源搜尋是借助儀器設(shè)備或其他方式搜尋有毒、有害氣體的泄漏位置，避免因長時間泄漏而造成大面積的污染破壞，把經(jīng)濟損失減小至最低。對于氣體源的搜索和定位研究，許多學(xué)者都提出了各自的策略和方法，極大地促進了有害氣體泄漏源搜尋研究的進展。隨著移動機器人的智能化不斷加深，有望在不久將來完全代替人工作業(yè)，更高效地完成氣體源搜尋的任務(wù)。
　　本文主要是將多源信息融合的思想應(yīng)用于氣體泄漏源的搜尋研究。在總結(jié)過去學(xué)者的研究經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，利用融合

2、算法的優(yōu)勢，搜尋過程可以通過多途徑、多層次的方式全方位判斷泄漏源的位置和流量等信息。本文重點開展了以下幾個方面的研究工作。
　　首先，詳細介紹比較常用的幾種氣體擴散模型。在經(jīng)過大規(guī)模氣體擴散模擬試驗的基礎(chǔ)上，已存在各種各樣的氣體擴散模型。但是，許多擴散模型需要大量的計算或者需要使用運算量較大的軟件模擬，可能不適合應(yīng)用于氣體源的搜尋研究。本文通過總結(jié)各學(xué)者的研究經(jīng)驗，詳細介紹一些比較常用的氣體擴散模型，并按照各自模型的使用范圍進行分

3、類。文中還給出氣體擴散模型的方程表達式，最后通過Matlab仿真，模擬在特定情況下某氣體在大氣中的擴散濃度分布。
　　其次，提出一種基于模糊控制的氣體擴散模型選擇的方法，可應(yīng)用于有害氣體泄漏源的發(fā)現(xiàn)和搜尋。利用模糊控制原理的優(yōu)點，再優(yōu)化常見的氣體擴散模型，本文設(shè)計出一個氣體擴散模型選擇的模糊推理系統(tǒng)，系統(tǒng)可根據(jù)對環(huán)境的測量數(shù)據(jù)推理出適合于特定環(huán)境條件下的氣體擴散模型。最后，使用Matlab中的模糊控制工具箱(Fuzzy)對模糊推理

4、系統(tǒng)進行仿真實驗。結(jié)果表明，不同氣體在不同環(huán)境條件下的氣體擴散模型能夠適當(dāng)?shù)赝ㄟ^模糊推理得到，證明該方法具備可行性。
　　再次，介紹多源信息融合技術(shù)及常用的幾種融合算法。隨著傳感器的多樣化發(fā)展和數(shù)據(jù)信號的信息提取要求加深，信息融合技術(shù)必然將不斷地探索和改善，來提高整個傳感器系統(tǒng)的高效性。針對各領(lǐng)域的信息融合技術(shù)，本文選用一些能夠應(yīng)用于氣體源搜尋的融合算法，加強移動機器人對傳感器所獲取的數(shù)據(jù)信息的利用率，最后，采用比較簡單的實驗數(shù)據(jù)

5、驗證算法的有效性。
　　最后，將多源信息融合算法應(yīng)用于移動機器人的有害氣體泄漏源搜尋實驗。區(qū)別于傳統(tǒng)搜尋方式，用視覺傳感器和嗅覺傳感器共同獲取環(huán)境信息，其中嗅覺傳感器采用多氣體傳感器代替單氣體傳感器以提高測量的可靠性，測量位置也由單點向多點轉(zhuǎn)變，并選用合適的算法分別實現(xiàn)各級數(shù)據(jù)的融合，最終決策移動機器人的搜尋方向。算法應(yīng)用方面，加權(quán)平均法用于融合同類氣體傳感器的數(shù)據(jù)，可減少噪聲和儀器故障的影響；最小二乘法可最優(yōu)估計未知參數(shù)，用于反