Honeywell CC-PAOX01(51405039-275)
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与一般的数据采集处理系统不同。本系统的数据采集软件和数据处理软件均在处理器上运行,系统软件除了要不断采集***新的火灾现场数据外,还要进行实时地数据处理。以8/16位单片机为核心的测控系统。程序一般采用前后台方式编写。后台运行一个大的无限循环。前台为多个中断。这种方式在程序规模增大、系统功能较复杂,尤其是系统中的并发模块较多的情况下,主显得力不从心,很难保证测量、控制的实时性。而且编程困难、不便于增加功能。综合考虑软件复杂度、运算量、实时性要求,系统采用μCOS-II操作系统。
本系统中大部分任务通过调用OSTimeDly()实现定时运行,每个任务都可通过系统函数赋予不同的定时时间间隔。ADC数据采集程序,数据处理程序和数据融合算法程序主要由嵌入式C语言来编写。
3 数据融合算法
将多传感器信息融合技术应用于工业过程监测系统中,已经取得了一些工程应用。在这类系统中,传感器从对象和环境中采集到数据后,***行数据融合处理,然后再参与控制策略运算。目前,常用的信息融合方法大致分为以下几类:一是基于估计和统计的经典方法,包括加权平均法、***小二乘法和D-S证据理论等;二是信息论的融合,包括模板法、聚类分析的熵理论等;三是人工智能的融合方法,包括模糊逻辑、产生式规则、***网络、遗传算法和模糊积分理论以及***系统等。
在应用于多传感器信息融合时,我们将A看作系统可能决策的集合,B看作传感器的集合,A和B的关系矩阵R A+B中的元素μi表示由传感器i推断决策为i的可能性,X表示各传感器判断的可信度,经过模糊变换得到的Y就是各决策的可能性。
具体的,我们假设有m个传感器对系统进行观测,而系统的决策可能有n个,则:
A:{y1/决策、y2/决策、…、yn/决策n}
B:{x1/传感器、x2/传感器、…、xn/传感器m}
传感器对各个决策的判断用定义在A上的隶属函数表示,设传感器i对系统的判断结果是:
μi1/决策,μi2/决策,…,μin/决策n,0≤μy≤1
即认为结果为决策j的可能性为μij,记作向量μi1,μi2,μi3,…μin,则m个传感器构成A×B的关系矩阵为:

将各传感器判断的可信度用B上的隶属度:X={x1/传感器1×x2/传感器2…、xn/传感器n}表示,那么,根据Y=X*R A*B进行模糊变换,就可得出:y=(y1,y2,y3,…,yn)
即综合判断后的各决策的可能性为y,***后,对各可能***按照一定的准则(比如***大隶属度方法、中心法等)进行选择,得出***优结果。根据运算的 y值,采用以下规则进行***应注意:①***结果应有***大的隶属度。②***结果的隶属度与必须大于某一阀值(一般情况取0.5)。③***结果的隶属度与其它***的隶属度值的差必须大于某一阀值(比如0.1)。