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基于多传感信息融合的高校智慧食堂食品溯源系统设计

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信息与电脑 2023年第2期35卷 117-119页

作者：刘然程曼天津电子信息职业技术学院天津300350

常规的高校智慧食堂食品溯源系统多数采用区块链技术设计功能模块,但是该技术信息数据处理效率较低,不利于提高系统的平均响应性能,直接影响了食品追溯性查询的时效性。基于此,引入多传感信息融合技术,提出了一种全新的食品溯源系统。... 详细信息

常规的高校智慧食堂食品溯源系统多数采用区块链技术设计功能模块,但是该技术信息数据处理效率较低,不利于提高系统的平均响应性能,直接影响了食品追溯性查询的时效性。基于此,引入多传感信息融合技术,提出了一种全新的食品溯源系统。设计系统硬件采用浏览器-服务器硬件架构,减少了系统运行的成本。系统软件设计主要包括两个部分。一部分,利用多传感信息融合,设计高校智慧食堂食品溯源功能模块,达到食品追溯性查询的目标。另一部分,建立食品溯源数据库,对多层次和多空间的食品溯源信息数据进行处理与存储管理。测试结果可知,提出的溯源系统在查询食品用例溯源信息中,表现出了较高的追溯性查询性能优势,查询平均响应时间均在5 s以内。

关键词：多传感信息融合溯源系统智慧食堂追溯性查询存储管理

基于多传感信息融合的配电站智能辅助监控预警系统

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电气时代 2023年第10期 106-110页

作者：季晨王祁俊唐莹莹沈洋曹家君沈昭君国网上海奉贤供电公司

介绍配电站的重要性和存在的监控和预警需求,采用传感器选择、数据采集与处理、数据融合与分析、预警与报警机制方法,通过多传感信息融合技术实现配电站的智能辅助监控和预警,提高系统的可靠性和安全性,可以提及实时数据监测、异常预警... 详细信息

介绍配电站的重要性和存在的监控和预警需求,采用传感器选择、数据采集与处理、数据融合与分析、预警与报警机制方法,通过多传感信息融合技术实现配电站的智能辅助监控和预警,提高系统的可靠性和安全性,可以提及实时数据监测、异常预警和报警功能的有效性和准确性。

关键词：配电站多传感信息融合数据采集与处理监控预警系统报警机制智能辅助报警功能数据融合

基于多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别技术研究

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基于多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别技术研究

作者：蒋干中国矿业大学

学位级别：硕士

采煤机是综采工作面的核心装备之一,采煤机的智能控制是实现智能化综采工作面的必要条件,而准确识别出采煤机煤岩截割状态是实现采煤机智能控制的关键。因此,有必要对采煤机煤岩截割状态识别技术进行研究,进而提高采煤机的智能控制水平... 详细信息

采煤机是综采工作面的核心装备之一,采煤机的智能控制是实现智能化综采工作面的必要条件,而准确识别出采煤机煤岩截割状态是实现采煤机智能控制的关键。因此,有必要对采煤机煤岩截割状态识别技术进行研究,进而提高采煤机的智能控制水平。本文以采煤机截割声音信号和摇臂振动信号为信号源,以获取采煤机煤岩截割状态为目标,设计信号的特征提取算法,研究基于改进RBF神经网络和D-S证据理论的多传感信息融合识别方法,实现采煤机煤岩截割状态的准确识别。论文的主要工作及研究成果如下:（1）分析了采煤机结构与工作原理,并结合截割煤岩的具体过程,选取了截割声音信号和摇臂振动信号作为煤岩截割状态识别依据,利用截割声音信号和摇臂两轴振动信号,搭建了基于多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别系统架构,并设计了识别流程。（2）研究了针对截割声音信号和摇臂两轴振动信号的小波阈值去噪方法,提出了基于改进引力搜索算法优化的信号变分模态分解方法,并基于包络熵和峭度信息提取了分解信号的高维特征向量,通过主成分分析对高维特征向量降维,进而获取了信号中表征煤岩截割状态的关键特征信息。（3）设计了基于多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别模型,提出了基于改进果蝇优化算法优化RBF神经网络的模式识别方法,实现了单一传感信号下的煤岩截割状态识别,利用基于证据关联系数的D-S证据理论对三个神经网络的识别结果进行了决策级融合,解决了冲突证据融合效果差的问题。为了验证本文的研究成果,基于课题组在江苏省矿山智能采掘装备协同创新中心搭建的采煤机煤岩截割实验平台开展了相关实验,结果表明:基于本文所提方法可以有效提取出截割声音信号和摇臂两轴振动信号中表征煤岩截割状态的关键特征信息,实现了基于多传感信息融合的采煤机煤岩截割状态识别,识别结果准确率为96.5%,验证了所提方法的正确性和有效性。本课题的研究对于提高采煤机智能化水平,推动综采工作面的“少人化”或“无人化”发展具有重要意义。

关键词：采煤机声音信号振动信号多传感信息融合煤岩截割状态识别

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基于多传感信息融合的旋转机械故障诊断研究

基于多传感信息融合的旋转机械故障诊断研究

作者：刘国凯贵州大学

学位级别：硕士

伴随着传感器技术与数据采集系统在智能生产车间的广泛部署应用,基于数据驱动的智能机械健康状态监测与故障诊断已进入“工业大数据”时代。旋转机械在机械工程领域被广泛使用并在工程应用领域扮演着重要的角色。随着科学技术的进步,旋... 详细信息

伴随着传感器技术与数据采集系统在智能生产车间的广泛部署应用,基于数据驱动的智能机械健康状态监测与故障诊断已进入“工业大数据”时代。旋转机械在机械工程领域被广泛使用并在工程应用领域扮演着重要的角色。随着科学技术的进步,旋转机械的结构组成与运行状态日益复杂导致其在恶劣的生产条件下故障出现的潜在可能性与故障诊断难度越来越大。多传感设备在数据采集过程中存在着大量影响故障诊断模型综合性能的冲突数据以及噪声数据。在智能制造+大数据的工业背景下,如何充分利用多传感器数据对旋转机械设备健康状态进行实时监测并进行有效的综合故障诊断研究是本文的工作重点。主要研究工作描述如下:首先提出了一种IDS（Improved Dempster-Shafer Evidence Theory）信息融合算法用以处理多传感信息融合过程中可能存在的冲突问题。IDS算法通过将证据体距离矩阵代入到改进Gini系数函数之中,通过规范化确定了不同证据体的置信度因子,以加权融合的方式有效地对一致证据与冲突证据进行了融合。并基于优胜劣汰机制,提高了合成证据的置信度。随后提出了一种基于频谱切片特征重构的方法对设备状态信息进行有效提取。该方法通过将时域信号转换到频域信号,再由切片堆叠重构保留频谱能量信息的方式,能有效地对原始信号进行特征提取。该特征提取方法有助于降低对专家经验的依赖程度、减少模型参数、降低样本需求量、加快模型收敛速度并提高模型诊断精度。接着针对单源传感非集成模型的局限性,提出了一种集成IDS算法与卷积神经网络的旋转机械故障诊断模型IDSCNN（Improved Dempster-Shafer Evidence Theory with Convolutional Nerural Network）,并将该模型应用到凯斯西储大学轴承故障数据集上进行实验分析。通过与单源非集成模型以及与当前主流机器学习与深度学习模型在多种工况条件下分析比较,IDSCNN模型均表现出了更好的故障诊断性能。为旋转机械故障诊断提供了一种新的研究路线。最后针对复杂多变的实际生产环境下可能存在的大量噪声数据问题,提出了一种多传感噪声自适应模型MACNN（Multi-sensors Adaptive Convolutional Neural Network）,该模型在IDSCNN的基础上通过增加批量规范化层与噪声标签自适应网络的方式提高了对噪声数据以及噪声标签的鲁棒性。通过在不同信噪比以及不同噪声标签级别下进行对比实验,该模型均可获得相对较高的故障诊断准确度。

关键词：多传感信息融合 DS证据理论特征重构卷积神经网络自适应网络

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基于多传感信息融合的室内机器人位姿监测

基于多传感信息融合的室内机器人位姿监测

作者：邹波西南科技大学

学位级别：硕士

随着计算机科学和传感器技术学科的不断发展,移动机器人日益向着自主化和智能化方向发展。机器人实现自主的任务必须能够判断自身的位姿,位姿计算和定位是自主移动机器人技术体系中一个非常重要的研究内容。本文围绕室内自主移动机器人... 详细信息

随着计算机科学和传感器技术学科的不断发展,移动机器人日益向着自主化和智能化方向发展。机器人实现自主的任务必须能够判断自身的位姿,位姿计算和定位是自主移动机器人技术体系中一个非常重要的研究内容。本文围绕室内自主移动机器人的实际环境及其对导航定位精度的要求,开展了理论与实际紧密结合的微惯性定姿和RFID定位研究工作。主要内容包括以下几方面：针对现有多传感器融合方法精度低,计算复杂等问题,本文将微惯性航姿系统的高精度传感器陀螺仪、加速度计和磁力计组合,提出了一种改进卡尔曼滤波融合姿态计算方法。陀螺仪计算的角度作为预测数据,估计过程协方差Q;加速度计和磁力计的角度作为观测数据,结合陀螺仪的角度误差估计出测量噪声协方差R,通过卡尔曼滤波实现多传感信息融合。实验表明,本文所述方法具有较高姿态计算精度和较强的稳定性。针对室内基于粒子滤波的移动机器人自主定位精度低、粒子退化等问题,本文根据k-近邻权值算法和向量空间相似性度量提出一种新的无源RFID指纹自定位的方法。引入递推贝叶斯滤波的粒子滤波定位算法,通过分析不同相似性度量算法对定位精度的影响,采用了一种新的相似性度量算法HSim建立观测模型,最后,通过重采样方法准确估计机器人的真实位姿。实验表明,本文所述的改进算法能够有效提高定位的精度和效率。本文在室内环境下实现了机器人定位和定姿的功能,为自主移动机器人作业过程提供了决策信息,提升了特殊环境下机器人的智能化程度。

关键词：多传感信息融合惯性姿态卡尔曼滤波RFID粒子滤波相似性度量

基于多信息融合的采煤机截割负载识别技术研究

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基于多信息融合的采煤机截割负载识别技术研究

作者：许志鹏煤炭科学研究总院

学位级别：硕士

采煤机作为井工开采的关键装备之一,实现其智能化控制是建设“智能矿山”的重要环节,准确识别采煤机煤岩截割负载状态是实现滚筒自动调高的前提,也是实现采煤机智能化控制的关键技术之一。本文以陕北某矿为试验测试地,以MG600/1590-WD... 详细信息

采煤机作为井工开采的关键装备之一,实现其智能化控制是建设“智能矿山”的重要环节,准确识别采煤机煤岩截割负载状态是实现滚筒自动调高的前提,也是实现采煤机智能化控制的关键技术之一。本文以陕北某矿为试验测试地,以MG600/1590-WD型号采煤机为研究对象,采集采煤机正常工作状态下的摇臂振动信号、音频信号和截割电流信号,并以此作为目标数据库,分别搭建数据层融合和决策层融合负载识别模型,基于这两个模型的识别结果,搭建基于多级信息融合的决策层融合截割负载识别模型。论文的主要工作及研究成果如下:(1)分析了煤岩载荷机械特性与滚筒采煤机破煤机理,结合井工开采的工艺特点,以摇臂振动信号、截割音频信号和截割电流信号作为采煤机煤岩截割负载状态识别特征数据库,构建采煤机煤岩截割负载状态识别系统框架及技术路线。(2)通过摇臂加载试验,分析振动信号在不同测点及不同轴向下的信号特征,为工业性试验传感器安装提供理论指导。选取了y、z两轴振动信号表征不同截割负载,针对井下环境,结合截割音频信号和截割电流信号,设计了工业性试验的数据采集方案。针对获得的数据,利用短时能量和短时过零率,初步验证了数据的准确性,基于最优小波基的小波包去噪方法,完成了信号的去噪。(3)实现了基于数据层融合的截割负载识别。以BP神经网络为基础,针对未经处理的原始数据,搭建了数据层融合负载识别模型,并完成截割负载识别,识别准确率为78.5%。(4)实现了基于特征层融合的截割负载识别。分析数据的时频域特征,针对选定的特征向量,完成了各项特征的关联融合与降维,得到可表征截割负载状态的特征矩阵。基于改进的麻雀搜索算法,优化了RBF神经网络中心的选取,在此基础上,搭建了基于特征层融合的截割负载识别模型,识别准确率为84%。(5)实现了基于数据层融合和特征层融合识别结果的决策层融合截割负载识别。以数据层融合和特征层融合识别结果为基础,分配了各证据体的基本概率指派,利用D-S证据理论进行决策层融合,得到了最终的煤岩截割负载识别结果,在特定的采煤机、特定的工作面条件下,识别准确率为87.3%。

关键词：采煤机摇臂振动信号截割音频信号截割电流多传感信息融合煤岩截割状态识别

基于多传感信息融合的火灾预警灭火系统的应用

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水泥 2017年第S1期 81-82页

作者：芦志强合肥水泥研究设计院合肥固泰自动化有限公司安徽合肥230051

在新型干法水泥和生石灰生产过程中,煤粉制备是一个重要的环节,尽管采用了一系列的先进技术,但该环节仍然是事故多发点,轻则延误生产,重则危害生命。其中煤粉仓和袋收尘器是发生火灾爆炸的高危位置,所以需要通过监测其内部环境,联合二... 详细信息

在新型干法水泥和生石灰生产过程中,煤粉制备是一个重要的环节,尽管采用了一系列的先进技术,但该环节仍然是事故多发点,轻则延误生产,重则危害生命。其中煤粉仓和袋收尘器是发生火灾爆炸的高危位置,所以需要通过监测其内部环境,联合二氧化碳灭火装置使用,以保证企业生产安全。

关键词：灭火系统多传感信息融合误报收尘器除尘器煤粉仓氧气浓度火灾预警

基于多传感器信息融合的电动汽车驾驶行为分析

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基于多传感器信息融合的电动汽车驾驶行为分析

作者：陶红兴东南大学

学位级别：硕士

随着中国经济的发展,居民出行需求的提高,燃油汽车的销量随之迅速增加,其尾气排放导致的环境污染问题日益严重。在当今建设环境友好型社会的要求下,新能源汽车的推广就显得尤为重要。其中,共享作为一种推广电动汽车的有效方式,由于可以... 详细信息

随着中国经济的发展,居民出行需求的提高,燃油汽车的销量随之迅速增加,其尾气排放导致的环境污染问题日益严重。在当今建设环境友好型社会的要求下,新能源汽车的推广就显得尤为重要。其中,共享作为一种推广电动汽车的有效方式,由于可以极大降低电动汽车的使用成本而被广大居民所喜爱。电动汽车共享业务的兴起,使得电动汽车驾驶行为的安全性监督和危险性评估工作被提上日程。在驾驶行为分析领域,随着车联网技术的日渐成熟,采用在车辆上加装相关传感器,实时采集数据并加以分析的方式逐渐成为行业内的主流。本文的主要工作是设计合理的传感信息采集方案,利用机器学习算法实现对不良驾驶行为的有效识别,并基于识别结果实现对驾驶行为的综合评估。主要研究内容包括:（1）搭建系统总体框架。实现硬件设计,上位机软件设计,完成信息采集工作。本文首先确定用于辨识驾驶员不同驾驶行为的传感器,完成相关设备的选用,并采用Labview设计相应的上位机,实现数据的采集、显示和保存功能。（2）设计了三种基于单一传感器信息的驾驶行为辨识系统。本文将MMA算法作为特征提取方法用于提取车辆加速度特征,并结合当今居民驾驶习惯,分别提取车载OBD信息以及由ADAS采集的数据分析车辆的状态和行驶轨迹特征。基于这三种不同的特征模型,后续融合机器学习算法实现了三种驾驶行为辨识系统。这三种系统均已通过实验验证了可行性。（3）设计了一种基于样本置信度的准确度加权融合算法的多传感器融合驾驶行为辨识系统。由于信息的适度冗余会增加置信度,本文将基于单一传感器信息的辨识系统进行扩展,通过提出的决策层融合方法,将采集到的包含加速度、轨迹信息在内的多方面数据结合起来,更为全面地反映了不同驾驶行为的特点。通过实验证明,该算法与单一传感器信息相比,辨识准确度得到了明显提高。（4）建立了一种基于分层模糊综合评价算法的驾驶行为评估模型。由上述方案得到的辨识结果可以判别出驾驶员在某段时间内的不良驾驶行为。本文采用分层模糊综合评价算法设计了一种驾驶行为评估模型,并通过实际数据验证了其可行性。通过实验表明,本文所设计的四种驾驶行为辨识系统均具有可行性,其中基于多传感器信息融合的驾驶行为辨识系统显著提高了驾驶行为辨识的准确度,同时提出的驾驶行为评估模型可以基于行为辨识信息进行有效评估。

关键词：电动汽车驾驶行为辨识多传感信息融合驾驶行为评估

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多传感信息融合及其应用研究

多传感信息融合及其应用研究

作者：徐学强南京邮电大学

学位级别：硕士

近年来，随着传感网络的发展，传感器的数量越来越多，分布越来越广泛，传感信息也越来越开放。只有充分利用这些传感器，使其构成信息服务的基础信息，才能为信息服务的智能化发挥最大的作用。多传感器信息的融合可以通过对广泛分布、... 详细信息

近年来，随着传感网络的发展，传感器的数量越来越多，分布越来越广泛，传感信息也越来越开放。只有充分利用这些传感器，使其构成信息服务的基础信息，才能为信息服务的智能化发挥最大的作用。多传感器信息的融合可以通过对广泛分布、低成本的传感器信息的综合处理获取单个传感器无法获取的信息。这是摆在信息服务领域面前的一个重要课题，也是本论文的出发点。论文首先对涉及到的理论知识作了介绍，包括多传感信息融合的原理、当前的信息融合技术手段;接着就把研究的重点放在了多传感信息融合构架和信息融合算法的研究两个方面上。文章在现有的信息融合功能模型基础上，描述了一个新的信息融合模型，该模型综合了现有各模型的优点，在满足融合功能的同时兼顾信息融合的层次，使重心转移到信息融合方法的设计上;紧接着从信息的角度来分析信息融合的层次，分别对数据层、特征层和决策层算法进行了阐述;跟踪了当前国内外对D-S证据理论冲突处理方法的研究，在此基础上研究了改进方法，并分析了该方法的优势。最后搭建了家居环境质量的评估实验平台，实现了执行器的控制、传感器信息的获取及其在数据库中的存储、局域网内的共享，验证了改进的信息融合算法的有效性及信息融合模型的合理性，进而说明了本文研究成果的正确性和可行性。

关键词：多传感信息融合功能模型模糊集 D-S证据理论