【摘要】：以分布式車載多傳感器數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和危險化學(xué)品泄漏氣體傳感器標定系統(tǒng)的研發(fā)為基礎(chǔ),系統(tǒng)研究了危險化學(xué)品運輸槽罐車安全狀態(tài)分析模型、傳感器信號的預(yù)處理方法、傳感器信號間的相關(guān)性以及多傳感器數(shù)據(jù)融合的安全狀態(tài)評估方法。 首先,研制了用于采集槽罐車運行狀態(tài)和槽罐中危險化學(xué)品安全狀態(tài)參數(shù)的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。該網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)由車載數(shù)據(jù)采集終端和遠程中央控制中心組成。其中,數(shù)據(jù)采集終端采集來自安裝于槽罐車不同部位的多只傳感器的檢測信號,其中包括檢測槽罐車運行參數(shù)的速度、加速度和傾角傳感器信號；檢測槽罐中危險化學(xué)品壓力、液位和泄漏氣體的傳感器信號；檢測槽罐車周圍環(huán)境溫、濕度的傳感器信號；以及檢測非法打開槽罐車進出料口艙門的門開關(guān)傳感器信號。遠程中央控制中心接收并處理由數(shù)據(jù)采集終端通過無線方式發(fā)送而來的車載傳感器信號以及通過GPS發(fā)送而來的槽罐車位置和速度信號,并綜合評估危險化學(xué)品運輸槽罐車的安全狀態(tài)及在必要時給出預(yù)、報警信息。在遠程中央控制中心,根據(jù)各傳感器特征值的特點,給出了適用于不同傳感器的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,并通過線性相關(guān)性分析,獲得了不同傳感器信號與同一特定安全狀態(tài)之間的線性相關(guān)系數(shù),進而提出了利用多傳感器信號相關(guān)性判斷運輸危險化學(xué)品槽罐車安全狀態(tài)的方法。 其次,為了掌握危險化學(xué)品泄漏氣體的性質(zhì)以及使監(jiān)測危險化學(xué)品是否泄漏的氣體傳感器的數(shù)據(jù)準確可靠,設(shè)計并組建了一個溫濕度可調(diào)的、高精度、小批量、動態(tài)閉環(huán)自動標定系統(tǒng)。該系統(tǒng)由四級桿質(zhì)譜儀、質(zhì)量流量計、溫濕度控制單元和計算機程控系統(tǒng)等部分組成。其中,溫濕度控制單元可根據(jù)要求控制測試腔的環(huán)境溫度為0～100℃、濕度為0～100%RH；計算機程控單元將四級桿質(zhì)譜儀采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)最小二乘法處理后控制質(zhì)量流量計的輸出,保證配氣精度的同時實現(xiàn)配氣過程的閉環(huán)控制。采用該系統(tǒng),對目前工業(yè)領(lǐng)域使用量最大的12種�；窔怏w進行了不同濃度配制試驗,利用Agilent6890氣相色譜儀對4批共132個氣體樣本進行了濃度檢測,系統(tǒng)的最小相對誤差為0.01%,最大相對誤差為10.61%。討論了氣體種類、環(huán)境溫濕度等條件對該系統(tǒng)配氣精度的影響。 第三,為了準確的評估槽罐車運輸�；返陌踩珷顟B(tài),從集合論的角度,研究了不同集合域的安全狀態(tài)評估算法。具體討論了康托集下利用主傳感器信號評估安全狀態(tài)的閾值法、變化率閾值法和改進的C4.5決策樹算法。其中,閾值法算法簡單,但誤報率較高；變化率閾值法因增加了變化趨勢的判斷,誤報率顯著降低；改進的C4.5決策樹算法因具有較好的處理缺省數(shù)據(jù)和帶有噪聲數(shù)據(jù)的能力,誤報率更低。為避免因主傳感器故障而造成的誤報漏報,又建立了基于系統(tǒng)方法論的多傳感器數(shù)據(jù)融合分析模型,研究了基于信號相關(guān)函數(shù)的模糊綜合評價算法和可拓工程算法。其中,模糊綜合評價算法中設(shè)計了用于度量每個傳感器信號與其它各個傳感器信號之間相互支撐程度的誤差函數(shù)和每個傳感器信號與特定的危險化學(xué)品運輸槽罐車安全狀態(tài)之間隸屬關(guān)系的模糊綜合函數(shù)。利用該算法,對一組含有泄漏和正常安全行駛兩個狀態(tài)的數(shù)據(jù)進行了判斷分析,與閾值法相比,危險狀態(tài)判斷準確率為100%。但該算法對各個傳感器信號的穩(wěn)定性要求較高,且對不同安全狀態(tài)之間各傳感器信號的差異性要求顯著,所以又研究了可拓工程函數(shù)算法。提出了使用層次分析法計算不同傳感器信號之間相互支撐程度,使用可拓函數(shù)計算每個傳感器信號與特定安全狀態(tài)之間隸屬關(guān)系的新觀點。利用該算法,進行了一級泄漏、二級泄漏和正常安全行駛?cè)齻�安全狀態(tài)的判斷分析,危險狀態(tài)判斷準確率為100%,并正確給出了當前安全狀態(tài)的趨勢值,為險情預(yù)報提供了基礎(chǔ)。 最后,為了驗證算法的魯棒性和可靠性,根據(jù)實際槽罐車的罐箱體狀態(tài),搭建了一個小型罐箱實驗系統(tǒng)開展了大量車載實驗研究,并參加了863課題合作單位開展的千公里級的陸路和海路考核。結(jié)果表明所研究的算法可以實用于危險化學(xué)品運輸槽罐車的安全狀態(tài)評估。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TQ086.52;TP212

【參考文獻】

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本文編號：2261777