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T-S型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紅外火焰探測系統(tǒng)中的應(yīng)用

發(fā)布時間:2021-11-21 10:39
  基于T-S(Takagi-Sugeno,高木-關(guān)野)模型RBF(Radial Basis Function,徑向基函數(shù))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提出了一種應(yīng)用于三波段點(diǎn)型紅外火焰探測器的識別算法,同時實(shí)現(xiàn)了硬件電路以及軟件程序的設(shè)計。針對火焰探測器在檢測過程中可能出現(xiàn)的數(shù)據(jù)丟失、失真、飽和等復(fù)雜情況,本文利用RBF網(wǎng)絡(luò)較優(yōu)的逼近精度和泛化能力,同時結(jié)合T-S模型用少量的模糊規(guī)則可生成較復(fù)雜的非線性函數(shù)的特點(diǎn),實(shí)現(xiàn)了火焰與干擾源的準(zhǔn)確識別。實(shí)驗(yàn)證實(shí),T-S模型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比于BP(Back Propagation,反向傳播)網(wǎng)絡(luò)在逼近精度、收斂速度、魯棒性等多個方面都有所提升。 

【文章來源】:激光與紅外. 2020,50(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

T-S型RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在紅外火焰探測系統(tǒng)中的應(yīng)用


系統(tǒng)軟件流程圖

比較圖,比較圖,火焰,誤差


表2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練測試數(shù)據(jù)比較Tab.2 Network training test data comparison Network type TrainingRMSE Trainingaccuracy/% TestingRMSE Testingaccuracy/% T-S RBF Network 0.0246 100 0.0712 98.5 GA-BP Network 0.0353 100 0.0763 97.1從表2和圖9可看出,探測器不論是存在火焰還是干擾源情況下,T-S型RBF網(wǎng)絡(luò)探測準(zhǔn)確性優(yōu)于GA-BP網(wǎng)絡(luò),且對高溫電烙鐵、白熾燈、鹵素?zé)簟⑻柟獾雀蓴_無誤報情況,驗(yàn)證了T-S型RBF網(wǎng)絡(luò)在火焰檢測中具有較好的魯棒性,表現(xiàn)出較好火焰探測性能。

框圖,硬件結(jié)構(gòu),探測器,框圖


三波段紅外火焰探測器主要由紅外傳感器模塊、三通道前置放大電路、信號采樣模塊、EEPROM模塊、微處理器模塊、遠(yuǎn)程標(biāo)定和復(fù)位接口、4~20 mA電流環(huán)電路、Modbus通訊接口模塊等構(gòu)成。系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。傳感器模塊中選用了三個中心波長分別為3.8 μm、4.3 μm和5.0 μm 處帶寬為150 nm窄帶波段的紅外熱釋電傳感器。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于多特征融合的視頻火焰檢測方法研究[J]. 曾思通,吳海彬,沈培輝.  圖學(xué)學(xué)報. 2017(04)
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計[J]. 田樹仁.  消防科學(xué)與技術(shù). 2015(09)
[3]基于紅外熱成像技術(shù)的車廂內(nèi)部火災(zāi)預(yù)警研究[J]. 劉飛,陳海鵬,吳冬華,徐磊,劉曉華,譚華春.  激光與紅外. 2015(06)
[4]基于紫紅外傳感器的火焰探測系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[J]. 李文斌,張卓,范賜恩,陳迎,吳敏淵.  儀表技術(shù)與傳感器. 2015(03)
[5]基于可見光圖像的近紅外場景仿真[J]. 周強(qiáng),白廷柱,劉明奇,邱純.  紅外技術(shù). 2015(01)
[6]光纖光柵傳感技術(shù)在隧道火災(zāi)監(jiān)控中的應(yīng)用[J]. 張嵩,王劍.  激光與紅外. 2010(02)

碩士論文
[1]多波段紅外火焰探測器系統(tǒng)研究與產(chǎn)品開發(fā)[D]. 胡幸江.浙江大學(xué) 2013



本文編號:3509353

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