本文關(guān)鍵詞： 多傳感器 火災(zāi)檢測(cè) 模糊理論 D-S證據(jù)理論 數(shù)據(jù)融合　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在復(fù)雜多變的火災(zāi)檢測(cè)環(huán)境中,針對(duì)傳統(tǒng)火災(zāi)檢測(cè)方式準(zhǔn)確率不高,適應(yīng)性較差的問題。將模糊集合和D-S證據(jù)推理有機(jī)結(jié)合,提出一種新的用于火災(zāi)檢測(cè)的多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法。該方法首先利用火焰、煙霧和溫度傳感器感知火災(zāi)狀態(tài),然后根據(jù)給出模糊隸屬函數(shù)計(jì)算各個(gè)傳感器的模糊隸屬度。為了增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾性,引入了計(jì)算傳感器可信度的方法,并根據(jù)每次測(cè)量隸屬度和可信度轉(zhuǎn)化為基本概率分配函數(shù)(mass函數(shù)),最后利用證據(jù)理論對(duì)一個(gè)周期內(nèi)多次測(cè)量的信息進(jìn)行融合。結(jié)果表明,該方法提高了火災(zāi)檢測(cè)判別的準(zhǔn)確率,克服單個(gè)傳感器帶來的不穩(wěn)定性和不確定性,增強(qiáng)了火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)的魯棒性。
[Abstract]:In the complex and changeable fire detection environment, aiming at the problem of low accuracy and poor adaptability of traditional fire detection methods, fuzzy sets and D-S evidential reasoning are combined organically. A new multi-sensor data fusion method for fire detection is proposed. Firstly, flame, smoke and temperature sensors are used to detect the state of fire. Then the fuzzy membership degree of each sensor is calculated according to the given fuzzy membership function. In order to enhance the anti-interference ability of the system, the method of calculating the reliability of the sensor is introduced. According to the degree of membership and credibility of each measurement, the basic probability distribution function is transformed into mass function. Finally, the information measured several times in a period is fused with the evidence theory. The results show that the method improves the accuracy of fire detection and discrimination. The robustness of the fire detection system is enhanced by overcoming the instability and uncertainty brought by a single sensor.
【作者單位】： 常州大學(xué)機(jī)器人研究所;
【基金】：江蘇省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(社會(huì)發(fā)展)(No.BEK2013671)
【分類號(hào)】：TP212;TP202

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本文編號(hào)：1496304