工程地质学的大成综合理论

工程地质学工作大多涉及系统工程问题,综合集成应是必需的技术路线.多元知识,即多学科的综合集成道路已得到普遍共识.作者提出,工程地质学需要发展大成综合理论,即多源知识的综合集成.钱学森在研究复杂巨系统中考虑到推理、经验和实测信息的集成,并称之为大成综合(Meta-Synthesis).本文从工程地质实践出发,指出大成综合理论在各工程建设阶段有不同的用法,但本质上是3种来源知识的相互制约和融合,以期达到结论的一致性,做出合理而可靠的决策.某大型抽水泵站高边坡的工程决策过程表明,大成综合理论可能支持超越常规的认识,做出突破性决策.     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合.将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果.     

基于信息融合技术的球磨机三因素负荷检测研究

采用多传感器信息融合技术实现对介质充填率、料球比以及磨矿浓度三因素的检测,并通过神经网络建立球磨机外部响应与内部负荷参数之间的关系模型,对球磨机负荷进行预测,为球磨机优化控制奠定基础.     

井下通风系统中神经网络信息融合技术的应用

为了改进原通风系统的性能,煤矿企业采用多传感器信息融合技术与PLC技术相融合的方法,对异类传感器进行二次升级,以确定矿井作业环境的安全情况。经过实践考察,中神经网络信息融合技术可以很好的控制井下通风系统,提高系统的可靠性。     

浅谈多源数据融合技术及其在地质矿产勘查中的应用

本文通过开展多源数据融合技术简述,分析多源融合技术与当地地质勘查工作的结合情况,论述了多源数据融合技术具体应用方式。     

多传感器数据融合技术(下)

3　数据融合方法多传感器数据融合虽然未形成完整的理论体系和有效的融合算法,但是在不少应用领域根据各自的具体应用背景,已经提出了许多成熟并且有效的融合方法。3 1　Ｄ Ｓ证据推理方法Ｄ Ｓ(Ｄｅｍｐｓｔｅｒ Ｓｈａｆｅｒ)证据推理是贝叶斯推理的扩充,其3个基本要点是:基本概率赋值函数ｍｉ、信任函数Ｂｅｌｉ和似然函数Ｐｌｓｉ。Ｄ Ｓ方法的推理结构是自上而下的,分3级,推理结构如图4所示。第1级为目标合成,其作用是把来自独立传感器的观测结果合成为一个总的输出结果(ＩＤ)。第2级为推断,其作用是获得传感器的观测结果并进行推断,将…     

基于传感器信息融合技术的智能隧道监控系统

针对隧道监控系统普遍存在报警可靠性差,联动控制弱及能耗高等问题,提出了基于多传感器信息融合技术的智能隧道监控系统的设计方案。通过在隧道中将数量及类别众多的传感器组建成网络,采用数据层和决策层两级融合策略,全面、准确描述环境对象,实现报警决策的可靠和稳定。根据隧道特点研究联动控制方案及控制算法,利用嵌入式控制技术设计区域控制器,实现隧道安全自动监测控制。     

BIM在工业管线综合中的应用

在建筑生命周期的各主要阶段(设计、施工和管理),建筑信息模型BIM(Building Information Modeling)对于促进数据信息交换与共享、加快决策速度、降低项目成本和提高产品质量等方面起到非常重要的作用.随着大型土木工程在我国的相继发展,工程管线的复杂度也越来越高,设计者贯彻信息模型理念显得越来越重要.本文结合具体工程项目的实践,介绍了使用BIM在三维管线综合设计的方法与技术,对其在专业协调、文档出图以及如何高效建立三维管线模型等方面进行探讨.     

多传感器数据融合技术(上)

多传感器数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术，在军事和工业中有着广阔的应用前景。本文论述了多传感器融合的基本工作原理、数据融合结构和功能模型、数据融合方法和应用领域，给出了多传感器数据融合在汽车无人驾驶系统中的应用实例， 总结了当前数据融合研究中存在的问题和研究方向。     

激光熔覆实时监测系统的硬件设计

简述了激光熔覆过程多传感器实时监测系统硬件平台的设计。针对激光熔覆的特点,在对激光熔覆过程中等离子体现象进行分析的基础上,提出了采集等离子体蓝紫光、可听声和电荷三路特征信号并进行多传感器信息融合的实时监测方式;介绍了监测系统硬件部分的设计,包括传感器的选择、信号调理电路的设计等,并给出了相应的电路原理图。     

毫米波雷达与视觉融合在现代智慧交通目标检测中的研究综述

目标检测是现代智慧交通感知的基础研究内容之一,近年来随着传感器技术与机器学习算法的发展,基于多传感器融合的目标检测方法得到了广泛的关注。针对毫米波雷达与视觉融合的目标检测方法展开了较为全面的综述。介绍了目标检测的评估指标与常见公开数据集;简述了毫米波雷达与视觉传感器的标定方法,然后从前融合、后融合、特征融合三个角度对相关数据融合方法进行了对比;结合目前研究现状与难点问题对未来的研究方向进行了展望。研究表明,毫米波雷达和视觉传感器的融合检测方案可以突破单一传感器检测的固有缺陷,在复杂场景下表现出更优秀的检测性能和鲁棒性,是未来实现高等级智能交通的一条可行之路。现有的方法受限于算力、数据集质量、传感器数量等因素,多停留在理论与试验阶段,后续研究应注重实际的复杂场景、融合更多传感器,使其在检测精度、检测速度、鲁棒性等方面更接近于使用,使之更好地服务于工程实际。     

基于神经网络信息融合的铜精炼炉压力传感器非线性校正

为了消除铜精炼炉压力传感器在其运行状况中受温度干扰因素的影响,采用神经网络信息融合技术对压力测量过程中的温度干扰因素进行非线性校正.结果表明,经神经网络信息融合后的压力传感器有效地消除了非目标参量的影响,其输出稳定性比原来提高了约19倍.     

一种智能移动垃圾桶的研制

针对目前市面上的智能垃圾桶功能较少且无法移动的问题，文章研究一种采用Arduino单片机、蓝牙技术和语音识别技术的智能移动垃圾桶，通过蓝牙模块和语音识别模块实现传感器数据的信息采集及控制，实现了语音控制移动、自动开关盖和避障功能^[2]。该智能垃圾桶采用了多传感器信息融合技术实现智能控制，通过信息融合技术的研究，提高整个系统的可靠性、准确性和适应性。     

基于信息融合的富锰渣生产安全监控系统及应用研究

针对富锰渣生产过程安全隐患突出、安全状态监控有效性差和预警可靠性低的特点,研究了基于信息融合的富锰渣生产安全监控系统。系统采用可燃气体浓度、粉尘浓度、压力、温度、火灾等传感器及网络摄像机获取生产区域内生产安全信息,采用以太网和光纤技术构建信息传输网络,建立安全生产监控信息融合模型,通过D-S证据理论算法进行安全信息融合,实现生产安全状态准确有效监控和危险状态可靠预警。实际运行表明,系统能实现上述功能,保障富锰渣安全生产。     

证据理论在多源数据融合故障诊断中的应用

分析了证据理论,借助证据冲突概率分配函数解决了证据冲突问题,通过基于矩阵分析的融合算法解决了证据理论在应用中存在的计算瓶颈问题,构建了基于D-S证据理论的多源数据融合故障诊断系统。算例结果表明,该方法所要的融合时间近似与数据源个数成线性关系,该诊断系统提高了诊断的可靠性和准确性,降低了诊断的不确定性。     

冗余设计在冶金锅炉检测系统中的应用

针对冶金企业生产发展现状及对锅炉检测系统可靠性要求更高问题,在分析冗余设计技术可靠性的基础上,运用系统可靠性优化原理,结合石钢锅炉水位检测系统的实例,提出了在现有技术条件下,提高锅炉水位检测信息可靠性的多传感器融合技术.通过对系统可靠性分析和数值计算对比,证明该方法是可行的、有效的.     

矿井环境高精定位技术研究现状与发展

地下矿山开采环境恶劣,井下设备的自动化、智能化发展势在必行。井下设备高精度自主定位技术是推动地下智能开采的关键技术之一。为了系统地了解和研究国内外矿井设备定位技术的发展情况和问题所在,基于国内外井下设备高精定位的研究现状分析,综合评述了当前井下定位的核心技术和发展前景。首先归纳了井下常用的环境感知传感器;然后根据井下设备定位的技术手段、硬件基础及算法特点,对当前的研究成果进行了归类分析;最后进行了总结展望,认为不需要外部设备辅助的多传感器融合技术（如基于SLAM的定位方法）是当前地下矿山井下设备定位发展的必然趋势。     

遥感技术在青海省哈得尔甘地区找矿应用研究

主要运用美国landsat7(ETM+)多光谱数据在青海哈得尔甘地区提取蚀变信息,同时运用全色波段作为图像融合以及地质解译辅助数据,根据遥感提取的蚀变信息和异常特征进行找矿预测研究和圈定异常区,然后依据野外实地异常查证,为哈得尔甘地区及其他地区的找矿工作提供较好的参考价值。     

耦合多电极矩阵传感器在局部腐蚀监／检测中的应用

介绍了一种新的局部腐蚀实时监/检测方法--耦合多电极矩阵传感器技术.概述了耦合多电极矩阵传感器的工作原理及其探头构造,重点讨论了它的应用研究现状和数据处理问题,并根据目前数据处理中存在的不足,提出将现代数字信号处理技术、材料加工技术和耦合多电极矩阵传感器技术三者互相结合可能代表其未来发展的方向.     

基于关联数据融合的地表移动传感器节点

开发了具有多个相关联传感器的地表移动传感器节点;提出一种基于专家系统进行关联数据处理的几何方格面积数据融合方法,即主要采用软硬件结合的方式,利用专家系统预设的节点环境阈值与传感器实际感测的数据相结合进行关联数据处理,将数据关系转化为几何方格面积,从而实现分类分层次的数据融合.结果表明:该方法能够对多个不同类型传感器提供的相同特征数据、互补特征数据、并行特征数据、条件关联数据进行融合;与传统传感器节点相比,地表移动传感器节点感测信息的准确率更高,能量消耗更低.