综合无线信号传输与多信息融合技术的火警系统设计

本文提出了一种基于多传感器融合技术与无线信号传输的火警系统设计，其中多传感器融合技术有效地提高了火灾探测报警系统的可靠性、降低误报率，缩短火灾探测报警时间，及时采取有效措施灭火：设置无线连接装置，防止在发生火情时造成导线胶皮熔裂，影响设备正常工作，另外，通过现代无线通讯技术实现火情发生立刻报警、告知用户的功能。     

多元假设下的分布式最优数据融合

提出了一种分布式检测系统中的多元假设数据融合方法，将多传感器数据融合规划扩展到更一般的情况。在本方法中，基于最大后验概率概念，给出了多元检测系统的局部检测器检测规则和融合中心的最优融合规则。     

改进的Hough变换在多传感器数据融合中的应用

提出了用一种改进的Ｈｏｕｇｈ变换来解决多传感器数据融合的问题，与多传感器数据融合中常用的统计或几何方法相比，该方法具有计算速度快、存储要求小和容易实施等优点，简要分析了该方法和数据融合的几何方法之间内在的联系。     

多传感器测量数据预处理

传统传感器测量数据处理方法只采用算术平均值的数字滤波法，虽然这种方法具有一定的抗干扰性，但从统计理论和实际应用情况分析来看，这种方法处理的数据不是测量结果的最好表示，尤其对于多传感器测量情况甚至更糟糕。针对这种情况提出了通过2次利用偏度分析建立动态检测门限判别并剔除粗差，再进行数据融合的分批估计方法．数据分析结果表明。这样处理后的数据测量误差和方差均更小，测量结果更接近测量真值。     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法，建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型，提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法，结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例．识别结果说明了该算法的有效性。     

复杂系统多传感器数据融合技术及应用研究

复杂系统多传感器数据融合是一门新兴的技术,它通过对来自多个传感器的数据进行多级别、多方面、多层次的处理从而产生出单个传感器所不能获得的更有意义的信息。数据融合在军事领域和民用领域都有很大的发展和应用前景。本文论述了复杂系统多传感器数据融合的基本原理、功能模型、层次结构、融合方法等,并指出了多源传感器数据融合研究中存在的问题及研究方向。最后,分析了多平台多传感器数据融合在某海军舰艇平台上的一个应用实例。     

基于数据融合和小波分析的结构损伤诊断

基于数据融合和小波分析理论，提出一种新的结构损伤诊断方法。采用改进的一致性算法融合多传感器的测量数据，克服了一致性算法中两传感器在测量精度不同时置信距离不同的缺点，对支持矩阵进行模糊化处理，避免了人为定义阈值而产生的主观误差。利用小波分析的降噪和多尺度分辨能力对多传感器的数据进行分析处理，从而对结构损伤作出诊断识别。通过数值算例，验证了该方法可以充分利用所有传感器的有效信息，能够在部分传感器性能降低（如受到噪声影响），甚至是完全失效的情况下，对结构损伤作出正确诊断。     

基于灰色关联度的多传感器数据融合方法研究

针对多个传感器对某一特性指标多次测量的数据融合问题,提出一种基于灰色关联度的多传感器数据融合新方法。该方法将各传感器测得的数据视为一个行为序列,利用灰色关联度对不同传感器测得数据之间的接近程度进行度量,并通过灰色关联矩阵全面衡量数据间的综合接近程度,然后根据非负对称矩阵的性质求得各传感器测得数据在数据融合表达式中的权重,从而实现多传感器数据的融合。仿真结果表明应用所提出方法对雷达数据进行处理,可有效降低跟踪误差,提高测量精度。     

多传感器信息融合技术的监控报警系统

多传感器信息融合技术的监控报警系统是由多个传感器同时采集不同的描述信息,进行有效的提取、处理和传输,将捕获的信息转换成电信号并发送,从而降低了系统中单一传感器的误报率和漏报率,进一步提高了系统的准确性和可靠性。     

多传感器数据融合研究

数据融合技术又称多传感器数据融合或分布式传感,即对多类多源和多平台传感器数据进行组合,提供有关空间信息综合态势的一种数据处理技术。数据融合可分为:信号级数据融合、像素级数据融合、特征级数据融合和符号级数据融合。本文讨论了红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的数据融合问题以及各级数据融合的方法。     

一种低成本高性能的巡逻保安机器人

为满足在办公室、仓库等建筑内巡逻的要求,研制了一种低成本、高性能的巡逻保安机器人.其传感器系统采用分层模糊理论,能够在比较复杂的情况下完成自主导航和障碍避碰等任务.火灾探测系统采用神经网络和灰色预测理论,提高了报警的灵敏度,减少了误报警,缩短了报警时间.无线通讯的方式更适合于网络监控和远程操纵.实验证明,该巡逻保安机器人具有低成本、高性能的特点,具有较高的性价比,适合办公室、仓库、厂房等环境的巡逻与监控.     

一种基于多传感器信息融合的火灾探测系统

根据火灾的特征与燃烧产物,设计了一种基于多传感器信息融合的火灾探测系统.该系统以DSP TMS320LF2407A为处理器,包括一氧化碳传感器模块、温度传感器模块和紫外火焰传感器模块.紫外火焰传感器可以很好地区分闪燃火和阴燃火,一氧化碳传感器和温度传感器能够对闪燃火和阴燃火产生不同的反应,因此系统采用两种不同的算法来探测闪燃火和阴燃火.该火灾探测系统在燃烧室中通过了实验验证.实验表明,该火灾探测系统比通用的感烟型探测器具有更快的探测速度和准确度,且不会在常见干扰源的干扰下产生误报警.     

Temperature-induced resistance transition behaviors of melamine sponge composites wrapped with different graphene oxide derivatives

Temperature-responsive resistance transition behaviors of the melamine sponges wrapped with different graphene oxide derivatives(i.e.nanoribbon,wide-ribbon and sheet)were investigated.Melamine sponge composites coated by three types of GO derivatives were prepared by a simple dip-coating approach.All these composites show good mechanical flexibility and reliability(almost unchanged compressive stress at 70％strain after 100 cycles),high hydrophobicity(water contact angle＞120°),excellent flame resistance(self-extinguishing)and structural stability even after burning,which was used to construct the resistance-based fire alarm/warning sensor.Notably,the different resistance response behaviors of such sensors are strongly dependent on the GO size and network formed on the MF skeleton surface.Typically,at a fixed high temperature of～350℃,the three fire alarm sensors show different response time(to trigger the alarm light)of 6.3,8.4 and 11.1 s for nanoribbon,wide-ribbon and sheet at the same concentration,respectively.The structural observation and chemical analysis demonstrated that the discrepancy of temperature-responsive resistance transition behaviors of various GO derivatives was strongly determined by their different thermal reduction degrees during the high-temperature or flame treating process.This work offers a design and development for construction of smart fire alarm device for potential fire prevention and safety applications.     

Image Fusion for Improved Detection of Near-Surface Defects in NDT-CE Using Unsupervised Clustering Methods

The capabilities of non-destructive testing (NDT) methods for defect detection in civil engineering are characterized by their different penetration depth, resolution and sensitivity to material properties. Therefore, in many cases multi-sensor NDT has to be performed, producing large data sets that require an efficient data evaluation framework. In this work an image fusion methodology is proposed based on unsupervised clustering methods. Their performance is evaluated on ground penetrating radar and infrared thermography data from laboratory concrete specimens with different simulated near-surface defects. It is shown that clustering could effectively partition the data for further feature level-based data fusion by improving the detectability of defects simulating delamination, voids and localized water. A comparison with supervised symbol level fusion shows that clustering-based fusion outperforms this, especially in situations with very limited knowledge about the material properties and depths of the defects. Additionally, clustering is successfully applied in a case study where a multi-sensor NDT data set was automatically collected by a self-navigating mobile robot system.     

Thermal properties of automotive polymers III – Thermal characteristics and flammability of fire retardant polymers

Thermal properties and flammability behavior of two grades of fire retardant polypropylene and nylon 66, and their base resins were determined. A nylon 6 base polymer and a nano-composite based on that polymer were also analyzed. Thermal gravimetric analysis showed more complex degradation patterns for the fire retardant grades as compared to the base resin. This was attributed to decomposition of ingredients present in the fire retardant. Degradation of polypropylene in air started at about 100°C lower temperature than degradation in nitrogen. For nylon, the degradation in both atmospheres occurred at approximately the same temperature. Modulated Differential Scanning Calorimetry (MDSC) measurements were used to determine melting and glass transition temperatures, heats of fusion, heat capacity and thermal conductivity. Both phosphorus-based and halogen-based fire retardants modified the ignition, propagation, and melt-dripping behavior of nylon and polypropylene during burning. Incorporation of a nano-filler was found to be ineffective in imparting fire retardancy to nylon 6. Performance of these materials will have to be evaluated in actual vehicle applications and fire exposures before use on a broad scale basis. Received: 25 August 2000 / Reviewed and accepted: 28 August 2000     

测量噪声相关情况下的多传感器数据融合

对于测量噪声相关的多传感器测量模型,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为测量噪声互不相关的等价的多传感器伪测量模型,然后基于Markov估计,提出了一种测量噪声相关情况下多传感器数据融合的新方法。与直接利用原始传感器测量值的Markov估计数据融合方法相比,两者的计算精度相同,但新方法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新方法的有效性。     

光电感烟火灾探测器的电路设计

详细介绍了光电感烟火探测器电路的各部分工作原理和设计要点，该电路具有用μＡ级电流驱动ｍＡ级器件工作的特点，有抗干扰电路，在很大程度上提高了火灾报警的可靠性，因此，具有一下的理论水平及很大的实用价值。     

基于数据融合的结构损伤识别方法研究

为提高结构损伤识别的准确率,在大型复杂土木工程结构的健康监测中引入多传感器数据融合技术,提出了基于数据融合技术的结构损伤识别方法的实用模型,建立了结构损伤识别方法的评价指标,并通过钢筋混凝土板试验分析了常用的数据融合方法——Bayes方法和D-S证据理论的有效性。分析结果表明:采用数据融合技术,结构损伤识别方法的评价指数更高,即结构损伤识别的效果更好。     

基于模糊数据融合的健康评价方法

研究基于多传感器信号的船舶用柴油机冷却系统的健康状况评价问题, 提出了船舶用柴油机冷却系统健康状况的定量综合评价指标--健康度, 将基于模糊集的数据融合方法用于健康度的计算, 该方法利用层次分析法来确定各个传感器监测参数的重要程度系数, 利用模糊综合评判对多传感器数据进行融合计算得到系统的健康度, 以此为基础, 建立了船舶用柴油机冷却系统的健康评价体系, 给出了系统的健康状况等级. 实验结果表明该方法能够对其健康状况进行定量的、合理的评价.     

滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法

摘　要：针对移动滚动轴承非接触声发射检测中,一个故障源信号可能被多个传感器采集,致使这些声信号包含故障信息不完整且存在重叠的问题,综合考虑声波传播理论、多传感器声信号时差关系、滚动轴承典型故障撞击频率等,建立滚动轴承故障非接触多传感器声信号融合方法。建立滚动轴承故障非接触多传感器声发射检测试验台,分别采集移动滚动轴承滚动体、外圈和内圈故障声信号。采用融合方法对同声源信号进行处理,利用信号相似理论证明了融合信号与故障源信号的相似程度高于各传感器声信号。采用声发射累计撞击计数法对融合处理后的滚动轴承不同故障声信号进行分析。结果表明,该融合算法能有效地处理多传感器接收的同声源信号,可利用融合后信号进行准确的故障识别。