（光学专业论文）智能化红外瓦斯浓度检测预警系统与上位机的实现.pdf

摘要 安全生产一直是煤矿生产工作的重点，瓦斯的爆炸严重威胁着矿工的生命和 国家财产的安全。为了防止瓦斯爆炸事故的发生，人们研制了多种监测方法和仪 器。但是目前国内煤矿监测设备还是比较落后的，针对这种现状本文设计了一套 智能化红外瓦斯浓度检测预警系统的开发方案并实现了其上位机的软件测试。 论文分别从上位机的预警系统和下位机的红外瓦斯浓度检测系统两方面做 了详细的论述。 在上位机的设计上创造性地将动态预警系统和模糊模式识别专家系统相结 合，同时设计中还添加多级报警系统、数据存取系统、日志记录系统，以及浓度 随时间变化的曲线绘制系统等其他辅助系统。动态预警系统的设计可以直观地展 示当前瓦斯浓度的增加速度，智能地显示危险情况，及时地预警。模糊模式识别 专家系统的设计能够准确地判断并处理危险，同时保持瓦斯排放设备的正常运 行。通过对该软件的测试，表明上位机系统既能够及时预测报警并判断处理危险， 也不会产生误报，这种设计比同类软件更具性能优势。 在下位机的设计上将光学单元和智能化单元相结合：光学设计部分以中红外 发光二极管作为光源，通过红外吸收原理对瓦斯浓度进行检测；智能化设计部分 以单片机a t 8 9 s 5 1 作为微处理单元，完成信号采集转换、数据传输、判断处理等 工作。这种设计方案使下位机系统具有体积小、寿命长、灵敏度高、工作稳定、 功耗低、智能运行等一系列特点，在同类仪器的研制中具有其创新性。 关键字：模糊模式识别专家系统；动态预警系统；中红外发光二极管；红外吸收 原理；a t 8 9 s 5 1 单片机 t h ei n t e l l i g e n td e t e c t i n ga n de a r l yw a r n i n gs y s t e mo ft h eg a sc o n c e n t r a t i o nb y i n f r a r e dd e v i c ea n dp cs o f t w a r er e a l i z a t i o n a b s t r a c t s a f e t yp r o d u c t i o nh a sb e e naf o c u so ft h ec o a lm i n ep r o d u c t i o n g a se x p l o s i o ni s s e r i o u s l yt h r e a t e n i n gt ot h el i v e so fm i n e r sa n dt h es a f e t yo ft h es t a t ep r o p e r t y i n o r d e rt op r e v e n tt h eg a se x p l o s i o n , p e o p l ed e v e l o p e dav a r i e t yo fm o n i t o r i n gm e t h o d s a n de q u i p m e n t h o w e v e r , t h ec u r r e n tm o n i t o r i n ge q u i p m e n to f t h ed o m e s t i cc o a lm i n e i ss t i l lr e l a t i v e l yb a c k w a r d i nr e s p o n s et ot h i ss i t u a t i o n ，t h i sp a p e rh a sb e e nd e s i g n e d as e to fi n t e l l i g e n td e t e c t i n ga n de a r l yw a r n i n gs y s t e mo ft h eg a sc o n c e n t r a t i o nb y i n f r a r e dd e v i c e ，a n da c h i e v e di t sp cs o f t w a r et e s t i n g t h ep a p e rh a sb e e nd i s c u s s e di nd e t a i lt h ee a r l yw a r n i n gs y s t e mi np ca n dt h e d e t e c t i n gs y s t e mo f t h eg a sc o n c e n t r a t i o nb yi n f r a r e dd e v i c eu n d e rt h ec o a lm i n e i np cd e s i g n ，t h es o l , w a r ec o m b i n et h ed y n a m i ce a r l yw a r n i n gs y s t e ma n dt h e e x p e r ts y s t e mo ff u z z yp a t t e r nr e c o g n i t i o n a tt h es a m et i m et h es o t l w a r ea l s oa d dt h e m u l t i - l e v e la l a r ms y s t e m ，t h ed a t aa c c e s ss y s t e m ，l o g g i n gs y s t e m ，c h i v er e n d e r i n g s y s t e mo fc h a n g e si nc o n c e n t r a t i o n 、v i t l lt i m e a n ds oo n t h ed y n a m i ce a r l yw a r n i n g s y s t e mc l e a r l yd i s p l a yt h ec u r r e n ti n c r e a s er a t eo ft h eg a sc o n c e n t r a t i o n ，i n t e l l i g e n t l y s h o wt h ed a n g e r o u ss i t u a t i o na n dw a r nt i m e l y t h ee x p e r ts y s t e mo ff u z z yp a t t e r n r e c o g n i t i o nc a na c c u r a t e l yj u d g ea n dd e a lw i t hd a n g e r o u s ，m a i n t a i nt h en o r m a l o p e r a t i o no ft h em e t h a n ee m i s s i o n se q u i p m e n t s o f t w a r et e s t i n gs h o wt h a tt h ep c s y s t e mc a nn o to n l yw a r nt i m e l y , j u d g ea n dd e a lw i t hd a n g e r o u sa c c u r a t e l y , b u ta l s o n o t p r o d u c e f a l s er e p o r t s t h i sd e s i g ni sm o r et h a nt h es i m i l a rs o f t w a r ei n p e r f o r m a n c e t h ed e t e c t i n gs y s t e mo ft h eg a sc o n c e n t r a t i o nb yi n f r a r e dd e v i c eu n d e rt h ec o a l m i n ei sm a d eo ft h eo p t i c a lu n i ta n dt h ei n t e l l i g e n tu n i t i nt h eo p t i c a lu n i t ，t h es y s t e m t a k et h em i d i n f x a r e dl i g h te m i t t i n gd i o d ea sal i g h ts o u r c ea n dd e t e c tt h eg a s c o n c e n t r a t i o nb a s e do nt h ei n f r a r e da b s o r p t i o np r i n c i p l e i nt h ei n t e l l i g e n tu n i t ，t h e s y s t e mt a k et h es c ma t 8 9 s 5 1a sam i c r o p r o c e s s i n gu n i tt oc o l l e c ta n dt r a n s f o r m s i g n a l ，t r a n s m i td a t a ，j u d g ea n dd e a lw i t l ld a n g e r o u s t h i sd e s i g nm a k et h es y s t e m i i i u n d e rt h ec o a lm i n es m a l ls i z e ，l o n gl i f e ，h i ps e n s i t i v i t y , t h es t a b i l i t y , l o wp o w e r c o n s u m p t i o na n di n t e l l i g e n to p e r a t i o n t h i se q u i p m e n ti si n n o v a t i v ei nt h es i m i l a r i n s ，t r u m e n t s k e y w o r d s ：t h ee x p e r ts y s t e mo ff u z z yp a a e mr e c o g n i t i o n ；t h e d y n a m i ce a r l y w a r n i n gs y s t e m ；t h em i d i n f r a r e dl i g h te m i t t i n gd i o d e ；t h ei n f r a r e da b s o r p t i o n p r i n c i p l e ；t h es c ma t 8 9 s 51 i v 西北大学学位论文知识产权声明书 本人完全了解西北大学关于收集、保存、使用学位论文的规定。 学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版。 本人允许论文被查阅和借阅。本人授权西北大学可以将本学位论文的 全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研 究所等机构将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库或其它 相关数据库。 保密论文待解密后适用本声明。 学位论文作者签名：! 聿兰：指导教师签名：塑茎：鲤 i 勋8 年f 月哆日四年r 月”日 西北大学学位论文独创性声明 本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究 成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，本论文不包含其他人已经 发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西北大学或其它教育机构的学位或证书而 使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确 的说明并表示谢意 学位论文作者签名：店滂? 、 i h 甜年r 月哆日 第1 章绪论 中国煤炭产量高居世界第一，国家一直把煤矿的安全生产作为重中之重，给 予高度的关注。在我国的煤矿生产事故中，瓦斯爆炸造成的伤亡和损失成为实现 安全生产的最大障碍。及时准确地检测瓦斯浓度和报告危险在安全生产中具有重 要意义。 1 1 瓦斯简介1 1 i 煤矿井下的瓦斯主要来自煤层和煤系底层，它是腐植型有机物在成煤过程中 形成的全部气体的统称。其主要成分是甲烷( c h 4 ) ，还有二氧化碳( c 0 2 ) ，氮( n 2 ) ， 少量的硫化氢( h 2 s ) ，氢( h 2 ) 和一些重烃以及稀有气体等。 瓦斯是无色、无味、无臭的气体。瓦斯对空气的相对密度是0 5 5 4 ，在标准 状态下瓦斯的密度为0 7 1 6 k g m 3 ，比空气轻。所以。它常积聚在巷道的上部及 高顶处。瓦斯本身无毒性，但不能供呼吸，当空气中瓦斯浓度较高时，就会相对 降低氧的含量，使人窒息。瓦斯不能助燃，但当它在空气中达到一定浓度时，遇 火能发生爆炸。 1 2 瓦斯爆炸及其预防 1 2 ，l 瓦斯爆炸的条件 瓦斯爆炸是煤矿特有的一种严重灾害。瓦斯爆炸就其本质来说，是一定浓度 的甲烷和氧气在一定温度作用下产生的激烈氧化反应。所以发生瓦斯爆炸的必须 具备的条件2 1 是：一定浓度的瓦斯、高温火源的存在和充足的氧气。 ( 1 ) 瓦斯浓度 瓦斯爆炸是有一定的浓度范围，我们把在空气中瓦斯遇火后能引起爆炸的浓 度范围称为瓦斯爆炸界限。瓦斯爆炸界限为5 - - 1 6 。当瓦期浓度低于5 时，遇 火不爆炸，但能在火焰外围形成燃烧层；当瓦斯浓度为9 5 时，其爆炸威力最 大( 氧和瓦斯完全反应) ；瓦斯浓度在1 6 以上时，失去其爆炸性，但在空气中遇 火仍会燃烧。 瓦斯爆炸界限并不是固定不变的，它还受温度、压力以及煤尘、其它可燃性 气体、惰性气体的混入等因素的影响。 ( 2 ) 引火温度 瓦斯的引火温度，即点燃瓦斯的最低温度。一般认为，瓦斯的引火温度为 6 5 0 0 c 7 5 0 0 c ，但也受瓦斯的浓度、火源的性质及混合气体的压力等因素的影响 而发生变化。当瓦斯含量在7 8 时，最易引燃：当混合气体的压力增高时， 引燃温度即降低；在引火温度相同时，火源面积越大、点火时间越长，越易引燃 瓦斯。 高温火源的存在，是引起瓦斯爆炸的必要条件之一。井下抽烟、电气火花、 违章放炮、煤炭自燃、明火作业等都易引起瓦斯爆炸。所以，在有瓦斯的矿井中 作业，必须严格遵照煤矿安全规程的有关规定。 ( 3 ) 氧的浓度 实践证明，空气中的氧气浓度降低时，瓦斯爆炸界限随之缩小，当氧气浓度 减少到1 2 以下时，瓦斯混合气体就失去爆炸性。这一性质对井下密闭的火区有 很大影响，在密闭的火区内往往积存大量瓦斯，且有火源存在，但因氧的浓度低， 并不会发生爆炸。如果一旦有新鲜空气进入，氧气浓度达到1 2 以上，就可能发 生爆炸。因此，对火区应严加管理在启封火区时更应格外慎重，必须在火熄灭 后才能启封。 除发生瓦斯爆炸外，还会出现瓦斯窒息中毒现象，这是因为当空气中瓦斯浓 度较高时，就会相对降低氧的含量，伸人窒息中毒。 1 2 2 预防瓦斯爆炸的措施 前面已叙述，造成矿井瓦斯爆炸必须具备三个条件，即瓦斯浓度、引火温度、 氧的浓度，这三者缺一都不会发生瓦斯爆炸。由于安全规程规定井下空气中 氧浓度不能低于2 0 ，这是因为当空气中氧含量减少到1 6 左右时，这个含量不 能维持安全灯火焰和蜡烛的燃烧，但是电石灯可以继续燃烧直到氧含量降到 1 2 5 。如果长期活动在含氧量为1 3 的空气中时，会使人失去知觉；氧含量为 9 时，会使人很快失去知觉；氧含量为6 或7 时，使人死亡。因此，预防瓦斯 爆炸的有效措施，主要从防止瓦斯积聚和消除火源这两方面着手【2 】o ( 1 ) 防止瓦斯积聚的措施 ( a ) 加强通风，用足够的风量把瓦斯浓度降低到煤矿安全规程允许的浓度 以下。当瓦斯浓度超过允许浓度时，必须及时进行处理。 ( b ) 加强检查工作。及时检查各用风地点的通风状况，准确地掌握矿井空气中 的瓦斯含量，查明隐患进行处理，是日常进行瓦斯管理的重要内容。我国2 0 世 2 纪8 0 年代所用的瓦斯检查仪器有：光学瓦斯检定器、热放式瓦斯检定器、瓦斯 警报器和瓦斯遥测警报仪等。9 0 年代以后使用比较先进的t x 系列智能便携式气 体监测仪和遥测仪器等。 ( c ) 对瓦斯含量大的煤层，进行瓦斯抽放，降低煤层及采空区的瓦斯涌出量。 加强通风降低瓦斯浓度的方法对于瓦斯含量不是很大时是可行的，当矿井和采矿 区瓦斯含量很大时，单独用通风的方法不但经济上不合理，技术上也有困难。同 时，瓦斯是一种很有价值的资源，除用作燃料外也是制造碳黑、工业塑料等方面 的重要原料。因此，对高瓦斯煤层，进行瓦斯抽放，对于减少瓦斯涌出量，充分 利用自然资源，具有重要意义。所以，国内外采取了另外一种方法就是抽放瓦斯 的方法即将矿井瓦斯通过钻孔( 或专门抽放瓦斯的巷道) 、管道、瓦斯泵直接抽至 地面。抽放的方法有：本煤层抽放、邻近层抽放、采空区抽放及地面定向钻孔抽 放等。这种方法一定程度上减少了井下瓦斯的浓度。 ( 2 ) 防止瓦斯引燃措施 c a ) 井口房、瓦斯抽放站及主要通风机房周围2 0 米内禁止使用明火。 ( b ) 瓦斯矿井要使用安全照明灯，井下禁止打开矿灯，禁止携带烟草及点火工 具下井。 ( c ) 严格管理井下火区，防止密闭墙漏风，并定期测定火区温度。 ( d ) 严格执行放炮制度。 ( e ) 严格掘进工作面的局部通风机管理工作，局部通风机要设有风电闭锁装置。 ( f ) 瓦斯矿井的电气设备要符合煤矿安全规程关于防爆性能的规定。 ( g ) 随着采矿机械化程度的提高，防止机械摩擦火花引燃瓦斯显得日益重要。 煤矿井下由于摩擦火花而引起的瓦斯爆炸事故占有相当的比例，因此不少国家对 这个问题进行了研究，并提出在摩擦部件的金属表面溶敷一层活性小的金属( 如 铬) ，使形成的摩擦火花不能引燃瓦斯；在铝合金的表面涂各种涂料，以防止摩 擦火花的发生；在金属中加入少量的铍，降低摩擦火花的点燃性等。 1 3 瓦斯浓度检测报警系统的市场现状 目前，瓦斯浓度检测报警系统分为手持式系统和带有上位机的系统。两种系 统都必须包含瓦斯浓度检测仪器，而带有上位机的系统比手持式系统多了一套在 p c 端的瓦斯预警系统软件。下面，分别就市场上的瓦斯浓度检测仪器和瓦斯预 3 警系统软件进行介绍。 1 3 1 瓦斯浓度检测仪现状 多年来市场上用于瓦斯浓度检测的仪器主要有嘲州：气相色谱仪，气敏元件 传感器，光学干涉仪等。 ( 1 ) 气相色谱仪 该类仪器可以检测c o 、c 0 2 等多种气体，测量范围大而且精度很高，但成本 较高，目前国内一台这样的仪器要8 胡万元。这种仪器的缺点是：体积较大，无 法方便携带：工作环境要求很高，无法进行野外探测；测量时要先对气体取样， 无法实时探测；功率很大一般达到2 5 0 0 w ；要与计算机相连。这种仪器目前主要 应用在实验室内。 ( 2 ) 气敏元件传感器 该类仪器是以“催化”元件作为传感元件，利用催化元件在不同浓度的瓦斯 中使电桥电阻发生不同变化而制成的，是目前矿井中最常见的瓦斯检测手段。它 的特点是：体积小、重量轻、线性度较好、可实现电量输出、使用方便、价格便 宜。但当甲烷浓度较大时，催化元件温度过高会使催化剂氧化或者烧断铂金丝而 损坏仪器。该仪器的缺点是：测量范围有限、精度很低结果不可靠、响应时间长。 ( 3 ) 光学干涉仪 该类仪器是利用光学干涉的原理，当两束光所经过光程相同时，干涉条纹不 发生移动。如果气样室中气体的成分、温度、压力发生改变，则折射率会发生改 变，光程也会发生变化，所看到的干涉条纹就发生移动。当两个气室的温度等条 件相同时，由于甲烷的折射率n = 1 0 0 0 4 1 1 ，而空气的折射率n = 1 0 0 0 2 7 2 ，便可 以利用测量干涉条纹的移动对甲烷的浓度进行定量分析。这种仪器在使用中必须 消除二氧化碳和水蒸气的干扰。一般要在仪器的进气口处加一个吸收管，装入碱 石灰和氯化钙以吸收二氧化碳和水蒸气。光学干涉仪的特点是：使用的条件要求 不高，精度可以达到0 1 左右，一般矿井中的瓦斯安全员用的多为这种仪器。缺 点是：当水蒸气含量较高时，测量精度下降，需要经常更换药品；仪器的安装较 困难，读数不方便，读数的精度直接与使用人员的操作有很大关系；测量范围有 限，精度不高。 综合来说，目前市场上的每种系统都可能存在量程小、体积大、功耗大、需 4 短期内校准、使用寿命短、无数据传输方式等其中某种或某几种缺点。因此十分 需要研制一种新型瓦斯浓度检测仪以克服现有设备存在的各种问题，使其具有微 型化、智能化、低功耗、并能够准确的测量出现场的瓦斯浓度。 1 3 2 瓦斯预警系统软件的现状 目前国内外在瓦斯预测报警系统的软件开发上一般采用两种模型： ( 1 ) 一种是在系统软件上设定最大危险值，当测得的监测现场瓦斯浓度大于此 值时发出报警。这种软件系统比较简单，也是目前广泛使用的报警系统。但是存 在致命的缺陷，仪器使用的老化，测量的误差，以及报警的不智能化都会对监测 产生很大的影响，使用中造成这样那样的问题。 ( 2 ) 一种是根据瓦斯浓度的变化趋势预测未来的瓦斯浓度而及时提前报警。这 种软件系统要求计算出瓦斯浓度随时间的变化值，判断单位时间内瓦斯的增长， 如果增长值大于一定数值则报警。这种软件系统更为精准，但是也无法达到完美， 如果瓦斯浓度迅速增加，但是总排放量很小，无法达到瓦斯爆炸浓度，就会产生 误报，或者完全可以通过增大通风来降低浓度的话，就更是误报了，将会对生产 造成重大损失。 1 3 3 目前瓦斯浓度检测报警系统存在的问题 综上所述，通过对目前市面上的瓦斯浓度检测仪和瓦斯预警系统软件的分 析，可以看出当前市场上的瓦斯浓度检测预警系统存在着两大问题：一是要解决 瓦斯浓度检测仪的更新问题，需要研制出一种微型化的、低功耗的、智能化的、 并且能够准确测量出现场瓦斯浓度的新型气体传感检测仪：二是上位机的瓦斯预 警系统软件的优化问题，需要开发出一套既能及时报警，也不会产生误报的智能 化预警系统。 1 4 课题研究的意义和内容 1 4 1 课题研究的意义 通过上面的分析，得出了当前市场上的瓦斯浓度检测预警系统需要改进的两 大问题：瓦斯浓度检测仪的更新问题和上位机预警系统软件的优化问题。针对这 两大问题，提出了本文所研究的课题智能化红外瓦斯浓度检测预警系统的开 发。 1 4 2 课题研究的内容 该课题研究的内容和创新点包括： ( 1 ) 智能化红外瓦斯浓度检测预警系统的整体设计方案。 ( 2 ) 对上位机瓦斯预警系统的软件设计：创造性地设计出将动态预警系统和模 糊模式识别专家系统相结合的操作软件，同时软件还将添加多级报警系统、数据 存取系统、1 7 志记录系统，以及浓度随时问的变化曲线绘制系统等多种辅助系统。 以此来优化目前市场上的上位机软件系统，既能够及时正确地进行预警和判断处 理危险，也不会产生误报。 ( 3 ) 对红外瓦斯浓度检测系统的光学设计：以中红外发光二极管作为信号光源 通过红外吸收原理对矿下瓦斯浓度进行检测。这种以l e d 作为信号光源的红外瓦 斯检测系统具有体积小、重量轻、工作电压低、寿命长、灵敏度高、工作稳定等 特点，较其他检测设备更为先进。 ( 4 ) 对红外瓦斯浓度检测系统的智能化设计：将单片机a t 8 9 s 5 1 作为微处理单 元，来完成信号采集转换、数据传输和判断处理等工作。这大大简化了系统功耗 和体积，使系统向小型化、低功耗、智能化方向发展。 1 4 3 本论文所做的工作 ( 1 ) 用v i s u a lb a s i c6 0 设计并实现一个将动态预警系统和模糊模式识别专家系 统相结合的瓦斯浓度预警系统的操作软件，同时软件还将添加多级报警系统、数 据存取系统、日志记录系统，以及浓度随时间的变化曲线绘制系统等多种辅助系 统。此操作界面可以直观地展示出当前矿下瓦斯的浓度增加速度，并进行正确的 预警和判断分析，同时提出相关处理建议和措施。这是本论文所研究的主要内容。 ( 2 ) 进行仿真实验。对于所设计的瓦斯预警系统进行实验室仿真实验，同时证 明该系统运行可靠。 ( 3 ) 给出下位机红外瓦斯浓度检测系统的光学设计方案，论述红外吸收原 理，给出光源的选择，光路的设计和光电探测器的选择。 ( 4 ) 给出下位机红外瓦斯浓度检测系统的智能化设计方案，介绍智能化的 设计要求，所选用的硬件，和系统的程序设计方案。 1 5 本章小结 本章首先对瓦斯，瓦斯爆炸的条件，预防瓦斯爆炸的措施进行了简介，知道 6 了瓦斯爆炸造成的伤亡和损失是实现煤矿安全生产的最大障碍。随后重点介绍了 当前几种常用的瓦斯浓度检测仪器和常用的瓦斯预警系统软件，在此基础上给出 当前市场上的瓦斯浓度检测预警系统需要改进的两大问题：下位机瓦斯浓度检测 仪的更新问题和上位机瓦斯预警系统软件的优化问题。最后针对这两大问题，提 出了选题的意义。介绍了课题研究的创新内容，和本论文所做的工作。 7 第2 章模糊模式识别与专家系统基础 本套智能化红外瓦斯浓度检测预警系统分为下位机的红外瓦斯浓度检测系 统和上位机的瓦斯预警系统。该系统的上位机将设计为一个带有模糊模式识别专 家系统的动态瓦斯预警系统。所以在进行上位机的设计实现之前，需要先对模糊 模式识别和专家系统的基础知识进行介绍。 2 1 模糊集合与隶属函数 在自然现象和人类社会中，几乎到处都有模糊现象。所谓“模糊”，是指客 观事物彼此之问的差异存在着中间过渡现象。对于模糊现象，不能严格的区分为 是或者不是，而只能说有多大程度的“是”。对于模糊现象，传统的经典集合论 己经无法处理，而美国学者扎德( l a z a d e h ) 提出的模糊集合论则为这一模 糊现象的描述和处理提供了有力的数学工具。 2 1 1 模糊集合的定义1 5 给定论域u 上的一个模糊集4 是指：对于任何“u ，都指定了一个数 心( ) 【o ，1 】与之对应，称为u x c u 的隶属度。这意味着构造了一个映射 心：u t 【o ，l 】 ( 2 一1 ) “- 以 ) 该映射称为4 的隶属函数，表示给定论域【，中元素“属于模糊集合4 的程度。 以( “) 的值越接近1 ，说明元素甜属于4 的程度越高；而z ( “) 的值越接近0 ，说 明元素“属于爿的程度越小。 2 1 2 模糊集合的表示方法 模糊集合的表示方法 0 3 主要有以下几种： ( 1 ) z a d e h 表示法 ( a ) 当【，为离散有限论域“，“：， 时，有 4 ：她+ 盟+ + 4 ( u o ) ( 2 2 ) h“2“4 式中，丛! 立并不表示“分数一，而是表示元素蚝对于集合4 的隶属度t a ( “j ) 和元 ” 素虬本身的对应关系。同样“+ ”也不表示“加”运算，而是表示在论域u 上， 8 组成模糊集合4 的全体元素( f = 1 ，2 ，n ) 间排序与整体之间的关系。 ( b ) 当u 是连续有限论域时，有 4 ：【型( 2 - 3 )。 上， “ 同样，这里的“i ”也不表示“求积分”运算，而是表示连续论域【，上的元素甜 与隶属度a a ( u ) 之间一一对应关系的总体集合。 ( 2 ) 函数描述法 根据模糊集合的定义，论域驴上的模糊子集4 ，完全可以由隶属函数以0 ) 来表征。而隶属函数值a a ( u 。) 本身表示元素u i 对4 的从属程度大小。因此和清晰 集合中的特征函数表示方法一样，可以用隶属函数曲线来表示一个模糊子集4 。 ( 3 ) 序偶表示法 若将论域u 中元素峨与其对应的隶属函数值以 ，) 组成序偶 来 表示模糊子集的话，则可写成 4 = ( q ，心( ) ，( “：，d ( “：) ， ( 2 4 ) 公式( 2 - 4 ) 即为序偶表示法。该方法中，为简明起见，隶属度为0 的元素项可以 不列入。 ( 4 ) 矢量表示法 如果单纯地将论域【，中元素心( f = l ，2 ，) 所对应的隶属函数值一( “) ，按 序写成矢量形式来表示模糊子集彳，则可以表示为 4 = 4 ( u ，) ，8 ( u ：) ，d ( u a ( 2 5 ) 公式( 2 5 ) 即为矢量表示法。在矢量表示法中，隶属度为0 的项不能省略。 2 1 3 模糊集合与经典集合的关系1 7 1 模糊子集是通过隶属函数来定义的，如果约定：当“对于4 的隶属度达到或 超过丑者就算是4 的成员，那么模糊子集4 就变成了经典子集4 。例如，“高个 子”是个模糊集合，而“身高1 7 5 m 以上的人”却是个经典集合，这样便引出了 截集的概念。设4 是u 上的模糊子集，称经典集合 以= “u 4 ( ”) 丑，“e u ，a 1 j ( 2 6 ) 9 为爿的五截集。当五= 1 时，一。称为一的核。这种将一个模糊集截为一个普通集 的操作称为a 截运算，记为，即2 趔= 以。 2 1 - 4 隶属函数 隶属度是模糊集赖以建立的基石，正确地建立隶属函数，是运用模糊识别技 术解决实际问题的基础。在模糊特征有效提取的基础上，采用模糊识别技术的成 功依赖于建立恰当的描述目标类别模式和输入客体特性的隶属函数，以及设计有 效的模糊分类器。尽管目前已有很多种构造隶属函数的方法，但仍然缺乏一般性 的法则可以遵循。隶属函数的确定，应该是反映客观模糊现象的具体特点，应符 合识别对象的客观规律。但是一方面由于模糊现象本身存在着差异；而另一方面 由于每个人在专家知识、实践经验、判断能力等方面各有所长，即使对于同一模 糊概念的认定和理解，也会具有差别性。因此，隶属函数的确定又是带有一定的 主观性，差别仅在于多少而异。正因为这种概念上的模糊性，对于同一个模糊概 念，不同的人会使用不同的确定隶属函数的方法，建立不完全相同的隶属函数。 但无论采用何种方法，所得到的隶属函数必须能客观反映不同模式之间的不确定 性划分，阱及各类模式本身的不确定性分布情况。 隶属函数的具体确定方法和所研究论城问题的自然属性密切相关，问题论域 内的人类长期积累起来的丰富的模式划分知识和经验将有助于隶属函数的有效 建立。常用的确定隶属函数5 】【6 】1 8 1 的方法主要有以下几种： ( 1 ) 模糊统计法 模糊统计法的基本思想是对论域u 上的一个确定元素是否属于论域上的 一个可变动的清晰集合以作出确切的判断。清晰集合以联系于一个模糊集合 爿，其相应的模糊概念水平为口。以的每一次判定，都是对于口作出的一个确 定的划分，它表示了a 的一个近似外延。它要求在每次试验中，以的性质必须 是个确定的清晰集合。在各次统计中，是固定的，以的值是变动的，作九次 试验，其模糊统计可按下式进行计算： 对的隶属频率；厂( ) ：垫止型巡( 2 - 7 ) n 随着胛的增大，隶属频率也会趋向稳定。频率稳定时的值即是“。对4 的隶属度。 l o 需要指出的是模糊统计试验与随机统计试验不能等同。这种方法是切实可行 的，但是不足之处是工作量较大。 ( 2 ) 二元对比排序法 给定论域u 中的一对元素( ，“：) ，其具有某特征的等级分别为鼠，( ) 和 邑( “：) 。表示在，和“：的二元对比中，如果部，具有某特征的程度用g 2 ( q ) 来表 示，则“：具有该特征的程度表示为g u ，( “：) 。并且该二元比较级的数对 ( ( ) ，g u ( “：) ) 必须满足 0 邑，( “i ) - 黾( “：) ( 2 9 ) ( 2 - 1 0 ) 由g ( 旦) 为元素构成矩阵g ，称为相及矩阵。对于h 个元素地，“：，“。，可以得 “2 到g 矩阵表示为 g = 1 g ( 盟) g ( 丝) g ( u 1 ) “2 “ g ( 垒) 1 g ( 与g ( u 2 ) “l码“4 g ( 堡) g ( 丝) 1 一g ( 生) 1 1“2 “4 j ； ； g ( 生) g ( 马g ( 生) 1 ( 2 - 1 1 ) 对相及矩阵g 的每一行取最小值 吕= m m g c 等，g c 薏x ，g c 薏， c z 一，z ， 并按大小排序，即可z 。，- - 6 素碣，罐：，“。对某特征的隶属函数。 ( 3 ) 专家经验法 专家经验法是根据专家的实际经验给出模糊信息的处理方式或相应权重系 数值来确定隶属函数的一种方法。专家经验越成熟，实践时间和次数越多，则按 此方法确定的隶属函数将取得更好的效果。 ( 4 ) 常见模糊分布确定隶属函数 设实数域r 为论域，如果4 是r 上的模糊子集，则k ( x ) i 称为4 的模糊分布。 借助常见模糊分布旧可以确定隶属函数的形式。常见的模糊分布有：偏小型、偏 大型、中间对称型、轴对称型等。而模糊分布的形式又有矩形分布、f 型分布、 正态分布、柯西分布、梯形分布、岭型分布等。 2 2 模糊模式识别1 9 - 1 4 1 2 2 1 模式识别 模式识别诞生于2 0 世纪2 0 年代，随着4 0 年代计算机的出现和5 0 年代人工 智能的兴起，模式识别在6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。模式识别 ( p a t t e r nr e c o g n i t i o n ) 是指对表征事物或现象的各种形式( 数值的、文字的和逻辑 关系的) 的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释 的过程是信息科学和人工智能的重要组成部分。主要研究一些自动技术，依靠 这些技术，计算机自动地( 或者人进行少量干涉) 把待识别模式分到各自模式类中 去。其关键在于模式的确定，特征向量的提取及识别模型的建立。 目前。模式识别技术己在语音识别、文字识别、图象识别等领域得到了成功 的应用。但是由于问题的复杂性，离人们的期望还有一段距离。因此，模式识别 仍然是- - ( - j 发展中的学科，新的理论和方法不断出现，同时与其它学科相互渗透， 不断推动模式识别向前发展。 模式识别可分为两种基本方法：统计模式识别方法和句法模式识别方法。 ( 1 ) 统计模式识别方法 基于统计方法的模式识别系统主要由四部分组成：信息获取、预处理、特征 抽取和分类决策。信息获取指将从客体获得的二维图象、一维波形、物理参量和 逻辑体等信息经测量、采样和量化，用矩阵或向量来表示它：预处理的是去除噪 声及加强有用的信息；特征抽取是对原始数据进行选择或变换，得到最能反映分 类本质的特征，构成特征向量；分类决策通过分类器设计的一套分类判别规则， 1 2 将待识模式分配到各自的模式类中去。 ( 2 ) 句法模式识别方法 它的基本思想是把一个模式描述为较简单的子模式的组合，子模式又可描述 为更简单的子模式的组合，最终得到一个树形的结构描述，在底层的最简单的子 模式称为模式基元。在句法方法中选取基元的问题相当于在统计模式识别方法中 选取特征的问题。通常要求所选的基元能对模式提供一个紧凑的反映其结构关系 的描述，又要易于用非句法方法加以抽取。显然，基元本身不应该含有重要的结 构信息，模式以一组基元和它们的组合关系来描述，称为模式描述语句，这相当 于在语言中。句子和短语用词组合，词用字符组合一样。基元组合成模式的规则， 由所谓语法来指定。一旦基元被鉴别，识别过程可通过句法分析进行，即分析给 定的模式语句是否符合指定的语法，满足某类语法的即被分入该类。 在统计模式识别方法中，特征抽取占有重要的地位，但尚无通用的理论指导， 只能通过分析具体识别对象决定选取何种特征。在句法模式识别方法中，由于实 际模式中的噪音和变形，这种方法只有对处理抽象的和人工的模式有效。虽然随 着句法模式之间的距离或相似性度量以及误差校正剖析程序的发展，句法方法的 适应性己大为扩展，但此问题仍是句法方法的主要障碍。由于统计模式识别方法 和句法模式识别方法所存在的缺陷，阻及现实事物普遍存在的不确定性，模糊模 式识别方法作为一种新的方法成为了模式识别领域的热点之一，对它的研究将更 具有现实意义。 2 z 2 模糊模式识别 在日常生活中，有些事物的类别模式是明确、清晰和肯定的。如识别英文字 母或拉丁字母时，其模式就是印刷体的英文字母和拉丁字母，这是非常清楚的。 可采用基本的模式识别方法( 统计模式识别方法或句法模式识别方法) 来完成。但 是却存在着大量的事物，其模式带有不同程度的模糊性。例如，在煤层层位的识 别中，各煤层本身就不具有清晰的界限，于是对这些具有模糊性的模式用基本的 模式识别方法就不适宜了。 l a z a d e h 于1 9 6 5 年发表了著名的论文“f u z z ys e t s ”创立了模糊数学。 随着模糊理论的进步发展，其与模式识别理论相结合，产生了一种新的识别方 法一模糊模式识别方法。这种方法对具有模糊性的模式进行识别处理，大大提 高了模式识别系统的柔性处理能力，使其在图象识别及工程领域应用十分广泛。 实现模糊模式识别的方法主要有基于最大隶属原则的识别、基于择近原则的 识别、模糊聚类分析、模糊相似选择、模糊综合评价等方法。 ( 1 ) 基于最大隶属度原则的识别 设u 为所识别对象的集合，4f ( u ) ( i = l ，2 ，n ) 表示，2 个模糊模式类，其 隶属函数为t 。( “) ( i = 1 ，2 ，月) 。对于u 中任一元素甜，若有 u 巩( 甜) = m a x 也( “) ，4 ：( “) ， ( ) ( 2 1 3 ) 则可以认为元素归属于模式类4 ，称为最大隶属度原则。 应用最大隶属度原则时，在一。( “) 较小的情况下，可能造成由于各心( “) 之 间互相接近而引起误识，因而可以根据具体情况设定阈值旯【o ，1 】，当 t 4 ( 甜) = h a a x z 4 ( 材) ，u 如( 甜) ，。一，a ( “) ( 2 1 4 ) 时，认为元素“相对地归属于模式类4 。 按最大隶属度原则进行分类的方法又称为模糊模式识别的直接方法。适用于 分类对象“确定，分类4 ( f = 1 ，2 ，h ) 模糊的情况。 ( 2 ) 基于择近原则的识别 当识别对象和模式类都是论域中的模糊子集时，讨论待识别对象归属于哪 一个模式类的问题便成为衡量两个模糊集合之间接近程度的问题。 设有u 上的模糊集合4 ，( “) 为待识别的模糊对象，4 f ( u ) ( i = 1 ，2 ，”) 表示玎个模糊模式类，若有 a ( d ，4 ) = 罂怂p ( 4 ，4 讲( 2 - 1 5 ) 则4 与4 最贴近，可以判定相对地属于模式类4 - 盯( 4 ，4 ) 称为模糊集合4 与4 之间的贴近度。 当把模糊向量看成n 维空问的点时，一种基于海明距离的贴近度表示为 a ( a 圳= l 一去x 善卜b ，l ( 2 - 1 6 ) 而基于欧氏距离的贴近度为 一4 毋- 1 一击j 喜( q 一6 j ) 2 ( 2 1 7 ) 文献【1 4 】中还给出了其他贴近度的概念。 1 4 ( 3 ) 基于模糊等价关系的模糊聚类分析 模糊关系尽( u x u ) 为u 上的模糊等价关系，若8 满足 ( a ) 自反性p r ( u ，“) = l ，v u u ( b ) 对称性, u r ( u ，v ) = 心( v ，“) ，v ( u ，v ) u x u ( c ) 传递性 墨2 r 即对v ( u ，u u ，有 品k ( “，v ) , u e ( v ，w ) i = 4t h e n p i = p i + l i f p i + f = s a f e pt h e nw a r n i n g4 调取报警函数 e 1 s e p i = 0 w a r n i n g 0 e n d i f 求出平均差值 i p v x = f p v l + p v 2 + p v 3 + p v 4 + p v 5 ) 5 判断显示输出 i f p v x = 0 t h e n l a b e l 7 0 c a p t i o n = ”安全” e l s e l f p = p m a xt h e n l a b e l 7 0 c a p t i o n = “危险! ” e l s e 剩余时间计算函数 p r i m e = t p m a x p ) p v x 4c s n g ( t e x t 3 5 t e x t ) 调取时间显示函数 s h o w t i m ep t i m e ，l a b e l 7 0 e n d i f 浓度预测计算与显示结束 温度预测计算与显示开始 得出6 个数值之问的5 个数值差 t v l = ( t l t o ) ，( f ，5 ) t v 2 = ( t 2 一t 1 ) ，( f 5 ) t v 3 = ( t 3 一t 2 ) ( f ，5 ) t v 4 = ( t 4 一t 3 ) ( f ，5 ) t v 5 = ( t 5 一t 4 ) ( f 5 ) 调用统计5 个差值里为正( 增长) 的个数函数判断是否持续增长并报警 i fs a f e s h o w ( t v l ，t v 2 ，t v 3 ，t v 4 ，t v 5 ) = 4t h e n t i = t i + 1 i f t i f = s a f e tt h e nw a r n i n g5调取报警函数 e l s e t i = 0 w a r n i n g0 e n d i f 。求出平均差值 t v x = ( t v l + t v 2 + t v 3 + t v 4 + t v 5 、，5 。判断显示输出 i f t v x = 0 t h e n l a b e l 7 1 c a p t i o n = ”安全“ e l s e i f 恤 = t t h e n l a b e l 7 1 c a p t i o n = ”危险! ” e l s e 剩余时间计算函数 t t i m e = “一t n ) ，t v x4c s n g ( t e x t 3 6 r e x 0 调取时间显示函数 s h o w t i m er i m e ，l a b e l 71 e n d i f 温度预测计算与显示结束 令i = 0 重新循环 i =