多传感器的信息融合技术研究

1、 ContentsContents 汇报内容研究内容及进展情况3预期成果及进度安排5研究方法及技术路线4国内外研究现状2研究目的及意义1 Hot Tip 一 研究目的及意义 橡胶作为高分子三大合成材料之一，是现代国民经济与科技领域中不可缺少的高分子材料，用途十分广泛。橡胶的加工工艺过程通常包括塑练、混练、压延、挤出、成型、硫化六道基本工序，每道工序加工中，温度都是重要的控制参数。 胶料的挤出过程经历三个阶段：加料段、塑化段和挤出段。各段胶料所需温度不同，为了保证挤出过程的顺利进行，挤出工艺要求机筒各段均需维持温度恒定及相互间具有预定的温度梯度，各段温度的控制直接影响胶料在整个加工过程的流变状态

2、，影响产品的内在质量。 克服多源不确定性信息的二义性，保持测量数据的一致性；结合实例对DS证据理论等算法的融合结果作出比较，确立最优融合算法并建立系统模型；使用MATLAB软件设计和实现多温度传感器数据处理系统的仿真平台。研究背景研究目的Hot Tip 一 研究目的及意义 Young通过实验证明挤出制品的拉伸强度决定于挤出过程的温度，而挤出产品的最大拉伸强度对应最佳挤出温度。Sander和Seeks在制造包覆电缆时，通过研究挤出质量和挤出温度的关系，发现提高挤出温度，可增加包覆层耐环境应力开裂的强度。K.Wilxzynsk用单螺杆挤出机进行试验，得到聚合物质量流率、温度分布、压力分布和能耗的试

3、验值和计算模拟数值，并指出挤出制品质量在很大程度上取决于挤出温度的波动。 研究表明，挤出过程中橡胶熔体温度的变化必然引起熔体黏度的变化，导致挤出压力和流率的波动。机头中温度波动1度，可引起3%左右的流率波动，这使挤出制品在外观质量和内在强度都受到影响。 多温度传感器信息融合技术的研究对获得高精度的挤出机工艺温度是至关重要的研究意义 ContentsContents 汇报内容研究内容及进展情况3预期成果及进度安排5研究方法及技术路线4国内外研究现状2研究目的及意义1Hot Tip 二 国内外研究现状 宏观微观温度控制系统在国内各行各业的应用虽已经十分广泛，但总体发展水平较美国、日本、德国等先进国

4、家仍有较大的差距。目前，国外已有较多的智能化、自适应的温控仪表等成熟产品，但由于国外技术保密及我国开发工作的滞后，国内技术尚不十分成熟。硬件软件二位式调节仪表三位式调节仪表时间比例式仪表目前，大部分挤出机温控仪表都采用 PID控制算法，控制精度较高，但超调依然存在，且控制参数由人工现场整定，难于控制滞后、复杂、时变的温度系统。针对温控系统的以上缺陷，本课题拟采用改进的DS证据理论等算法对挤出机温控系统进行优化。 ContentsContents 汇报内容研究内容及进展情况3预期成果及进度安排5研究方法及技术路线4国内外研究现状2研究目的及意义1 Hot Tip 三 研究内容及进展情况 克服多源

5、不确定性信息的二义性 比较DS证据理论等融合算法的组合结果，确立最优融合算法并建立系统模型设计和实现多温度传感器数据处理系统的仿真平台研究内容d .验证最优融合算法的合理性a对不同融合算法模型进行仿真模拟b. 研究不同融合算法模型的优缺点c确立最优融合算法的组合模型 ContentsContents 汇报内容研究内容及进展情况3预期成果及进度安排5研究方法及技术路线4国内外研究现状2研究目的及意义1 Hot Tip 四 研究方法及技术路线 调研文献，掌握多路温度传感器系统的工作原理和常用的信息融合算法，为建立改进算法的多路温度传感器信息融合系统模型打基础。 结合实例对不同融合算法的组合结果进行

6、比较，确定最优融合算法并建立融合识别模型。针对改进的最优融合算法，使用MATLAB软件设计实现多温度传感器数据处理系统的仿真平台。 研究方法Hot Tip 技术路线1 3 工作原理2建模、编程融合算法技术路线结合实例分析各算法组合结果的优缺点对最优信息融合算法作出改进设计实现管控平台文献调研 建立信息融合识别模型 多路温度传感器信息融合系统工作原理 卡尔曼滤波法D-S证据理论模糊理论法神经网络法KEILC.MATLAB编程平均加权法PID融合算法 ContentsContents 汇报内容研究内容及进展情况3预期成果及进度安排5研究方法及技术路线4国内外研究现状2研究目的及意义1 Hot Ti

7、p 五 预期成果与进度安排 实现对不同形式多温度传感器信息的统一描述和表示 实现对卡尔曼滤波法、DS证据理论、模糊理论、神经网络等算法的改进建立最优融合算法的融合识别模型 实现对多路温度传感器数据处理系统仿真平台的设计 Hot Tip 五 预期成果与进度安排 开始时间结束时间论文进度2012.092012.11文献调研，完成开题报告和文献综述2012.122013.03初步确定多路温度传感器信息融合技术的研究方案2013.042013.06建立统一的信息描述方法，进行融合算法计算过程的精简优化 2013.072013.09建立起最优融合算法的融合识别模型 2013.102013.12实现多路温

8、度传感器数据处理系统仿真平台的设计 2014.012014.03撰写毕业论文 2014.042014.06准备论文答辩进度安排The End望老师和同学们批评指正 现将针对多传感器信息融合的DS证据理论方法所作的改进工作汇报如下： 实例： 已知有识别框架 ,证据 在识别框架 上的基本概率函数分别为 ，焦元集分别为 ,各证据的焦元在 上对应的基本概率函数值为：目前进展情况很明显，两证据在命题a、c上存在着严重矛盾，证据E i支持a，证据E j支持c。对于 ,利用基本的DS证据理论将上述两推理系统的基本概率函数合成，所得DS规则为： 即归一化系数 为：则各子集经组合，在 上的基本概率函数值分别为： DS证据理论的改进： 设证据 提供的信息容量 表示为： 在 上证据 的各子集对应的基本概率函数值变为