基于ARM9的多傳感器數(shù)據(jù)融合火災(zāi)報警系統(tǒng)

　　鑒于目前單一的普通類型的火災(zāi)探測報警器已不能滿足需求，采用多個傳感器全面采集火災(zāi)發(fā)生前的各種異常信息，并用多傳感器信息融合技術(shù)處理傳感器提供的火災(zāi)信息，可以大大地提高整個報警監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性。

　　1系統(tǒng)硬件設(shè)計

　　本方案硬件系統(tǒng)的核心控制器是采用三星的具有ARM920T核的16/32位多功能、低功耗的嵌入式處理器S3C2440。S3C2440是韓國三星公司推出的一款高檔的，可用于工業(yè)控制、智能家電等便攜產(chǎn)品開發(fā)的嵌入式微處理器，其主頻處理速度達(dá)到400MHz，完全可以滿足火災(zāi)監(jiān)控報警的實時性處理要求。其主控制芯片及豐富的外圍接口電路可用于連接各類數(shù)字設(shè)備從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換?；诙鄠鞲衅?a class="contentlabel" href="http://m.butianyuan.cn/news/listbylabel/label/數(shù)據(jù)融合">數(shù)據(jù)融合的火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)采用模塊化結(jié)構(gòu)，主要由傳感器模塊、A/D轉(zhuǎn)換模塊、S3C2440控制器、報警模塊、執(zhí)行模塊和控制器必需的電源模塊和存儲器模塊組成，圖1為系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

　　多傳感器模塊由多組傳感器組成，每組傳感器由溫度傳感器，可燃?xì)怏w探測器和煙霧探測器組成，在該系統(tǒng)中溫度傳感器采用法國HuMIREL公司的HM500，它們具有成本低、體積小、壽命長、選擇性和穩(wěn)定性好等特性；可燃?xì)怏w探測器選用了深圳市吉安達(dá)科技公司最新開發(fā)的紅外氣體傳感器，探測器安裝于被測氣體容易泄露的室內(nèi)、外危險場所，它們能夠靈敏地感知空氣中的低濃度污染氣體，分別對空氣中的異味、CO、H、O有較高的敏感度，甚至能檢測到幾個ppm級污染氣體含量；煙霧探測器采用美國通用GE煙霧探測器514C，具有自診斷功能，漂移補償抗灰塵引起的干擾的能力。以上傳感器完成對火災(zāi)過程的多參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測，通過A/D轉(zhuǎn)換模塊將檢測的數(shù)據(jù)傳送給S3C2440控制器并配以智能判別技術(shù)，可以達(dá)到提前預(yù)警、減少漏報誤報、提高可靠性的目的。本設(shè)計中采用的A/D轉(zhuǎn)換模塊是TI公司的12位高速并行轉(zhuǎn)換器ADS805，具有采樣速度高，穩(wěn)定性好的特點。

　　S3C2440控制器的核采用一款16/32-bitRISC微處理器，采用6層板工藝，具有低功耗，高速的處理計算能力的特點，簡單穩(wěn)定的設(shè)計非常適合對電源要求較高的產(chǎn)品上。采用了新的總線構(gòu)架（AMBA），其內(nèi)核為32bit的先進(jìn)處理器。其主頻最高可達(dá)到533MHz,在處理大量傳感器數(shù)據(jù)情況下，完全可以保證實時性的要求。其電源管理模塊能夠提供系統(tǒng)多種電壓供電，包括芯片內(nèi)核電壓采用1.8V供電，芯片的I/O部分采用3.3V供電。而片外的一些常規(guī)集成電路又采用5V供電。智能電源管理模塊很好地解決了對系統(tǒng)各個部分供電要求的不同,降低了功耗，減少了不同電源之間的干擾噪聲，提高了系統(tǒng)的集成度。它的存儲器模塊包括兩片SDRAM共64MB和一片64MNandflash（K9F1208）并且可根據(jù)存儲容量要求選配其他容量Nandflash存儲器，存儲器模塊用來存儲系統(tǒng)運行程序和傳感器采集的火災(zāi)監(jiān)控過程的數(shù)據(jù)。

　　報警模塊主要當(dāng)判斷有火險發(fā)生時，啟動聲光報警信號來通知值班人員，從而采取相應(yīng)的措施；執(zhí)行模塊完成火險發(fā)生時啟動附近的滅火裝置，使火災(zāi)的危害降低到最小的程度。

　　2系統(tǒng)軟件設(shè)計

　　該系統(tǒng)的軟件部分主要包括系統(tǒng)的上電初始化、系統(tǒng)自檢、初始化時鐘、中斷設(shè)置、外設(shè)初始化，然后運行主程序main（）函數(shù)，建立任務(wù)后，擴展口對ADC進(jìn)行控制切換通道采集數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑濾波、標(biāo)定補償?shù)阮A(yù)處理后，來通過數(shù)據(jù)融合算法分析火災(zāi)發(fā)生情況，判斷是否報警并循環(huán)檢測。系統(tǒng)軟件流程如圖2所示。

　　與一般的數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)不同。本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集軟件和數(shù)據(jù)處理軟件均在處理器上運行，系統(tǒng)軟件除了要不斷采集最新的火災(zāi)現(xiàn)場數(shù)據(jù)外，還要進(jìn)行實時地數(shù)據(jù)處理。以8/16位單片機為核心的測控系統(tǒng)。程序一般采用前后臺方式編寫。后臺運行一個大的無限循環(huán)。前臺為多個中斷。這種方式在程序規(guī)模增大、系統(tǒng)功能較復(fù)雜，尤其是系統(tǒng)中的并發(fā)模塊較多的情況下，主顯得力不從心，很難保證測量、控制的實時性。而且編程困難、不便于增加功能。綜合考慮軟件復(fù)雜度、運算量、實時性要求，系統(tǒng)采用μCOS-II操作系統(tǒng)。

　　本系統(tǒng)中大部分任務(wù)通過調(diào)用OSTimeDly（）實現(xiàn)定時運行，每個任務(wù)都可通過系統(tǒng)函數(shù)賦予不同的定時時間間隔。ADC數(shù)據(jù)采集程序，數(shù)據(jù)處理程序和數(shù)據(jù)融合算法程序主要由嵌入式C語言來編寫。

　　3數(shù)據(jù)融合算法

　　將多傳感器信息融合技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)過程監(jiān)測系統(tǒng)中，已經(jīng)取得了一些工程應(yīng)用。在這類系統(tǒng)中，傳感器從對象和環(huán)境中采集到數(shù)據(jù)后，先進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，然后再參與控制策略運算。目前，常用的信息融合方法大致分為以下幾類：一是基于估計和統(tǒng)計的經(jīng)典方法，包括加權(quán)平均法、最小二乘法和D-S證據(jù)理論等；二是信息論的融合，包括模板法、聚類分析的熵理論等；三是人工智能的融合方法，包括模糊邏輯、產(chǎn)生式規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和模糊積分理論以及專家系統(tǒng)等。

　　在應(yīng)用于多傳感器信息融合時，我們將A看作系統(tǒng)可能決策的集合，B看作傳感器的集合，A和B的關(guān)系矩陣RA+B中的元素μi表示由傳感器i推斷決策為i的可能性，X表示各傳感器判斷的可信度，經(jīng)過模糊變換得到的Y就是各決策的可能性。

　　具體的，我們假設(shè)有m個傳感器對系統(tǒng)進(jìn)行觀測，而系統(tǒng)的決策可能有n個，則：

A:｛y1/決策、y2/決策、…、yn/決策n｝
B:｛x1/傳感器、x2/傳感器、…、xn/傳感器m｝
傳感器對各個決策的判斷用定義在A上的隸屬函數(shù)表示，設(shè)傳感器i對系統(tǒng)的判斷結(jié)果是：
μi1/決策，μi2/決策,…,μin/決策n,0≤μy≤1
即認(rèn)為結(jié)果為決策j的可能性為μij,記作向量μi1，μi2，μi3，…μin,則m個傳感器構(gòu)成A×B的關(guān)系矩陣為：

　　將各傳感器判斷的可信度用B上的隸屬度：X=｛x1/傳感器1×x2/傳感器2…、xn/傳感器n｝表示，那么，根據(jù)Y=X＊RA＊B進(jìn)行模糊變換，就可得出：y=（y1,y2,y3,…,yn）

　　即綜合判斷后的各決策的可能性為y，最后，對各可能判決按照一定的準(zhǔn)則（比如最大隸屬度方法、中心法等）進(jìn)行選擇，得出最優(yōu)結(jié)果。根據(jù)運算的y值，采用以下規(guī)則進(jìn)行判決應(yīng)注意：①判決結(jié)果應(yīng)有最大的隸屬度。②判決結(jié)果的隸屬度與必須大于某一閥值（一般情況取0.5）。③判決結(jié)果的隸屬度與其它判決的隸屬度值的差必須大于某一閥值（比如0.1）。

　　4火災(zāi)監(jiān)測的數(shù)據(jù)融合試驗

　　本設(shè)計對火災(zāi)監(jiān)測使用了溫度傳感器，可燃?xì)怏w探測器的煙霧探測器，數(shù)據(jù)融合的方法如圖3。

　　圖3基于模糊推理的數(shù)據(jù)融合的一般方法是在火災(zāi)故障監(jiān)測系統(tǒng)中，首先確定各個傳感器的權(quán)重，在設(shè)計中我們設(shè)定溫度傳感器，可燃?xì)怏w探測器的權(quán)重分別為W1=0.5,W2=0.3,W3=0.2；將最后的判決結(jié)果分為兩種：有火災(zāi)Y1和無火災(zāi)Y2；根據(jù)當(dāng)前的工作狀態(tài)，確定每個傳感器X對于每一判決Y的隸屬函數(shù)；再進(jìn)行線性變換運算，即可確定最后的結(jié)果。

　　比如，在某時刻，根據(jù)溫度傳感器的數(shù)據(jù)確定有無火災(zāi)的隸屬度分別為μ11=0.45，μ12=0.55，根據(jù)煙霧傳感器的數(shù)據(jù)確定有無火災(zāi)的隸屬度分別為μ31=0.9，μ32=0.1，采用線性變換運算得Y,

　　根據(jù)結(jié)果得有火災(zāi)隱患，應(yīng)該啟動氣溶滅火器。表1是模糊融合在火災(zāi)故障監(jiān)測系統(tǒng)中的試驗數(shù)據(jù)。

　　5結(jié)束語

　　將模糊推理數(shù)據(jù)融合方法應(yīng)用到多傳感器的電纜火災(zāi)故障監(jiān)測系統(tǒng)，與單一的傳感器相比，具有更高的準(zhǔn)確性的可信度。運行結(jié)果表明，這種方法對提高火災(zāi)故障檢測的可靠性是實用和有效的，可降低火災(zāi)報警的誤報率。但是，這種方法也有一些缺點，比如傳感器的權(quán)重和每一傳感器對判決的隸屬度值的分配方面，沒有形成統(tǒng)一的理論，需要依靠經(jīng)驗進(jìn)行設(shè)置。