一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统及方法，其中系统包括：现场采集模块，用于采集现场数据信息并发送至数据处理模块；数据处理模块，利用多数据融合技术，实现气体的定性分析和定量分析，并将处理后的数据通过通信模块实时传递到预警处理模块；通信模块，用于实现现场端与监控端的数据传输通信；预警处理模块，位于监控端，具有数值预警、趋势预警和溯源功能；报警模块，利用预警处理模块的数值预警和趋势预警结果，通过通信模块，实现现场端与监控端的双向预警。与现有技术相比，本发明专利技术具有监测精度高、预警反应速度快等优点。快等优点。快等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统及方法


[0001]本专利技术涉及监测预警领域，尤其是涉及一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统及方法。

技术介绍

[0002]智能气体监测与预警系统主要用于生产过程、施工现场的可燃气体，有害气体，以及现场环境数据的监测，在工业生产的过程与环境中，可燃性气体和有毒有害气体伤害事故不断发生，使得人们越来越重视对现场环境，工作场所的气体监测。
[0003]目前气体传感器监测种类相对单一，不能满足生产施工现场多种气体同时检测的要求；且对于混合气体，各种参数之间存在耦合性，干扰性，滞后性等缺陷，影响了精确度与时效性。
[0004]现有智能气体监测与预警设备，仅仅监测现场的气体与环境的因素，并没有考虑现场工作人员的身体状况(例如心率、血压、位置等)。
[0005]现有预警方式主要是利用数值预警，即通过设置预警阈值，当某一量达到或接近阈值时开始报警；有的设备通过降低阈值来实现尽早预警，这种方式虽然可以实现预警，但降低了预警门槛，不利于实现预警的精确性和时效性；
[0006]大多数预警系统无法对泄漏点准确及时定位，不能实现连续预警，无法满足现场与监控端联动预警，双向预警。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的就是为了提供一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统及方法，用以实现对现场气体、生产环境(温度、湿度、噪声)以及现场工作人员身体状况(心率，血压，位置信息)的监测，并实现现场端和监控端的双向预警。
[0008]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0009]一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，包括：
[0010]现场采集模块，位于现场端，由多个传感器组成，用于采集现场数据信息并发送至数据处理模块；
[0011]数据处理模块，位于现场端，利用多数据融合技术，实现气体的定性分析和定量分析，并将处理后的数据通过通信模块实时传递到监控端的预警处理模块；
[0012]通信模块，用于实现现场端与监控端的数据传输通信，实现数值预警与趋势预警相互联络的双向预警；
[0013]预警处理模块，位于监控端，具有数值预警、趋势预警和溯源功能，数值预警通过判断处理后的数据是否大于预配置的阈值，判定是否触发报警；趋势预警利用神经网络算法，基于处理后的数据，判断变化趋势，实现超前预警；溯源功能用于判断排放源和泄漏点；
[0014]报警模块，利用预警处理模块的数值预警和趋势预警结果，通过通信模块，实现现场端与监控端的双向预警。
[0015]所述传感器包括气体检测传感器、温度湿度传感器、定位传感器、人体状况的心率血压传感器。
[0016]所述多数据融合技术将现场数据信息的均方误差和测量精度信息进行融合，依靠测量精度确定不同传感器数据之间的权数，通过均方误差最小化确定最优权数，从而基于自适应加权处理得到最优融合值，实现定性和定量分析。
[0017]所述趋势预警利用神经网络算法，对实时数据的变化趋势进行预测，若与预测曲线相拟合，则触发报警模块，若不拟合，则存储数据。
[0018]所述溯源功能通过实时监测管道内气体浓度值扩散等值线，由等值线扩散规律结合模糊算法监测区域内的排放源，并通过定位传感器定位泄漏点。
[0019]一种基于多数据融合的智能气体监测与预警方法，包括以下步骤：
[0020]获取位于现场端的多个传感器发送的现场数据信息；
[0021]利用多数据融合技术，实现气体的定性分析和定量分析，得到数据处理结果；
[0022]在监控端判断数据处理结果是否大于预配置的阈值，若是，则触发数值预警，在现场端和监控端进行双向报警；
[0023]利用神经网络算法，基于数据处理结果，判断变化趋势，实现趋势预警，若触发趋势预警，则在现场端和监控端进行双向报警；
[0024]基于溯源方法判断排放源和泄漏点。
[0025]所述传感器包括气体检测传感器、温度湿度传感器、定位传感器、人体状况的心率血压传感器。
[0026]所述多数据融合技术将现场数据信息的均方误差和测量精度信息进行融合，依靠测量精度确定不同传感器数据之间的权数，通过均方误差最小化确定最优权数，从而基于自适应加权处理得到最优融合值，实现定性和定量分析。
[0027]所述趋势预警利用神经网络算法，对实时数据的变化趋势进行预测，若与预测曲线相拟合，则触发趋势预警，若不拟合，则存储数据。
[0028]所述溯源方法通过实时监测管道内气体浓度值扩散等值线，由等值线扩散规律结合模糊算法监测区域内的排放源，并通过定位传感器定位泄漏点。
[0029]与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
[0030](1)本专利技术提供了一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，用以实现对现场气体、生产环境(温度、湿度、噪声)以及现场工作人员身体状况(心率，血压，位置信息)的全方位监测，监测数据源广，能够更全面的进行监测和预警。
[0031](2)本专利技术利用数据融合技术对多个传感器的数据进行融合，不需要测量数据的任何先验知识即可实现高精度的数据融合，从而降低各数据参数之间的干扰性、耦合性，提高监测精确度和效率。
[0032](3)本专利技术兼顾数值预警和趋势预警，一方面，通过数值预警，如某一数据超过阈值即可实现声光报警；另一方面，将监测的数据通过搭建的无线网实时传递到监控端，在监控端利用神经网络算法，实现对数据变化趋势的预测，实现趋势预警，大大减少了预警的反应时间。
[0033](4)本专利技术通过实时监测无线传感网络检测到的管道内多种气体的浓度值扩散等值线，由等值线扩散规律结合模糊算法，即可快速、准确的监测到区域内的排放源和泄露
点。
[0034](5)本专利技术的数值预警与趋势预警是双向预警，一旦触发某种报警，就可实现现场端与监控端的联动报警，为生产施工提供双重保障。
[0035](6)本专利技术通过现场实时获取的数据实现监测和预警，实时性好。
附图说明
[0036]图1为本专利技术的系统结构示意图；
[0037]图2为多数据融合和定性定量分析过程；
[0038]图3为预警处理过程示意图；
[0039]图4为样机案例图解；
[0040]图5为本系统采用硬件实现的结构图；
[0041]图6为单片机最小系统；
[0042]图7为气体传感器阵列采集电路；
[0043]图8为温湿度传感器与单片机的连接示意图；
[0044]图9为心率监测传输电路；
[0045]图10为通信串口电路图；
[0046]图11为芯片电路的稳压处理电路图。
具体实施方式
[0047]下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。
[0048]一种基于多数据融合的智能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，其特征在于，包括：现场采集模块，位于现场端，由多个传感器组成，用于采集现场数据信息并发送至数据处理模块；数据处理模块，位于现场端，利用多数据融合技术，实现气体的定性分析和定量分析，并将处理后的数据通过通信模块实时传递到监控端的预警处理模块；通信模块，用于实现现场端与监控端的数据传输通信，实现数值预警与趋势预警相互联络的双向预警；预警处理模块，位于监控端，具有数值预警、趋势预警和溯源功能，数值预警通过判断处理后的数据是否大于预配置的阈值，判定是否触发报警；趋势预警利用神经网络算法，基于处理后的数据，判断变化趋势，实现超前预警；溯源功能用于判断排放源和泄漏点；报警模块，利用预警处理模块的数值预警和趋势预警结果，通过通信模块，实现现场端与监控端的双向预警。2.根据权利要求1所述的一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，其特征在于，所述传感器包括气体检测传感器、温度湿度传感器、定位传感器、人体状况的心率血压传感器。3.根据权利要求1所述的一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，其特征在于，所述多数据融合技术将现场数据信息的均方误差和测量精度信息进行融合，依靠测量精度确定不同传感器数据之间的权数，通过均方误差最小化确定最优权数，从而基于自适应加权处理得到最优融合值，实现定性和定量分析。4.根据权利要求1所述的一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，其特征在于，所述趋势预警利用神经网络算法，对实时数据的变化趋势进行预测，若与预测曲线相拟合，则触发报警模块，若不拟合，则存储数据。5.根据权利要求2所述的一种基于多数据融合的智能气体监测与预警系统，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱瑞，于飞杨，王学超，唐云，袁斌霞，傅思嘉，
申请(专利权)人：上海电力大学，
类型：发明
国别省市：