基于多传感器数据融合的火灾报警系统设计

介绍了基于嵌入式的多传感器数据融合火灾报警系统的硬件及软件设计方案,并利用数据融合算法,对用于探测火灾信息的多传感器的数据进行处理,使火灾的判断具有较高的准确性和快速性。     

无线传感器网络中的信息融合技术研究

介绍了无线传感器网络的组成及特点,讨论了信息融合的定义、处理层次及三种方法的特性比较。重点描述了无线传感器网络中的信息融合过程,包括信息的预处理,信息融合的实现算法,提出了基于统一建模语言UML的信息融合框架,该框架可以根据实地环境的不同和当时可利用的资源而动态地改变。阐述了信息融合处理过程中五大模块的组成。实验结果验证了该框架的有效性。     

信息融合技术在智能楼宇防火报警系统中的应用

防火报警系统是智能楼宇的一个不可或缺的重要组成部份.传统的火灾报警系统只要监测传感器中有1只传感器的被监测量超限,系统就报警,使系统的误报率升高,可信度大大降低.运用多传感器融合技术,采用模糊神经网络技术进行信息融合,使得防火报警系统的可靠性得到大大提高.     

基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合

目标运行建模过程中,存在系统参数不确定的情形．将基于标准卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法由系统参数确定的情形推广至参数不确定的情形,给出了基于区间卡尔曼滤波的多传感器信息融合算法,解决了系统参数不确定情形下系统状态估计的融合问题．给出的状态估计不再是目标的状态点估计,而是目标状态的区间估计．     

基于ZigBee通讯技术的火灾智能报警系统构建

文章介绍了无线火灾自动报警系统硬件部分组成.利用无线智能火灾报警器,火灾报警控制器,声光报警器,短信模块及ZigBee通讯技术研制构建了无线智能火灾报警系统.利用LabVIEW软件平台研制开发了无线智能火灾报警器的软件部分,其中多语音通道声光报警及短信报警方式的联合使用为智能报警的实现提供了基础.     

基于ARM技术的家庭火灾自动报警系统的开发

研究开发了一种基于ARM技术的家庭火灾自动报警系统,系统由火灾监控器、火灾探测器、监控平台以及GSM模块构成.可实现火灾的现场警报以及远程短信报警功能,且具备自动切断家用总电源、自动排烟、自动喷淋等功能.该系统的应用将会提高火灾的扑救效率,甚至可以将火灾扼杀在萌芽状态.     

无线传感器网络数据融合技术研究

针对无线传感器网络中各个节点单独传送数据到汇聚节点,浪费传感器节点的能量,并降低信息收集的效率,通过基于平面路由的数据融合,基于层次路由的数据融合和基于地理位置路由三个方面对无线传感器网络数据融合协议进行了分析和比较。     

基于数据融合技术的火灾报警系统的研究与设计

提出了一种基于现场总线的神经网络和模糊推理的多传感器数据融合技术,对所采用的数据融合技术进行了详细介绍.通过模拟实际输入信号的仿真结果证明,采用神经网络BP算法和模糊推理的多传感器数据融合技术能够准确预报火灾,有效降低误报率,达到了预期良好的效果.     

基于ZigBee技术的火灾自动报警系统设计

ZigBee是一种低速率、低成本、低功耗的短程无线通信技术。针对这些优点及现有的有线火灾报警系统所存在的问题,本文设计了一种基于ZigBee网络的火灾自动报警系统。     

火灾报警技术与火灾报警系统发展

火灾已成为我国常发和具有破坏性以及影响力最强的灾害之一.随着经济建设的快速发展,火灾隐患也在逐渐增加,火灾报警系统已成为必要的装置.火灾报警系统对现代建筑起着极其重要的保障作用.本文主要对火灾报警技术与火灾报警系统的发展进行了初步的探讨,相信对当前火灾报警系统发展有所裨益.     

基于Multi-Agent技术的三层信息融合系统研究

针对传统传感器网络管理复杂,系统信息融合智能化不高、精度低和模式单一、结构不清晰等不足,首先分析了Multi-Agent技术、传感器网络技术以及信息融合技术的独特优势,然后采用计算机网络分层结构思想和基于人工智能本体的知识表达理念,在信息融合过程中采用改进的SVM分类方法,构建了一种基于Multi-Agent技术的多传感器三层信息融合系统并对其具体融合过程进行了分析。最后对分类过程用MATLAB进行了分析。实验结果表明:系统分类精度较高,一定程度上不仅明显弥补了传统传感器的诸多不足,而且为后期决策提供了较为精准的目标参数。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后,采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用DempserShafer(D-S)证据理论融合算法对各证据进行融合,最终,实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明:该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于小波分析法的传感器信息融合的运动损伤检测方法

传统方法针对多组传感器路径中的检测点,在很大程度上会出现若干存在差异的损伤发生概率,导致运动损伤检测不准确。为此,提出一种传感器信息融合的运动损伤检测方法。利用多帧帧间差的累积消除空洞效应,在此基础之上,融合传感器确定出准确的人体运动区域,以此对不同场景人体运动进行监测;采用小波分析法对监测结果的非平稳信号进行分析,得到运动损伤特征。将传感器信息融合和小波神经网络结合在一起,获取所有传感器的小波能量特征向量,按照最大概率密度函数值和特征向量获取融合运动损伤检测结果及损伤种类。实验结果表明,所提方法检测结果准确,实用性强。     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态,实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断,将数据融合技术与神经网络相结合,建立电机故障诊断系统。在数据融合级上,将故障特征量进行分类处理,然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明,该诊断系统提高了电机故障诊断的精度,并能满足诊断的实时性要求。     

基于信息融合理论的风机故障诊断

借助粗糙集理论中的动态层次聚类的连续属性离散化算法和属性约简算法,对金属矿主通风机各类特征信息在线监测的数据进行融合,去除风机故障诊断决策表中的冗余和不一致信息,分析并推导出导致风机故障各因素的内在联系,找出关键因素和非关键因素,最终提取出故障诊断规则.研究结果表明:该故障故障方法能够对金属矿主通风机故障做出快速准确的诊断,并且在某矿山的实际应用中取得了良好的效果,达到了预期的目标.     

基于信息融合技术的大型水轮发电机故障诊断

为了能够从多方面反映水轮发电机组系统状态,实现对水轮发电机组故障模式的自动识别与准确诊断,将信息融合技术应用于水轮发电机组故障诊断系统。根据故障特征量将故障进行分类处理,采用多个并联的BP子神经网络进行水轮发电机组故障的局部诊断,获得彼此独立的证据,再运用D-S证据理论融合算法对各证据进行融合,最终实现对水轮发电机组故障的准确诊断。诊断测试实验证明:采用该诊断系统可有效地提高诊断可信度,减少诊断的不确定性。     

基于RFID技术的位置信息辅助系统

为提高车辆获取位置信息的准确性,基于RFID(射频识别)技术提出一种车辆位置信息辅助系统,在本系统中,将RFID标签铺设至路面上,为装有RFID读卡器车辆提供准确的道路和位置信息系统.根据标签中提供的位置信息,利用车间通信,并依据车辆的运行状态,让无RFID车辆同时能够计算出自身的位置,达到信息扩散与共享的效果.本文结合8种不同的道路状况,进行仿真实验.结果表明:本系统能够在不同的道路状况下良好运行,实现位置信息的扩散与共享.     

针对证据冲突状态的图像融合技术

为解决D-S（Dempster-Shafer）证据理论在较大证据冲突下的结果失效问题,根据最大信息熵原理,提出一种基于马尔可夫过程的证据冲突处理方法.当证据间表现出冲突特性时,通过马尔可夫过程平稳分布获得冲突证据的一致性输出,再与后续证据进一步融合,获取客观科学的融合结果.红外序列图像融合仿真表明：提出的融合方法的收敛性与融合结果均优于经典D-S证据理论,对消除证据融合过程中的主观因素起到一定的作用.     

基于数据挖掘技术的智能信息处理系统

着重阐述在数据挖掘阶段提出并改进基于关联规则的Apxioxi并行算法、基于分类的判定树归纳算法和基于聚类的K簇算法,并将几种算法综合应用到智能信息处理过程中。     

基于加密技术的军队图书管理信息系统

图书馆是重要的信息储藏库和交流平台,如何更方便、更安全地利用图书馆的资源已成为军队信息化建设的首要任务.以某师图书馆管理信息系统的开发为背景,研究了数据库技术和加密技术,应用改进的AES算法实现了对重要数据的加密,并采用身份验证、访问控制及审计跟踪等保证了系统的安全运行.