0 引言

　　現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)以綜合、復(fù)雜、大型、連續(xù)為特點，采用大量傳感器來監(jiān)測和控制生產(chǎn)過程。多傳感器系統(tǒng)的出現(xiàn)導(dǎo)致信息量劇增，采用信息融合技術(shù)可更有效地利用信息資源。在復(fù)雜的工業(yè)控制系統(tǒng)中，控制過程需同時涉及多個信息，特別是各信息間的聯(lián)系，信息的有機組合蘊涵的信息特征以及信息的整體狀況，并需要根據(jù)綜合狀況所描述的過程運行特點進行控制。

　　1 多傳感器信息融合

　　1.1 多傳感器信息融合的概念

　　多傳感器信息融合是指協(xié)調(diào)使用多個傳感器，把分布在不同位置的多個傳感器所提供的局部不完整觀測量及相關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)信息加以綜合，消除多傳感器信息之間可能存在的冗余和矛盾，并加以互補，降低其不確定性，獲得對物體或環(huán)境一致性描述過程。即對來自多個傳感器的數(shù)據(jù)進行多級別、多方面、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義信息，這是任何單一傳感器所無法獲得的。

　　1.2 多傳感器信息融合的方法

　　常用的信息融合方法有加權(quán)平均法、卡爾曼濾波、經(jīng)典推理法、貝葉斯估計、D-S證據(jù)決策理論、品質(zhì)因素法、模板法、熵理論、聚類分析、模糊推理、產(chǎn)生式規(guī)則、遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有很強的信息處理能力，對復(fù)雜的工業(yè)智能監(jiān)測控制系統(tǒng)及在處理不確定性的信息上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個強有力的工具，因而為信息融合提供了一個很好的方法。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于信息融合的基本思想是：根據(jù)當(dāng)前系統(tǒng)所接受到的樣本相似性，確定分類標(biāo)準(zhǔn)。確定的方法主要表現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的分布上，同時可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)功能來獲取知識，得到不確定性推理機制。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)諧振理論ART（Adaptive Resonance Theory）的方法。圖1是可處理模擬信息的ART-2的網(wǎng)絡(luò)示意圖。

　　競爭學(xué)習(xí)機制和自穩(wěn)學(xué)習(xí)機制是自適應(yīng)諧振理論（ART）的基礎(chǔ)。競爭學(xué)習(xí)機制只改變與競爭得勝者有關(guān)的各個權(quán)重系數(shù)，而其他所有的權(quán)重系數(shù)皆維持不變。通過學(xué)習(xí)，不同客體的觀察向量集合都找到了各自相應(yīng)的獲勝輸出分量，因而根據(jù)獲勝者的編號就能自然地對它們進行分類。

　　自穩(wěn)學(xué)習(xí)機制由信息反饋通道、比較機制及相應(yīng)的算法構(gòu)成，其工作過程描述如下：1）競爭選擇運算；2）構(gòu)成反饋信息通道；3）比較相似度；4）調(diào)整權(quán)重系數(shù)。

　　2 工業(yè)控制系統(tǒng)與信息融合

　　2.1 工業(yè)控制中的信息融合

　　在工業(yè)控制中，過程運行狀況簡稱工況。在簡單的系統(tǒng)中，某傳感器的輸出可大體反映工況。而在復(fù)雜的工業(yè)生產(chǎn)過程中，工況無法用一個或幾個過程變量直接表示，某傳感器的輸出只是描述了工況的一個側(cè)面。采用適當(dāng)?shù)男畔⑷诤戏椒ǎ瑢牟煌瑐?cè)面描述工況的多個傳感器信息融合，就有可能獲得對工況的完整描述，能據(jù)此進行操作和實時干預(yù)，或系統(tǒng)按工況進行自動控制。圖2表明了信息融合控制的原理，這個過程可分解為以下部分：

　　1）傳感器信息獲取，包括多傳感器系統(tǒng)、傳感器信息預(yù)處理和軟測量、人機接口。該部分包括硬件和有關(guān)軟件，應(yīng)盡可能地將反映對象運行狀態(tài)和環(huán)境的信息直接或間接檢測出來，包括對象的狀態(tài)量，被控量以及環(huán)境信息。

　　2）聚類融合控制，由一系列軟件模塊組成，是完成智能監(jiān)測控制的核心部分。

　　3）解釋機構(gòu)，包括硬件和有關(guān)軟件，如圖、文、聲、光、多媒體輸出設(shè)備等。對系統(tǒng)當(dāng)前狀態(tài)和聚類融合結(jié)果進行解釋，并通過人機接口回答用戶提出的問題。在不具有自動控制功能的智能監(jiān)測系統(tǒng)中，例如故障診斷系統(tǒng)、生產(chǎn)操作指導(dǎo)系統(tǒng)等，解釋機構(gòu)完成了系統(tǒng)的全部輸出功能：顯示生產(chǎn)系統(tǒng)的當(dāng)前工況、故障診斷結(jié)果、隱含故障和險情預(yù)報、生產(chǎn)操作的建議和指導(dǎo)等。

　　4）執(zhí)行機構(gòu)，包括有關(guān)的功率放大和執(zhí)行裝置等硬件，根據(jù)聚類融合控制運算的結(jié)果實現(xiàn)自動反饋控制。

　　2.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計

　　系統(tǒng)主要由 ARM920T核的處理器SamsungS3C2410，外部RAM、Flash、D／A轉(zhuǎn)換芯片、LCD和RS232接口組成，S3C2410芯片內(nèi)部自帶一個8路10位A／D轉(zhuǎn)換器，所以不用外擴A／D轉(zhuǎn)換芯片，系統(tǒng)總體的硬件框圖如圖3。

　　2.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計

　　1）Linux操作系統(tǒng)移植

　　Linux具有源代碼開放的特點，Linux操作系統(tǒng)雖然不是微內(nèi)核結(jié)構(gòu)，但是其采用動態(tài)模塊加載，使Linux的裁減極為方便，模塊化的結(jié)構(gòu)使得用戶可對其方便地進行配置，去除用戶系統(tǒng)不需要的模塊，減小系統(tǒng)的開銷。Linux系統(tǒng)包括Bootloader（引導(dǎo)程序）、內(nèi)核（kernel）和根文件系統(tǒng)，在Linux系統(tǒng)下開發(fā)，步驟包括：（1）配置編譯Bootloader和Linux kernel，并將其燒寫到目標(biāo)平臺上；（2）燒寫根文件系統(tǒng)；（3）建立交叉編譯環(huán)境。

　　2）聚類融合子程序算法

　　聚類融合子程序是整個系統(tǒng)的核心，包含了信息融合中的融合數(shù)據(jù)庫和專家知識庫，以及在監(jiān)測、控制和運算、變換過程中所需要的數(shù)據(jù)和知識。圖4是聚類融合算法的流程圖。

　　3）界面設(shè)計

　　Qt／Embedded由挪威TrollTech公司出品，是一個完整的C++應(yīng)用程序開發(fā)框架，故選用Qt進行設(shè)計。Qt包含一個類庫和用于跨平臺開發(fā)的工具。除C++庫和豐富的API之外，QT將外部輸入設(shè)備抽象為輸入事件，可以支持多種硬件設(shè)備，使用戶不僅可以進行圖形界面程序的開發(fā)，而且能夠?qū)Φ讓佑布M行控制。圖5是模擬鍋爐水位、流量、壓力3個傳感器輸入的信息融合控制界面。

　　3 總結(jié)

　　多傳感器信息能完善、精確、可靠地反映對象和環(huán)境的特征，將信息融合技術(shù)引入工業(yè)控制能更有效地利用信息資源。ARM作為32位RISC架構(gòu)的微處理器，具有高集成度、高可靠性等特點，能解決傳統(tǒng)工業(yè)生產(chǎn)過程由于設(shè)備和器件相對分散所導(dǎo)致可靠性不高、抗干擾能力差的問題。