健康管理中多传感器数据融合方法研究

聂增丽 重庆工程学院电子与物联网学院

引言：近些年来，传感器技术获得了迅速发展，各种多传感器信息系统大量涌现，在一个系统中装配的传感器在数量上和种类上也越来越多。管理信息具有实时采集、数据庞大，现有数据处理和共享交换在功能、性能、可靠性方面已经不能提供足够的支撑。

1.多传感器数据融合概述

随着电子技术的飞速发展，传感器技术日益成熟。多传感器网络可以有效过滤掉测量中的误差扰动，以获得比单传感器更加精确的测量数据。由于健康管理涉及城市管理的水、电、气、热等众多方面，对象复杂不好进行数据融合研究，将选取健康管理中最具代表性的气体监测项目中的业务情况、传感设备、数据类型等内容为数据融合研究的对象。

2.气体监测的多传感器系统特点和控制结构

健康管理拟解决以下几个关键技术：（1）设计研究一个普遍适用于具有地点分布广、数量种类繁多、数量巨大、采样频繁特点的传感设备数据传输无线传感网，该网络具有可承载传输数据大，安全性要求高能力。（2）根据健康管理特点研究一个高效实用的多传感器数据融合算法；解决现场网关设备数据融合问题。（3）设计开发一组普适便捷的物联网应用中间件架构及数据处理层压缩算法，可实现各种标签和传感器等感知元件与应用系统之间数据传输、过滤、数据格式转换，具有统一的传感信息接入标准。

3.气体监测的现场自动控制系统

3.1 现场自动控制系统

气体监测的现场自动控制系统架构气体监测系统借助监控终端进行日常监控，有效抑制安全隐患事故的发生，从而提高燃气行业安全管理水平。当发生燃气泄漏时，系统能够把相关报警信息通过短信发送给相关人员。如用户联系人及相关单位负责人；同时丰台区监测管理系统将报警信息上传给市级监测平台。应急管理需要覆盖城市全部辖区面积，实现跨部门、跨区域的统一指挥协调，进行统一应急、联合行动。

现场自动控制系统主要由可燃气体报警控制器、可燃气体浓度探测器、湿度传感器、紧急事故自动切断阀、防爆轴流风机、二氧化碳浓度传感器、粉尘浓度传感器组成，形成一套独立的燃气报警控制系统。由于气体的泄漏会造成室内某个可燃气体传感器数值的异常。因此在实际现场，将各类传感器分散布于屋内，对每个可燃气体传感器数值进行监测，出现异常立刻报警。而其他传感器用于对室内环境的一个评估，为了减少上传的数据量，系统中采用数据融合的方法对其他种类传感器数值进行估算。

3.2 气体监测的多传感器系统特点

气体监测的现场传感器网络是将大量的具有通信计算能力的微小传感路节点，通过人工部署方式设置在厨房、气瓶间等需要监测的监控区域，并自组形成独立的智能自治测控网络系统，能够监测、感知和采集各种环境信息或监测对象的信息。

因传感器节点数量多，节点设备部署一般采用规范方式进行安装，传感器节点的位置需预先设计确定；在任意时刻，节点间都可通过无线信道连接，形成自组织网络拓扑结构；

传感器节点间具有很强的协同能力，通过局部的数据采集、预处理以及数据交互来完成全局任务。传感器网络是一种平等的无中心节点全分布系统。因为大量传感器节点是密集布设的，传感器节点间的距离很短，所以多跳而对等通信方式比传统的单跳而主从通信方式更适合在本网络中使用，由于每跳的距离较短，收发器可以在较低的能量级别上工作。

3.3 气体监测现场传感器部署

在气体监测系统中，通常需要获得试点环境的整体预估，以此来评判试点的危险程度。因此需要不同种类传感器实时监测试点内的多种变量，此外，在试点当中测量同种变量时，可能会出现数值的偏差。导致偏差的原因有很多种，（如可燃气体传感器距离液化石油气管道泄漏点近，或者传感器出现自身故障）为了解决这些问题，采用多传感器进行测量可以弥补单传感器测量时带来的准确度不高，可靠性不强等问题，对目标或者事件的确认增加了可信度。

4.结论

以健康管理中气体监测传感设备为研究对象，围绕着多传感器数据融合问题展开讨论，结合气体监测系统多传感器应用特点和控制结构；选择采用加权平均数据融合算法作为液化气监测系统的数据融合方法进行设计。以气体监测传感数据为对象，研究并设计了一套数据融合算法，并将该算法应用到气体监测管理系统中，以气体监测现场的二氧化碳浓度传感器为实验对象验证算法的可用性。