小波去噪和数据融合及在线监测系统中的应用

准确测量电力设备的各种运行参数,是电力设备在线监测系统进行故障诊断的重要前提,为了从被噪声干扰的各个传感器测量中获得更准确的测量结果,文中提出了一种基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法,数据重建的结果更精确地描述原信号,且算法具有计算量少、速度快等特点,并首次将红外测温仪应用于测量变压器绕组的温度在线监测系统中,现场数据的处理验证了该算法的正确性。     

采用多传感器信息融合的电厂电缆监控系统

围绕信息融合技术在火电厂监测系统的应用展开研究,探讨了信息融合技术工作原理,对多传感器融合算法进行了研究.结果表明,采用多传感器信息融合可以提高系统的测量精度和决策水平.将该技术应用于电厂电缆过热监控系统,在实际运行中取得了良好的效果,保障了电力设备的安全.     

基于异类传感器观测信息融合的UKF算法

针对传统的目标跟踪无迹卡尔曼滤波(UKF)滤波算法中,多传感器信息融合的前提是所有的传感器观测信息及维数相同,不适用于由多异类传感器组成的观测系统,提出一种改进的UKF滤波算法,以多异类传感器观测量扩展融合后的融合信息为新观测量建立混合坐标系下的非线性测量方程。通过仿真验证,提出的算法可以有效降低目标定位误差。     

基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统

井下瓦斯监测系统为多传感器监测系统,它通过不同功能、不同精度、不同位置的传感器,对所需要的被测量进行多方位、多角度的测量。但是,目前对于多传感器所测的数据还没有一种通用的、行之有效的处理方法,井下瓦斯浓度的监测很难作到实时、精确。因此,文章提出了一种基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统的设计方案,该方案采用改进的BP神经网络算法对多传感器数据进行融合,并采用两级融合的方式对数据进行处理,以得到井下环境特征。仿真结果表明,基于BP神经网络数据融合的瓦斯监测系统具有较高的测量精度,极大地提高了数据采集的可靠性、全面性和有效性。     

基于Hall和GMR的多传感器融合方法及实现

目前霍尔传感器（Hall）和巨磁阻（GMR）传感器均广泛地应用于电力系统电流测量。为同时发挥二者的优势、降低各自的局限性,在分析Hall和GMR的温度特性、噪声特性和被测电流范围的基础上,提出了一种基于Hall和GMR的多传感器融合方案。在定义GMR和Hall的灵敏度差值ΔS基础上,将被测电流i和灵敏度差值ΔS构成的融合域划分为四个域,在域Ⅱ、Ⅲ采用多传感加权观测融合Kalman滤波算法,将Hall和GMR的观测量和观测噪声融合后与状态方程联立进行Kalman滤波;在域Ⅰ采用数据加权融合最优权值分配的方法,给Hall的测量数据赋予较大权值,GMR的测量数据赋予较小的权值;在域Ⅳ,权值分配情况相反,各域之间可实现数据融合的平滑过渡。基于多传感器融合方法,设计了一种组合式闭环电流传感器,包括磁芯、电路部分设计及仿真。仿真和样机实验结果表明,在域Ⅱ、Ⅲ时多传感器融合值与真实值的均方根误差低至0.004;在域Ⅰ、Ⅳ时电流测量的相对误差Ei均在0.255 %以下。与单一传感器相比,多传感器融合的方法使组合式传感器测量电流范围增大,适用于温度变化范围较大的场景,电流测量精度及可信度更高。     

一种在线迭代聚类的多传感器一致性数据融合方法

为了提高多传感器一致性数据融合的效果,在进行多传感器测量数据融之前,必须要对各传感器的测量数据是否具有一致性进行判定处理;针对现有各种多传感器一致性数据融合方法存在的不足,文章运用统计学中的假设检验理论、聚类分析和正态分布的优良性质,提出了一种在线迭代聚类的多传感器一致性数据融合方法,用Matlab进行大量仿真实验的结果表明,文章给出方法优于现有的多传感器一致性数据融合方法。     

基于扩维贴近度的多传感器一致可靠性融合方法

对于先验知识未知的多传感器对某一目标特性进行多次测量的情形,提出一种基于模糊贴近度函数的融合算法。首先视各传感器的测量值为模糊集合,利用最大最小贴近度定义贴近度矩阵,并将前一次的融合值假设为观测值,参与当前次的融合运算,再通过扩维来度量不同时刻传感器测量值间的综合相近程度,然后参照已有的信噪比法定义了一致可靠性测度,进而得到多传感器数据的融合公式。应用实例及仿真验证了该方法的有效性。结果表明该算法计算简单,融合结果具有很好的精确性和稳健性。     

改进的动态加权多传感器数据融合算法

为采用多个传感器对某一目标特性进行多次测量,提出一种改进的动态加权多传感器数据融合算法。利用模糊集合理论中的隶属函数构造各观测值的支持度矩阵,通过增加矩阵维数度量观测数据在整个观测区间的相互支持程度,采用矩阵特征向量的稳定理论分配融合权重,得到数据融合估计的最终表达式。仿真结果表明,与同类方法相比,该方法的融合精度较高,具有较好的稳健性。     

多传感器模糊信息融合在煤矿安全中的应用

我国在矿井安全监测系统中,常采用单只传感器来实现对井下工作环境安全性的监测。为了克服单只传感器无法准确判断是否有危险发生,基于模糊集系统理论,提出一种应用多传感器模糊信息融合的监测方法,将监测设备的多只传感器所获得的信息模糊化,再将其融合,从而获取设备精确的状态估计。该方法充分利用了传感器提供的多种信息,提高了系统的识别率。实验结果表明:多传感器信息融合的识别准确率高于单传感器。因而,多传感器模糊信息融合是一种有潜力的新方法。     

不同维状态的多传感器航迹融合􀀂

在多传感器环境下,多个传感器在同一区域观测目标,各传感器可能采用不同的目标模型处理各自的测量数据,形成各自的目标航迹送到融合中心.当多个传感器观测到同一目标时,融合中心则需要对源于同一目标的传感器航迹进行融合处理.通过建立状态之间的映射,提出了不同跟踪模型下的输出目标估计状态之间的融合算法.仿真试验表明了算法的有效.     

Enhancing Federated Cloud Management with an Integrated Service Monitoring Approach

Cloud Computing enables the construction and the provisioning of virtualized service-based applications in a simple and cost effective outsourcing to dynamic service environments. Cloud Federations envisage a distributed, heterogeneous environment consisting of various cloud infrastructures by aggregating different IaaS provider capabilities coming from both the commercial and the academic area. In this paper, we introduce a federated cloud management solution that operates the federation through utilizing cloud-brokers for various IaaS providers. In order to enable an enhanced provider selection and inter-cloud service executions, an integrated monitoring approach is proposed which is capable of measuring the availability and reliability of the provisioned services in different providers. To this end, a minimal metric monitoring service has been designed and used together with a service monitoring solution to measure cloud performance. The transparent and cost effective operation on commercial clouds and the capability to simultaneously monitor both private and public clouds were the major design goals of this integrated cloud monitoring approach. Finally, the evaluation of our proposed solution is presented on different private IaaS systems participating in federations.     

Probability-based multiple-criteria optimization of bridge maintenance using monitoring and expected error in the decision process

In the context of limited financial resources under uncertainty, an important challenge is to introduce monitoring concepts in the general assessment, maintenance and repair frameworks of highway bridges. Structural health monitoring (SHM) provides new information on structural performance. As the monitoring duration increases, additional information becomes available. The knowledge of the structure is more accurate, but the monitoring costs are greater. Based on the accuracy of monitoring, different decisions can be made. These decisions involve uncertainties, and, consequently, are expressed in terms of probabilities. A probability-based approach for multiple criteria optimization of bridge maintenance strategies based on SHM is proposed. A measure of the error in the decision process, based on monitoring occurrence and duration, is proposed. Optimal solutions are obtained considering multiple criteria such as expected failure cost, expected monitoring/maintenance cost, expected accuracy of monitoring results, and ensuring that all constraints are satisfied.     

Performance monitoring of processes with multiple operating modes through multiple PLS models

Many industrial processes possess multiple operating modes in virtue of different manufacturing strategies or varying feedstock. Direct application of many of the current multivariate statistical process monitoring (MSPM) techniques such as PCA (principal component analysis) and PLS (projection to latent structures) to such a process tends to produce inferior performance. This can most be attributed to the adopted assumption by most MSPM methodologies of only one nominal operating region for the underlying process. It is therefore reasonable to develop separate models for different operating modes. In this paper, based on metrics in the form of principal angles to measure the similarities of any two models, a multiple PLS model based process monitoring scheme is proposed. Popular multivariate statistics such as SPE (squared prediction error) and T² can be incorporated in this framework straightforwardly. The proposed technique is assessed through application to the monitoring of an industrial pyrolysis furnace.     

基于MIMU的输电线路运动监测技术

在分析当前输电线运动监测技术优缺点的基础上,提出一种基于MIMU的输电线路运动监测技术.采集MIMU时间序列信号建立ARMA模型,对比力和角速度信号进行Kalman滤波处理;由于平动和转动的幅值是由比力和角速度积分所得,以各轴比力平方和与角速度平方作为衡量输电线平动和转动幅度的标准,并对数据进行分段,通过计算数据段间的欧式相似度衡量数据的变异程度来评估输电线平动和转动的幅度及变化趋势,对测得加速度和角速度做FFT变换得出运动频率.为验证运动监测技术,设计转台摇摆模拟输电线3种不同幅值运动,将数据进行上述算法处理,结果表明,估计出的平动和转动幅度趋势和幅值变化相同,且精确识别施加的频率为2Hz.实验室条件下,搭建的模拟系统正常工作.     

废气生物处理装置自动监控系统的设计

生物法处理是国内较新的一种高效工业有机废气污染治理技术，而具：有自动监控功能的智能化处理装置尚处于研制开发阶段。介绍了一种基于生物法处理技术的废气处理装置的基本结构，提出了基于PLC及网络通信技术实现其自动监控系统的方案，详细介绍了该监控系统硬件和软件实现方法。试验结果表明，该系统不仅可实现废气处理过程中各参量测定，而且可按照设定的不同工艺对装置进行自动调节控制。具有功能完善、运行稳定可靠、性价比高等特点。     

应用统计过程控制监控软件测试过程

统计过程控制(SPC)是通过使用控制图来制定过程决策和预测过程行为的一种质量控制方法.SPC的方法用于软件过程,可以通过描述过程行为来监控过程的稳定性.讨论了将SPC应用于软件测试过程,针对测试过程中所度量的不同分布形式的数据而采用不同计算方式应用SPC的控制图,然后根据控制图判断测试过程是否稳定,并分析可能存在的可归属原因.     

Location pairs: a test coverage metric for shared-memory concurrent programs

We present a coverage metric targeted at shared-memory concurrent programs: the Location Pairs (LP) coverage metric. The goals of this metric are (i) to measure how thoroughly a program has been tested from a concurrency standpoint, i.e., whether enough qualitatively different thread interleavings have been explored, and (ii) to guide testing towards unexplored concurrency scenarios. This metric was inspired by an access pattern known to lead to high-level concurrency errors in industrial software and in the literature. We built a monitoring tool to measure LP coverage of test programs. We used the LP metric for interactive debugging, and compared LP coverage with other concurrency coverage metrics on Java benchmarks. We demonstrated that LP coverage corresponds better to concurrency errors, is a better measure of how well a program is exercised concurrency-wise by a test set, reaches saturation later than other coverage metrics, and is viable and useful as an interactive testing and debugging tool.     

基于人工神经网络的苹果气体识别方法研究

将气体传感器阵列与人工神经网络模式识别技术相结合,建立了电子鼻系统,对水果变化过程进行监控。尝试对3种不同状态(好、碰伤、坏)的苹果气体进行定性识别。实验结果表明:结合主成分分析的人工神经网络方式为模式识别、分类提供了快速准确的辨识方法,对红富士苹果进行分类时正确率在83.33%以上。     

桥梁结构挠度自动监测技术的现状与发展

分析了几种桥梁挠度自动监测技术的基本原理、性能特点及应用范围,并对其测量精度、测量方式和适用桥型等特点进行了对比。最后,指出未来桥梁挠度监测技术的发展趋势。     

基于NB-IoT的室外环境空气质量在线监测系统设计

为精准计量污染性气体在室外环境中的浓度水平,实现对室外环境空气质量的准确监测,设计基于NB-IoT的室外环境空气质量在线监测系统;利用电源电路输出的电量信号,调节微控制器、温湿度传感器、细颗粒物浓度传感器、二氧化碳浓度传感器四类应用设备之间的实时连接关系,完成空气质量在线监测的硬件终端平台设计;借助NB-IoT密钥文本,计算空口协议栈表达式,实现对监测系统安全运行机制的完善;分别从main函数、数据信息采集函数、监测任务函数3个角度着手,求解监测系统运行过程中的主要应用函数,并根据具体计算数值,调节各级硬件设备之间的连接关系,完成基于NB-IoT的室外环境空气质量在线监测系统设计;实验结果表明,NB-IoT机制作用下,在线监测系统在不同温度、湿度条件下,均可以将二氧化碳气体实测浓度与真实浓度之间的差值控制在3 ppm以内,与远距离多通道型监测系统相比,更符合室外环境空气质量监测的实际应用需求。