模糊传感器在煤矿瓦斯监测中的应用.doc

2009年第28卷第1期 传感器与微系统TransducerandMicrosystemTechnologies 115 模糊传感器在煤矿瓦斯监测中的应用 付 华,王 涛,杨 崔 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁葫芦岛125105 * 摘 要研究了模糊传感器的结构原理与功能,并将其应用到煤矿瓦斯监测中,重点研究了模糊瓦斯传感 器数值和符号的转换过程,分析了不同环境下对模糊传感器检测量状态隶属度函数的修正方法。模糊传感器应用到煤矿瓦斯监测中,为煤矿安全监测提供了一种新的思路。关键词模糊传感器;瓦斯;语言描述;符号转换 中图分类号TP212 文献标识码A 文章编号 1000-9787200901-0115-02 Applicationoffuzzysensorincoalminegasmonitoring FUHua,WANGTao,YANGCui FacultyofElectricalandEngineeringContro,lLiaoningTechnicalUniversity,Huludao125105,ChinaAbstractThestructureprincipleandfunctionoffuzzysensorsarestudied,whichareappliedtominegasmonitoring,andtheconversionprocessofitsvaluesandsymbolsisfocusedon,theamendmentofthefunctionattachedtothedetectionstateindifferentcircumstancesisanalyzed.Fuzzysensorisappliedtothecoalminegasmonitoring,anewwayofthinkingforcoalminesafetymonitoringisprovided.Keywordsfuzzysensor;gas;languagedescription;symbolconversion 0 引 言 煤矿井下安全监测向来是煤矿生产的重中之重,然而,传统的测量方法力求被测量的数值准确性,其测量结果的表示是一种数值符号描述,对于一些专业数据,非专业人员可能根本不懂其含义。但随着现代控制技术的发展,出现了一种基于模糊思想的智能传感器,在一些实际并不需要准确知道测量结果的应用中,可以用人们熟悉的语言描述更能充分说明问题。例如煤矿井下瓦斯体积分数的监测,测得的数值是2,或者是5,这些数值符号本身是没有意义的,实际上更重要的是确定煤矿井下的瓦斯体积分数状态是处于 正常 、 危险 还是 很危险 。所以,用准确的数值描述很难说明井下瓦斯体积分数是否处于正常的状态下,然而,用模糊的概念就比较好地描述了这个问题,可以用 危险 、 正常 等语言来说明状态。因此,如何将数值量变为语言描述输出就是模糊传感器研究的问题。本文研究了模糊传感器的基本功能原理,并探讨其在煤矿瓦斯监测中的应用。 1 模糊传感器的结构原理与功能 * 相关的符号信息,实现被测对象信息自然语言符号化表示的智能传感器[1]。其中,将数值转换为人类语言符号是模糊传感器的核心内容,它依赖于模糊集合理论。 1.2 模糊传感器的功能 模糊传感器作为一种智能传感器,应具备智能传感器的各种功能。模糊传感器能够实现自组织学习功能,对不同的情况采取不同的测量方案,其学习功能是通过有导师学习算法和无导师自学习算法实现的;模糊传感器可以通过知识的集成而生成模糊推理规则,对测量数值进行拟人类自然语言的表达;感知功能,与传统传感器一样,具有各种敏感元件,例如压力、温度、流量等,不同的是输出结果不再是数字而是语言符号;模糊传感器具有通信功能,可以与上级系统进行信息交换。模糊传感器可以认为是一种智能的专家系统。 1.3 模糊传感器的基本结构 模糊传感器的原理框图如图1所示,其中的信号调理与转换层和传统传感器是一样的,数值/符号转换层负责完成将信号检测到的数值转换成人类自然语言,符号处理是根据自然语言的描述和知识库的内容进行模糊推理和合成,通信层负责与上级系统进行数据交换。 1.1 基本概念 模糊传感器是以数值测量为基础,能产生和处理与其 收稿日期2008-07-29 *基金项目国家自然科学基金资助项目70572070;辽宁省科技攻关计划资助项目2007231003 116 传感器与微系统 第28 卷 的范围015,将模糊集合P[0,15]视为基本论域,这里,选用3个语言变量值{正常,危险,很危险},分别对应{N,D,M}3个模糊子集。 正常 的初始隶属度函数为 n; 危险 的初始隶属度函数为 d; 很危险 的初始隶属 度函数为 m。 各状态的初始隶属度函数定义[3]如下 图1 模糊传感器原理框图Fig1 Blockdiagramoffuzzysensor n 1,p a e-kp-a,pak0 22 ,12 , 3 2 模糊传感器的语言描述方法 de-kp-b, 2.1 语义关系 模糊传感器通过语义关系将语言描述联系起来,例如语言描述气体体积分数值时可以是 很高 、 高 、 正常 、 低 和 很低 等语义关系,这些关系在数值域上也有大小之分。就煤矿瓦斯体积分数而言,体积分数超过5,可以认为 很危险 ,而低于2,可以认为处于 正常 状态,25可以用 危险 来描述。总之,语义关系是利用储存在传感器中的模糊算子产生模糊概念输出。 m 0,p b1-e -kp-b2 ,pbk0 式中 k为大于零的常数;a为 正常 的上限值;b为危险状态隶属度函数的中心值;p为实测瓦斯体积分数值。 当常系数k0.0025,a1时,得初始隶属度函数曲线如图3。 2.2 经验法 人类对事物的概念主要来自于学习,经验法是根据不同的测量结构和应用场合选定数值域表示概念的个数,通过经验算法产生相应的隶属度函数,然后,根据经验选取几个概念适应所需的测量要求,经验知识的获取可以通过相关训练算法产生对应的隶属度。为了增强模糊传感器的测量能力,必须对概念的隶属度函数进行训练[2]。 图3 瓦斯体积分数状态的隶属度函数Fig3 Membershipfunctionofgasvolumefraction 3.2 有导师学习 因为矿井中不同的开采层瓦斯体积分数高低的指标不同,所以,当改变环境时,需要对隶属度函数进行调整,一般可通过模糊传感器的学习来实现这一功能。 这里是以煤矿井下瓦斯的体积分数为背景,对于深浅不同的挖掘层,其对体积分数状态有以下几种要求体积分数要低;体积分数中等;体积分数可以偏高。不同的要求对测量结果需加以修正。根据实际情况和专家知识的综合,这里,定性差异地描述了上边所说的体积分数可以偏高的情况。 通过改变 1的特征测量点来实现。改变被测量,将整个被测范围按导师的经验将特征测量点固定下来。最后,按照隶属度函数正交性,即 ij1确定整个隶属度函数曲线[4]。图4即为一种学习后的隶属度函数曲线。 2.3 定性学习 模糊传感器通过比较专家知识来定性学习的,通过比较专家和模糊传感器对测量描述的差异确定模糊概念的描述。对于一个煤区由于位置不同瓦斯体积分数而相应改变。通常情况下,煤层的深度影响着瓦斯的体积分数。所以,根据不同的环境背景模糊概念的描述需要学习。3 模糊传感器在瓦斯监测中的应用 本文拟将模糊传感器应用到井下瓦斯监测上,瓦斯监测系统框图如图2 所示。 图2 瓦斯监测系统框图 Fig2 Blockdiagramofgasmonitoringsystem 图4 修正后的隶属度函数Fig4 Revisedmembershipfunction 3.1 数值/符号转换 对,选择一个120 120 传感器与微系统 第28卷化,结果如表1所示。 表1 微机械陀螺的优化结果 Fig1 Optimizationresultofmicro-machinedgyroscope 设计变量计算结果设计变量计算结果 VdV34.81 lx mwm mdm mdd mhd mld m432.2 511 4.3 2.62 42.8 135 参考文献 [1] 李新刚,袁建平.微机械陀螺的发展现状[J].力学进展, 2003,333289-299. 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[4] 吴庆洪,张纪会,徐心和.具有变异特征的蚁群算法[J].计算 机研究与发展,1999,36101240-1245. 图7 最优解保留策略和最大最小策略解收敛情况Fig7 ResultsconvergenceofkeepingbestwayandMMAS 表现出挥发系数 取0.4时,收敛速度和收敛值都比较适合;实验4说明最优解保留策略的收敛速度快,而最大最小策略的倒退现象虽然实现了解的多样性,但倒退现象在这里是不希望的。 综上所述,添加有单向单邻居元胞规则和启发矩阵D,挥发系数 取0.4,且采用最优解保留策略的优选机制,这样配置的元胞蚂蚁模型能取得较佳的路径规划效果。 作者简介 刘佶鑫1982-,男,江苏南京人,硕士,研究领域为移动机器人智能控制。 上接第116页4 实例结果分析 在瓦斯监测的问题中,测量体积分数数值为3,应该是 危险 状态了,而此时传感器监测的位置所允许的安全体积分数上限是5。所以,如图4对隶属度函数加以修正,得出经修正后的瓦斯状态模糊描述为 安全 ,而非 危险 。可见环境变换,隶属度函数需要通过自学习随之变换。5 结束语 本文介绍了一种智能传感器 模糊传感器的功能原理,并将其应用到煤矿的瓦斯监测系统之中,重点解决了模糊瓦斯传感器的语言概念的生成问题,在瓦斯检测传感器参考文献 [1] 洪文学,周少敏,韩峻峰,等.模糊传感器的基本结构[J].传 感器技术,1997,16455-57. [2] 周 斌,田 地,权 勇,等.模糊传感器在集气管压力控制 上的应用研究[J].仪器仪表学报,2005,268231-232.[3] 刘君华.智能传感器系统[M].西安西安电子科技大学出版 社,1999. [4] 洪文学,张少卿,韩峻峰,等.模糊温度传感器[J].传感器技 术,1998,17248-49. 作者简介 付 华1962-,女,辽宁阜新人,博士后,教授,主要研究