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网络化传感器与多传感器数据融合技术的应用研究
资料介绍
随着计算机技术、网络通信技术的飞速发展，21世纪的仪器概念将是一个开放的系统概念，网络化传感器已成为传感器技术发展的一种趋势。而对于现有的测控系统而言，其中的传感器/执行器数以万计，而接口协议标准各异，这使得测控网络布线复杂，成本增加，并且传感器的数据处理和数据传输能力受到极大的限制。针对测控领域的这一现状，本文提出一种基于嵌入式的网络化传感器系统构建方法，应用多传感器数据融合技术对矿井环境参数数据进行数据处理并对环境安全状况进行评估。
该系统采用飞利浦公司推出的单片机 P89C669作为控制核心组成智能节点，根据网络化传感器的功能要求，应用模块化设计思想，开发出一种基于单总线与CAN总线的混合总线的现场测控节点。该节点具有数据采集、数据传输和人机交互功能，涉及单总线、RS232、RS485和CAN总线等多种接口，以方便实现多种组网方式。硬件设计充分利用了所使用的单片机资源，电路简单，稳定性强。软件部分充分考虑了网络传感器的应用环境，结合相应的协议标准设计出精简、高效的通讯协议。
利用自适应加权算法的简单、直观以及神经网络具有很强的容错性、自学习、自组织能力等优点，在分析矿井环境安全监测特点的基础上，设计自适应加权算法和BP神经网络的两级数据融合方案，并进行了相关的仿真研究，结果表明，此数据融合方案是有效的、可行的，能提供更全面、更精确的矿井环境信息。
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