基于ARM的多传感器在工业控制中的应用

本文摘要：章节 现代工业生产以综合、简单、大型、倒数为特点，使用大量传感器来监测和掌控生产过程。多传感器系统的经常出现造成信息量激增，使用信息融合技术可更加有效地利用信息资源。 在简单的工业控制系统中，掌控过程须要同时牵涉到多个信息，尤其是各信息间的联系，信息的有机人组蕴涵的信息特征以及信息的整体状况，并必须根据综合状况所叙述的过程运营特点展开掌控。

章节　　现代工业生产以综合、简单、大型、倒数为特点，使用大量传感器来监测和掌控生产过程。多传感器系统的经常出现造成信息量激增，使用信息融合技术可更加有效地利用信息资源。

在简单的工业控制系统中，掌控过程须要同时牵涉到多个信息，尤其是各信息间的联系，信息的有机人组蕴涵的信息特征以及信息的整体状况，并必须根据综合状况所叙述的过程运营特点展开掌控。　　1多传感器信息融合　　1.1多传感器信息融合的概念　　多传感器信息融合是指协商用于多个传感器，把产于在有所不同方位的多个传感器所获取的局部不原始观测量及相关联数据库中的涉及信息加以综合，避免多传感器信息之间有可能不存在的校验和对立，并加以有序，减少其不确定性，取得对物体或环境一致性叙述过程。

即对来自多个传感器的数据展开多级别、多方面、多层次的处置，从而产生新的有意义信息，这是任何单一传感器所无法取得的。　　1.2多传感器信息融合的方法　　常用的信息融合方法有加权平均法、卡尔曼滤波、经典推理小说法、贝叶斯估算、D-S证据决策理论、品质因素法、模板法、熵理论、聚类分析、模糊推理、产生式规则、遗传算法、神经网络。其中，神经网络方法具备很强的信息处理能力，对简单的工业智能监测控制系统及在处置不确定性的信息上，神经网络是一个强有力的工具，因而为信息融合获取了一个很好的方法。　　神经网络用作信息融合的基本思想是：根据当前系统所拒绝接受到的样本相似性，确认分类标准。

确认的方法主要展现出在网络权值的产于上，同时可以使用神经网络自学功能来提供科学知识，获得不确定性推理小说机制。使用神经网络中的自适应谐振理论ART（AdaptiveResonanceTheory）的方法。图1是可处置仿真信息的ART-2的网络示意图。

　　竞争自学机制和自稳自学机制是自适应谐振理论（ART）的基础。竞争自学机制只转变与竞争得胜者有关的各个权重系数，而其他所有的权重系数均保持恒定。通过自学，有所不同客体的仔细观察向量子集都寻找了各自适当的获得胜利输入分量，因而根据获胜者的编号就能大自然地对它们展开分类。　　自稳自学机制由信息反馈地下通道、较为机制及适当的算法包含，其工作过程叙述如下：1）竞争自由选择运算；2）包含对系统信息地下通道；3）较为相近度；4）调整权重系数。

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