【摘 要】
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为解决现有隧道火灾报警器检测比较单一、测量受限而导致系统误报的问题，采用多传感器梯度数据融合模型对隧道火灾进行监测。在传感器与融合中心之间设计一个中间站，将温度传感器、火焰传感器、烟雾传感器采集到的数据信息上传至中间站进行预处理，采用相关性函数对传感器支持度较低的数据进行删除。并通过最小二乘法在中间站对来自同类传感器的多源数据进行局部融合，得到最优的融合数据。再利用D-S证据论算法将这些最优融合数
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为解决现有隧道火灾报警器检测比较单一、测量受限而导致系统误报的问题，采用多传感器梯度数据融合模型对隧道火灾进行监测。在传感器与融合中心之间设计一个中间站，将温度传感器、火焰传感器、烟雾传感器采集到的数据信息上传至中间站进行预处理，采用相关性函数对传感器支持度较低的数据进行删除。并通过最小二乘法在中间站对来自同类传感器的多源数据进行局部融合，得到最优的融合数据。再利用D-S证据论算法将这些最优融合数据传送至融合中心进行全局融合，得到最终的融合值，通过对输出结果的判断来确定当前隧道内火灾的发生情况。最终的结果不依赖于某一个传感器或监测点数据。通过对现有的隧道火灾探测器运行的部分数据进行实验仿真，实验结果表明，相对于传统方法而言，基于多传感器数据融合的隧道火灾监测报警系统能够更加准确的识别出隧道内火灾发生情况。
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