基于多参数和特征层融合的化学品燃爆状态辨识方法

来源 :传感技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jinhe_ieka
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作为化学品燃爆特性检测关键环节的燃爆状态辨识过程,目前仅以人眼或单一传感器辨识的手段进行,存在人工辨识受主观影响大、单一传感器适用范围窄的缺点,难以取得精确的辨识结果。提出引入多传感器、利用模糊神经网络系统(FNNS)对检测数据作特征层融合,以快速准确辨识燃爆状态的实验方法。结合模糊逻辑推理及RBF神经网络优势,在多层拓扑结构基础上建立了火焰光、热强度及其梯度与目标状态间特定的泛函映射。实验结果表明:该方法有效互补特征信息,提高检测装置的鲁棒性和状态辨识结果的置信度,错误率优于0.1%,使得燃爆特性的描述
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