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0 引 言

多传感器信息融合是指在智能仪表中多传感器为完成对某一环境特征的描述，将来自不同途径、不同时间、不同空间传感器信息协调成统一的特征表达的信息处理过程。 在仪器仪表系统中，所检测的信息是以传感器数据的形式出现，这时多传感器信息融合也称为多传感器数据融合。

多传感器信息融合是智能仪表对信息的综合处理技术，其目的是为了能*地综合使用多传感器信息，使仪器仪表具有完成某一特定任务所需的完备信息。单一传感器只能获得监测对象特征的部分信息，描述监测对象特征的某个侧面；而经过集成与融合的多传感器信息能完善地、地、可靠地反映监测对象特征 [1] 。多传感器信息融合一方面通过信息的协调、有机融合以充分发挥信息资源的价值；另一方面通过抽象合成，也减少了系统信息通信与信息处理的负担 [2] 。

1 智能仪表中多传感器系统结构

在工业生产过程监测控制系统中，特别是在现代复杂、大型的生产过程监测控制系统中，需要利用智能仪器仪表系统中的多种传感器来获得对象和环境的信息，以监测和控制生产过程。对象信息包括：系统中有关物理量、生产过程中的工艺参数、 设备情况、 原料和成品的性能参数等；环境信息包括：环境特征、干扰、污染等。采用众多的传感器已是当前复杂工业系统不可回避的现实，也是现代工业系统的特点。多传感器系统或多传感器集成，是指在智能仪器系统中采用多个同质或异质传感器共同联合工作来完成对对象和环境的检测，基于多传感器信息融合技术的智能仪表结构框图见图 1。

2 智能仪表中多传感器信息融合

由于智能监测仪需要监测工业生产过程中各个环节和区域等多种不同的参数，其监测点多，分布面广。要想全面掌握工业生产过程的状况，必须要用多个传感器组成多个传感器集合来共同完成此监测任务。 根据传感器采集信息的多样性，智能仪表的多传感器信息融合采用了三种方式：相关信息融合、互补信息融合和协同信息融合。

（1）相关信息融合，也叫冗余信息融合

冗余信息是指由一组传感器(或一个传感器多次观测)获得的关于同一环境特征的信息。如在对监测对象进行检测时，可在同一区域或多个区域中放置多个传感器，这些传感器的输出信息就是关于检测对象的冗余信息。融合冗余信息的*性在于:

①每个单独的冗余信息具有不同可信度，融合后的信息可以降低不确定性，提高对监测对象特征描述的精度；

②由于每个传感器的噪声是不相关的，融合后的信息在总体上可明显抑制噪声；

③在传感器失效或出错时，冗余信息的融合还可以提高检测的可靠性。

在对冗余信息的处理中，有两个问题需加以注意：一是可能会出现传感器冲突的现象，即用于检测对象中同一特征的传感器可能会获得矛盾的信息。其二是观测数据的一致性检验问题，即必须确定用于检测同一对象特征的多个不同传感器的信息确实是描述该同一特征的。有些算法 [3]提出了解决上述两个问题的方法。例如利用模糊逻辑和神经网络的方法来处理不确定信息可以获得较令人满意的结果 [4] 。

（2）互补信息融合

在有些情况下，信息的获取受到传感器结构、时间、空间范围等诸多因素的限制，故单独的传感器很难获得对象的全局信息，这时往往采用多个不同(或互补)的传感器进行测量 ^[5] ；另外，用不同的传感器有时可获得对象的不同特征。互补信息就是两个或多个独立的传感器所提供的、从不同侧面描述同一对象或环境的、彼此间又不相互重复的多个信息。互补信息的融合可以给出关于对象和环境的更全面、更完整的描述 ^[6] ；有时可以使多传感器系统感知到那些每个单一传感器无法获得的对象和环境特征。如果将这些被感知到的特征看作特征空间的特征向量，则每个传感器只能提供特征空间的一个子空间，而互补信息则提供了另外的独立的特征向量。这样，特征空间的维数增加使多传感器系统的精度也随之提高。 例如在矿井环境监测过程中， 将温度传感器、湿度传感器、氧气传感器及风速传感器等组合起来，就可以得到煤矿井下环境的气候状况；将一氧化碳传感器、二氧化碳传感器、煤尘及瓦斯传感器等传感器组合起来，就可以监测矿井自然发火状况、煤尘、瓦斯含量等安全信息。

（3）协同信息融合

协同信息是指在多传感器系统中，传感器获得的相互依赖或相互配合的信息。例如，在监测煤矿井下是否发生煤炭自然发火时，可利用一氧化碳传感器、烟雾传感器、温度传感器等的配合来获得井下自然发火的可靠信息。这类信息的融合被广泛地应用于物体识别和空间识别。在智能仪表系统中，多传感器系统获得的信息除进行上述三种融合之外，还采用了复合信息融合，即*行局部融合，包括一级融合和二级融合，再进行全局融合。

3 仪表放大器的选择

AD623是同类产品中zui通用的仪表放大器。在其内部，差分电压通过输出放大级转变为单端电压，并能抑制输入、输出信号中的任何共模电压。由于其输出摆幅都能达到电源的正、负限，且它们的共模输入电源范围能到电源负限以下，所以AD623可工作的范围较宽。

为了更好地使用AD623，应注意以下几点

①输入和输出失调电压的估算 ②输入的保护 AD623内部以电源为基准箝位,二极管允许输入端、基准端、输出端和增益调整端能安全的承受高于或低于电源0.3 V的过电压。这对于任意增益，不管电源通电或断电状态都有效。由于信号源和放大器可能会分别供电，所以后者更为重要。如果过电压超过此值，通过二极管的电流须通过在两个输入端上所加的限流电阻，使其限制在10 mA左右，以免烧坏器件。③射频干扰 所有的仪表放大器都能将通带外的高频信号整流。整流后，这些信号在输出中表现为直流失调误差。一个低通滤波器可用来防止不必要的噪声到达差分输入端。一只电容跨接在仪表放大器的两个输入端上，与两只电阻一起可形成一个差分低通滤波器。应用差分连接的电容带来的另一个好处是减少了共模电容的不平衡，有助于保持对高频信号的共模抑制。④接地 由于AD623的输入电压设计为相对于基准端电位，所以简单的将REF引脚连接至“本地地”就可解决许多接地的问题。但是，为得到*的共模抑制，REF引脚必须接到一个低阻抗点。建议使用接地平面以减小回地阻抗(并且减小直流误差)。

4 结 语

将多传感器信息融合技术应用于智能仪表中，大大提高了智能仪器仪表的性能指标，增强了智能仪器仪表的抗*力，提高了检测信息的可信度和可靠性，扩展了智能仪器仪表在空间和时间上的覆盖范围， 增加了仪器仪表测量维数。

参考文献：

[1] Luo RE,Michael GK. Multisensor Integration and Fusion in Inligent Systems[J]. IEEE Trans. System, man, and Cybernetics,2002, 32(5): 851-877.

[2] Waltz E, L linas J. Multisensor Data Fusion[M]. New York: Artech House, INC.,1990.

[3] Qiang Gan, Chis J. Harris. Compareson of two measurement fusion methods for kalman-filter based multisensor data fusion[J].IEEE Transaction on Aerospace and Electronic Systems, 2001, 37(1): 273-280.

[4] Marchette D, Priebe C. An Application of Neural Networks to a Data Fusion Problem, Proc[J]. Data Fusion Symp. 2001, (2): 315-321.

[5] 刘同明,夏祖勋,解洪成.数据融合技术及其应用[M].北京: 国防工业出版社,1998.31-45.

[6] 康耀红.数据融合理论与应用[M].西安.西安电子科技大学出版社,1997.57-69.

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