多数据融合传感器的分布式温度控制系统.docx

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1、多数据融合传感器的分布式温度控制系统于多传感器数据融合和CAN总线控制的一般构造。一种新方法是基于多传感 器数据融合估计算法参数分布式温控系统。该系统的重要特点是其共性，其适用 于很多具体领域的大型的温度控制。实验结果说明该系统具有较高的准确性、可 靠性，良好的实时性和广泛的应用前景。关键词：分布式控制系统；CAN总线控制；智能CAN节点；多数据融合传感器。1介绍分布式温度控制系统已经被广泛的应用在我们日常生活和生产，包括智能建筑、 温室、恒温车间、大中型粮仓、仓库等。这种控制保证环境温度能被保持在两个 预先设定的温度间。在传统的温度测量系统中，我们用一个基于温度传感器的单 片机系统建设一个R

2、S-485局域网控制器网络。借助网络，我们能实行集中监控和 控制.然而，当监测区域分布更广泛和传输距离更远，RS-485总线控制系统的劣 势更加突出。在这种情况下，传输和响应速度变得更低，抗干扰能力更差。因此, 我们应当寻找新的通信的方法来解决用RS-485总线控制系统而产生的问题。在 所有的通讯方式中，适用于工业控制系统的总线控制技术，我们可以突破传统点 对点通信方式的限制、建设一个真正的分布式控制与集中管理系统，CAN总线控 制比RS-485总线控制系统更有优势。比方更好的纠错能力、改善实时的能力， 低本钱等。目前，它正被广泛的应用于实现分布式测量和范围控制。随着传感器技术的开展，越来越多

3、的系统开场采用多传感器数据融合技术来提高 他们的实现效果。多传感器数据融合是一种范式对多种来源整合数据，以综合成 新的信息，比其他局部的总和更加强大。无论在当代和未来，系统的低本钱，节 省资源都是传感器中的一项重要指标。2分布式架构的温度控制系统分布式架构温度控制系统如图中所示的图1。可以看出，这系统由两个模块 两个智能CAN节点和一个主要的控制器组成。每个模块局部执行进入分布式架 构。下面的是简短的描述下各模块。1.1 主要控制器作为系统的主要控制器，这主pc能和智能CAN节点通信。它致力于监视和控制 整个系统，系统配置、显示运行状况、参数初始化和协调各局部间的关系。更重 要的是，我们能打印

4、或储存系统的历史温度的数据，这对分析系统性能是非常有 用的。1.2 智能CAN节点每一个温度控制系统的智能CAN节点有五个局部：MCU个单片机，A/D转换 单元，温度监测单元一传感器群，数字显示器，激发器个冷却单元和供暖单 元。接下来介绍智能CAN节点的工作原理。在实际操作中，我们划分控制的目标进入一些单元，储存智能CAN节点在一些典 型的单元。在每个节点，单片机借助A/D转换单位从温度测量传感器收集温度 数据。同时，它执行 根本的数据融合运算获得运算的结果，更接近实际。数字 显示器及时显示融合节点的结果，所以我们能及时了解在每个控制单元所处的环 境温度。通过对比融合值用主控制器构建一个，这样

5、智能CAN节点可以通过相应的加热或 冷却装置实现反响控制各单元。如果在特别的智能CAN节点融合结果大于设定 值，冷却单位将开场工作。相反，如果在节点融合的结果低于设定值加热单位将 开场工作。用这种方法，我们不仅能监控环境温度，还能做相应的触发器来实现温 度的自动调节。与此同时，每个CAN节点发送数据帧到CAN总线，CAN总线将告 知在着单元中的主控制器这温度值，那么这控制器能便利的作出是否修改这参数 的决定。自从这CAN节点有调节温度的单元在，整个房间的温度将保持均匀。更 重要的是，我们也可以通过在主pc上修改温度的设定值来控制这智能节点。一般来说，处理器不擅长即时的复杂的数据处理和数据融合，

6、所以假设何选择适 宜的数据融合算法对系统变得至关重要。后一节中，我们将介绍适合于智能CAN 节点的数据融合方法。4 .多传感器数据融合旨在利用数据融合在分布式温度控制系统中来消除不确定性，获得更准确、可靠 是比从限定的传感器的测量数据的算数平均值更重要。当一些传感器的温度传感 器变为无效的，这智能CAN节点还可以通过熔断这些信息而从有用的传感器获得 准确温度。5 . 1实测数据的一致性核实在我们设计的分布式温度控制系统的温度测量的过程中，突发性干扰或设备故障 的影响不可防止的产生测量误差。所以在数据融合前我们应该消除错误的误差。 我们可以利用系统中配备的少量传感器用散点图发消除这个测量误差。用

7、参数来 代表数据分布构造包括中值Tm,上四位数 Fv,下四位数Fl和分散四 位数dF.人们认为每个传感器在温度控制系统的温度测量所得独立。在系统中，有八个传 感器在各智能CAN节点的温度传感器群。所以我们在每个CAN节点同一时刻能获 得8个温度值。我们安排收集到的温度数据序列由小到大：I, ，8在序列中，T1是最低位而T8是最高位。我们定义工从为：上四位数匕是区间Tm，Tg的中值，低四位数 己是区间% Tm的 中值，这四位数的离散是：dF = F,-F。该公式，一个是常数，取决于系统测量误差，通常值是0. 5, 1.0, 2. 0等等。在 数列中其余的测量值都被看作是于有效值一致的。在智能CA

8、N节点的单片机智将 把一致的测量值融合。5 .温度测量的数据融合的举例分布式温度控制系统运用于一间温室，我们从8个温度传感器获得一组8个 温度值如下八个温度测量值的结果把在这温室中的八个温度的平均值和真实的温度值做对比，我们可以知道测量误 差是+ 0.5o之后在介绍这个方法前我们消除从这第五个传感器的测量误差， 我们能得到的剩余的七个数据的平均值(7)T=29.6,测量误差是-0.4.这剩 下的七个传感器被分成两个传感器组，Sp S3, S7是第一组，s2, s4, s6, Sg是第 二组。两组测量数据的算术平均和标准偏差分别如下：根据公式（13）,我们可以用七个测量温度确定温度融合值。广= 29.75C融合温度的结果的误差是-0.3o很明显，数据融合测量结果比算术的平均值更接近于实际值。在实际操作中， 测量温度可能是很分散的变得更大的监测区域，数据融合将更加明显提高了测量 精度。6 .总结这基于多数据融合传感器的分布式温度控制系统是通过CAN总线构建。它充 分利用了 FDCS即时总线控制系统的特点。数据采集，数据融合，系统控制用智 能CAN节点得到实现，而系统管理通过主控制器host PC被实现。通过使用 CAN总线与数据融合技术系统的可靠性和实时的能力被大大提高了。我们确定它 在将来会得到广泛的应用。