基于多傳感器數據融合技術的臭氧監測系統設計

高 楊， 沈 重， 張永輝

(海南大學 信息科學與技術學院，海南 海口 570228)

0 引 言

由于傳統的消毒劑、抗菌素藥的處理效果不盡如人意，并且有殘留污染、二重感染等缺點，近年來已經有一些發達國家把臭氧技術應用于水產養殖業，用臭氧對養殖用水進行處理，同時還應用于果蔬的保鮮與滅菌。隨著水產養殖業的蓬勃發展，應用臭氧技術凈化育苗水源不僅無二次污染還增加了水域中的氧氣含量；在大棚種植中的病蟲害防治中，臭氧也起到了良好的作用，能很好地保障作物無公害、無污染地生長；臭氧也同樣可以使用在瓜菜保鮮中起到延長保質期的作用[1]。但是，臭氧的普遍使用也帶來了副作用，首先臭氧對人體呼吸道粘膜有刺激，空氣中臭氧濃度過高，可引起脈搏加速、疲倦、頭痛，嚴重時可發生肺氣腫，以致死亡；同時，臭氧為強氧化劑，對多種物品有損壞，濃度越高對物品損壞越重，因此，在使用臭氧進行凈化消毒時，要嚴格檢測和控制其濃度。

目前，用來檢測臭氧濃度的方法主要包括化學法、比色法和電化學法[2]，這些方法都不能對臭氧濃度進行實時的監測，因此，將無線傳感器網絡(WSNs)應用到監測中[3]，并且對濃度進行控制。由于要提高采集數據的準確性，同時避免由于某一個傳感器的失效而造成的數據錯誤，為此，本文提出采用多傳感器數據融合方法對臭氧濃度進行監測。

1 系統結構

本文實驗環境是在密閉的環境中，應用的是臭氧對果蔬的保鮮作用，通常在1 000 m3庫容臭氧連續使用需2.0～1.0 g/h，因此，實驗只對臭氧的濃度進行監測，監測系統主要包括傳感器、無線傳感器網絡、融合算法等。

1.1 傳感器的選擇

由于臭氧的濃度需要控制在一定范圍內，隨著臭氧消毒的不斷推廣，用于測量空氣中臭氧濃度的半導體臭氧傳感器已經面世，但是存在受溫度影響而降低數據準確性的問題。當環境溫度變化時，測量結果有很大的不確定性，甚至不能反映臭氧濃度的變化，極大地限制了半導體臭氧傳感器的使用范圍。為了克服現有半導體臭氧傳感器測量受環境溫度影響的缺點，本文采用自主研發、擁有專利水平的具有體積小、成本低、工作穩定、不受環境溫度和濕度的影響等特點的臭氧傳感器，同時傳感器還具有廣泛的適用性、易安裝實施、容易進行功能擴展的獨特優勢。因此，用臭氧傳感器進行數據的采集工作，來初步改善測量結果的穩定性和技術存在不足的問題。

1.2 系統網絡結構

基于數據融合的多傳感器臭氧濃度監測系統(圖1)使用的采集方法是將每個傳感器節點計劃連接2～4只臭氧探頭，同時運用通信頻率為2.4 GHz射頻收發器發送采集信號，采集到的數據通過無線Mesh傳感器網絡傳輸到進行數據處理的計算機上，處理端有可視化數據分析界面，然后通過3 G通信網絡傳輸到新一代IPv6互聯網計算數據中心，通過Internet瀏覽器獲取能源使用的實時數據[4]。可視化界面與數據處理采用VB作為主開發工具,Matlab作為輔助開發工具,對采集到的數據進行融合處理,并輸出結果。

圖1 網絡結構圖

2 多傳感器數據融合

數據融合的目的[5,6]就在于運用一定的準則和相關的算法, 將來自多傳感器的信息進行數據分析和綜合處理，其中融合計算可以認為是多傳感器數據融合系統的關鍵技術。在傳感器采集數據的過程中，由于傳感器自身某些差異或是所處方位不同，以及實際環境中一些無法控制的隨機因素，比如：傳感器的失效。上述這些情況都可能造成傳輸的數據是錯誤的，因此，粗大誤差在實際監測過程中是不可避免的，同時導致各傳感器的測量數據不能完全反映監測環境的真實情況。所以，進行多傳感器數據融合首先要對傳感器采集到的數據進行一致性檢驗，剔除無效的數據，從而得到精度更高、可靠性更好的采樣數據，得出比單一傳感器更為準確可靠的結論。因此，先剔除可疑數據，然后再進行數據融合，測量系統中盡量減少粗大誤差、剔除異常數據，是保證正確數據采集的前提，是對各個傳感器所得數據真實性進行判別的一種有效方法。

2.1 可疑數值的取舍

在一組監測數據中，如果有個別數值與其他監測值相差較大，這種與其他數值有明顯差別的數據就稱為可疑數據。可疑數據會顯著地影響監測結果，既不能隨意舍棄，也不能輕易保留，應對可疑數據進行檢驗。用于監測值一致性檢驗、排除異常數據有4種較常用的準則[7]，分別是拉伊達準則、格魯布斯(Grubbs)準則、肖維勒準則和狄克遜準則。目前異常值的剔除還沒有統一的準則，由于實驗環境面積的限制，測量次數n≤10，然而在3≤n<25這個范圍內，建議用狄克遜準則或格拉布斯準則(α=0.01)來判別可疑數據。因為在少量樣品時，拉伊達準則的統計臨界系數相對比較大，不易及時發現異常數據，使用它會比較苛刻。而肖維勒準則的統計臨界系數太小，容易剔除僅含有較大正常誤差的測量值。因此，選用格魯布斯準則(α=0.01)來判別可疑數據。

T檢驗法(格魯布斯檢驗法)，方法如下：

1)將各監測數據按大小順序排列：x1,x2，…，xn，將最大值記為xmax，最小值為xmin；

2)求出n個數算術平均值和標準偏差

(1)

(2)

3)按下式計算T值為

(3)

(4)

4)根據測定值組數和給定的顯著性水平(α)，通過查表得到臨界值(T)表1；

5)若T≤T0.05，則可疑均值為正常數值； 若T0.05T0.01，則可疑數值為離群數值，應予剔除。

表1 檢驗臨界值T表

2.2 數據融合算法

對于測量結果是足夠多次或者是有限次時, 可以通過算術平均值來改善測量的結果, 但是，對于有限次數測量，算術平均值卻不是最理想的表示方法。然而，估計算法是建立在測量初值較為可靠的基礎上，因此，估計算法是能夠獲得較為理想的測量結果。由于許多監測系統無法實現測量初值的實時獲得，所以，采用基于均值的遞推估計融合算法[8]，即基于算術平均值與估計算法，這2種方法相結合的數據融合方法,通過數次采樣的算術平均值的計算，可以獲得可靠的初始估計結果，而后續運用遞推估計算法，可以明顯地改善采樣數據的準確性，獲得比算術平均值更可靠的數據結果。

該算法適用于緩變量檢測系統，這與臭氧濃度監測的特點相匹配, 因此，采用基于均值的遞推估計的融合算法。實驗中選用8只臭氧傳感器,然后放置在指定位置上進行測量，首先用格魯布斯檢驗法剔除可疑數據，從而獲得一致性測量數據, 然后按照一定的原則將數據分為2組，根據估計算法對2組數據進行估計，得出接近臭氧濃度真值的數據融合值, 從而得到臭氧濃度的準確測量結果,降低測量過程中的不確定性。

可以設2組的一致性測量數據分別為:C1m,m≤4，C2n,n≤4,則2組數據的算數平均值分別為

(5)

(6)

2組數據相對應的標準誤差分別為

(7)

(8)

根據估計算法, 分批估計后得到的臭氧濃度融合值的方差為

=[HTR-1H]-1

(9)

式中H=[1 1]T為測量方程的系數矩陣,R為測量的協方差矩陣

(10)

(11)

(12)

3 實驗仿真與分析

本次實驗選用2種不同的環境進行監測，環境1是在密閉的空間內通過臭氧發生器緩慢釋放臭氧，從而監測此過程中的臭氧濃度，環境2是將此空間與外界進行氣體流通，監測在此過程中臭氧濃度的變化情況。實驗通過Matlab軟件進行的曲線描述[9],通過串口接收數據，用此算法進行數據融合,圖2和圖3分別為上述2種情況下融合值和平均值的結果對比圖。

圖2 環境1中融合值與平均值的對比圖

圖3 環境2中融合值與平均值的對比圖

由圖可見，采用多傳感器算數平均值與分批估計相結合的方法，可獲得比有限個測量數據平均值更可靠的測量結果，融合后所得到的數據平穩，可靠性高，提高了準確性，達到了預期的效果。

4 結 論

本文通過格魯布斯準則剔除可疑數據，將基于均值的遞推融合算法引入臭氧濃度檢測系統。在系統穩定的情況下，上述方法能使系統的檢測精度得到大幅度提高，并且,此算法具有計算量小，易于編程的優點，可以說,此方法非常適用于變換量智能監測系統，尤其是當某些傳感器失效或者所受環境影響較大時，依據有限的傳感器，系統將其

他穩定的傳感器提供的信息經數據融合，消除測量中的不確定性，獲得所測環境的準確臭氧濃度，從而為該環境的控制系統提供準確的判據，提高了系統的準確性。

參考文獻:

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