D-S证据理论研究及其在汽车火灾预警中的应用
发布时间：2021-09-30 17:38
火灾预警系统已广泛的应用于汽车行业,在保护汽车安全方面起到了非常重要的作用。然而传统汽车火灾预警系统利用单一传感器采集单一火灾特征量,并根据设定阈值进行判断,容易造成误判和漏判,如何提高汽车火灾决策的准确率,减少火灾的损失是本课题研究的关键。针对目前汽车火灾预警系统检测方式单一、漏报率和误判率高的问题,本文在采集多个汽车火灾特征量参数的基础上,利用多传感器信息融合技术处理系统中不确定和不完备的信息的优势,将多传感器信息融合技术应用于汽车火灾预警系统中,以解决汽车预警系统中采用阈值判断汽车火灾发生的局限性,从而提高汽车火灾预警的可靠性和准确性。本文主要研究的内容如下:首先,通过查阅大量相关的文献,分析和总结了汽车火灾预警系统和多传感器信息融合技术的国内外研究现状,并研究了汽车火灾产生的原因以及其发生的特点,在分析多传感器信息融合算法的基础上,确立了本文使用的算法—D-S证据理论,掌握了D-S证据理论的基本概念以及组合规则。其次,深入研究了D-S证据理论中产生悖论的原因,并总结了不同学者从不同角度对冲突证据进行度量,设计了基于夹角余弦和兰氏距离的D-S证据理论修改方法,通过数值仿真实验对改...
【文章来源】：青岛科技大学山东省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
011年-2016年我国私家车保有量Fig1-1PrivatecarownershipinChinafrom2011to2016
图 1-2 2000-2014 年汽车火灾事故伤亡人数变化 1-2 Changes in the number of casualties in automobile fire accidents from 2000 to 题的意义私家车的保有量不断攀升，随至而来的是汽车火灾发生的数量也在车火灾的预防已成为如今研究的热点。为了预防汽车火灾的发生，的损失，一套智能的火灾预警系统对汽车火灾的预防很有必要。，随着嵌入式技术、传感器技术以及通信技术等技术的迅速发展，的火灾预警系统也在不断的进步。智能的汽车火灾预警系统作用于期，通过相应的传感器检测与火灾发生相关的特征量，并将相关的至火灾预警控制器，控制器通过对检测的信息进行判断，对实时的决策，及时的疏散在场的人员，保护人员的生命安全。火灾预警系年的发展，从低级到高级，已研发生产出许多成熟的成品，并逐渐共场所、商场以及办公区域等地方。
及应用》[29]、潘泉的《多源信息融合理论及应用》[30]以及管晓宏能源系统》[31]等。虽然我国的信息融合技术已取得突破性的进于理论研究方面，与国外先进技术相比，我国还需要走很长的的将来，我国的技术应用方面会更加成熟[32]。灾产生的原因和特点灾产生的原因，随着汽车工业的发展，我国汽车的保有量也在不断上升，汽不鲜。汽车结构错综复杂，主要由发动机、底盘、车身以及电结合机、电、液、化于一体[33]，由于汽车结构的特殊性，因此单一因素引起的。考虑到火灾的产生必须满足可燃物、助燃物源三个条件[34-35]，并且汽车运行时各部件都同时运行，所以汽各种可能性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于汽车构造的汽车火灾事故原因分析[J]. 李洋,赵雪琪. 安全与环境工程. 2018(04)
[2]用于助老伴行机器人的老年人摔倒预测方法研究[J]. 王亚宾,张小栋,穆小奇,韩焕杰. 电子测量与仪器学报. 2018(07)
[3]改进D-S证据理论在振动故障诊断中的应用[J]. 夏飞,孟娟,杨平,钱玉良,丁瀚舟,铁海峰. 电子测量与仪器学报. 2018(07)
[4]基于多传感器信息融合的火灾报警器设计[J]. 付瑞玲,王宁,杜志强. 计算机测量与控制. 2018(01)
[5]基于D-S证据理论的多传感器火灾报警方法[J]. 刘晓悦,马伟宁. 华北理工大学学报(自然科学版). 2017(03)
[6]基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法[J]. 段青玲,肖晓琰,刘怡然,张璐,王康. 农业工程学报. 2017(S1)
[7]D-S证据理论在沼气池预警系统中的应用[J]. 褚倩云,陈昊,闫帅. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2016(04)
[8]汽车火灾原因调查及预防措施浅谈[J]. 夏承霖. 智能城市. 2016(06)
[9]D-S证据理论在火灾检测中的应用[J]. 王慧,宋宇宁. 中国安全科学学报. 2016(05)
[10]多源不确定性下基于证据理论的可靠性分析方法[J]. 孟欣佳,敬石开,刘继红,张立香,张贺. 计算机集成制造系统. 2015(03)
博士论文
[1]证据网络建模、推理及学习方法研究[D]. 姜江.国防科学技术大学 2011
[2]多传感器信息融合理论及在矿井瓦斯突出预警系统中的应用研究[D]. 缪燕子.中国矿业大学 2009
硕士论文
[1]D-S冲突证据融合研究[D]. 黄孝忠.湖北民族学院 2018
[2]基于改进BP神经网络的光伏阵列多传感器故障检测定位方法研究[D]. 李云桥.西安理工大学 2018
[3]基于高冲突证据修正的D-S证据理论及其应用研究[D]. 孟媛媛.山东师范大学 2018
[4]基于PyroSim的汽车火灾预警仿真[D]. 李娜.吉林大学 2018
[5]基于多传感器信息融合的桥梁健康监测系统的研究与实现[D]. 沈健.南京邮电大学 2017
[6]汽车火灾预警及自动灭火系统的研究与设计[D]. 胡逸君.西南交通大学 2017
[7]基于BP神经网络的DS证据理论模型在火灾探测中的应用研究[D]. 董寅.浙江工业大学 2017
[8]基于D-S证据理论的无线传感器网络数据融合[D]. 刘雨岑.北京交通大学 2017
[9]基于无线网络的客车火灾预警及定位系统的研究[D]. 高敏.吉林大学 2016
[10]电动汽车火灾防治技术研究[D]. 陈文丰.长安大学 2016
本文编号：3416354
【文章来源】：青岛科技大学山东省
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
011年-2016年我国私家车保有量Fig1-1PrivatecarownershipinChinafrom2011to2016
图 1-2 2000-2014 年汽车火灾事故伤亡人数变化 1-2 Changes in the number of casualties in automobile fire accidents from 2000 to 题的意义私家车的保有量不断攀升，随至而来的是汽车火灾发生的数量也在车火灾的预防已成为如今研究的热点。为了预防汽车火灾的发生，的损失，一套智能的火灾预警系统对汽车火灾的预防很有必要。，随着嵌入式技术、传感器技术以及通信技术等技术的迅速发展，的火灾预警系统也在不断的进步。智能的汽车火灾预警系统作用于期，通过相应的传感器检测与火灾发生相关的特征量，并将相关的至火灾预警控制器，控制器通过对检测的信息进行判断，对实时的决策，及时的疏散在场的人员，保护人员的生命安全。火灾预警系年的发展，从低级到高级，已研发生产出许多成熟的成品，并逐渐共场所、商场以及办公区域等地方。
及应用》[29]、潘泉的《多源信息融合理论及应用》[30]以及管晓宏能源系统》[31]等。虽然我国的信息融合技术已取得突破性的进于理论研究方面，与国外先进技术相比，我国还需要走很长的的将来，我国的技术应用方面会更加成熟[32]。灾产生的原因和特点灾产生的原因，随着汽车工业的发展，我国汽车的保有量也在不断上升，汽不鲜。汽车结构错综复杂，主要由发动机、底盘、车身以及电结合机、电、液、化于一体[33]，由于汽车结构的特殊性，因此单一因素引起的。考虑到火灾的产生必须满足可燃物、助燃物源三个条件[34-35]，并且汽车运行时各部件都同时运行，所以汽各种可能性。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于汽车构造的汽车火灾事故原因分析[J]. 李洋,赵雪琪. 安全与环境工程. 2018(04)
[2]用于助老伴行机器人的老年人摔倒预测方法研究[J]. 王亚宾,张小栋,穆小奇,韩焕杰. 电子测量与仪器学报. 2018(07)
[3]改进D-S证据理论在振动故障诊断中的应用[J]. 夏飞,孟娟,杨平,钱玉良,丁瀚舟,铁海峰. 电子测量与仪器学报. 2018(07)
[4]基于多传感器信息融合的火灾报警器设计[J]. 付瑞玲,王宁,杜志强. 计算机测量与控制. 2018(01)
[5]基于D-S证据理论的多传感器火灾报警方法[J]. 刘晓悦,马伟宁. 华北理工大学学报(自然科学版). 2017(03)
[6]基于改进型支持度函数的畜禽养殖物联网数据融合方法[J]. 段青玲,肖晓琰,刘怡然,张璐,王康. 农业工程学报. 2017(S1)
[7]D-S证据理论在沼气池预警系统中的应用[J]. 褚倩云,陈昊,闫帅. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2016(04)
[8]汽车火灾原因调查及预防措施浅谈[J]. 夏承霖. 智能城市. 2016(06)
[9]D-S证据理论在火灾检测中的应用[J]. 王慧,宋宇宁. 中国安全科学学报. 2016(05)
[10]多源不确定性下基于证据理论的可靠性分析方法[J]. 孟欣佳,敬石开,刘继红,张立香,张贺. 计算机集成制造系统. 2015(03)
博士论文
[1]证据网络建模、推理及学习方法研究[D]. 姜江.国防科学技术大学 2011
[2]多传感器信息融合理论及在矿井瓦斯突出预警系统中的应用研究[D]. 缪燕子.中国矿业大学 2009
硕士论文
[1]D-S冲突证据融合研究[D]. 黄孝忠.湖北民族学院 2018
[2]基于改进BP神经网络的光伏阵列多传感器故障检测定位方法研究[D]. 李云桥.西安理工大学 2018
[3]基于高冲突证据修正的D-S证据理论及其应用研究[D]. 孟媛媛.山东师范大学 2018
[4]基于PyroSim的汽车火灾预警仿真[D]. 李娜.吉林大学 2018
[5]基于多传感器信息融合的桥梁健康监测系统的研究与实现[D]. 沈健.南京邮电大学 2017
[6]汽车火灾预警及自动灭火系统的研究与设计[D]. 胡逸君.西南交通大学 2017
[7]基于BP神经网络的DS证据理论模型在火灾探测中的应用研究[D]. 董寅.浙江工业大学 2017
[8]基于D-S证据理论的无线传感器网络数据融合[D]. 刘雨岑.北京交通大学 2017
[9]基于无线网络的客车火灾预警及定位系统的研究[D]. 高敏.吉林大学 2016
[10]电动汽车火灾防治技术研究[D]. 陈文丰.长安大学 2016
本文编号：3416354
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