基于多參數(shù)和特征層融合的化學(xué)品燃爆狀態(tài)辨識方法

葉樹亮，張 晟

(中國計量學(xué)院計量測試工程學(xué)院，杭州310018)

危險化學(xué)品(Hazardous Chemical Materials，HCM)具有燃爆、毒害或腐蝕特質(zhì)，受激可對人體和財產(chǎn)造成顯著危害，在已被定為HCM的3萬余種化學(xué)品中燃爆特性是其物理危害最突出的表現(xiàn)形式。HCM燃爆特性的精確檢測利于HCM的分類以及在運輸、貯存、裝卸與使用中的標(biāo)記警示，是國際關(guān)注的熱點問題。近期實施的聯(lián)合國化學(xué)品分類及標(biāo)記全球協(xié)調(diào)制度(Globally Harmonized System，GHS)更對氣體及氣態(tài)混合物、固體及金屬粉末、泡沫氣溶膠等16類HCM的危險性尤其是燃爆特性的精確檢測提出了要求［1］。

爆炸極限、火焰蔓延速率等是燃爆特性的數(shù)理表征，而燃爆狀態(tài)辨識是獲取HCM燃爆特性參數(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)辨識方法采用靜態(tài)式實驗裝置，檢測時向處于穩(wěn)定狀態(tài)的HCM樣品施加誘燃激勵，利用一定感知單元辨識樣品的受激狀態(tài)，裝置結(jié)構(gòu)因樣品種類而異，但基本原理均為誘燃激勵下燃爆有無的觀測［2－4］。目前國內(nèi)、外相關(guān)研究或標(biāo)準(zhǔn)只有以人眼或單一傳感器作為感知單元的描述，包括熱電偶、壓力傳感器或聲級傳感器等［5－8］。由于人眼判斷有主觀性;而單一傳感器不能全面描述受激狀態(tài)且對檢測環(huán)境抗干擾能力差［9］，故辨識手段準(zhǔn)確度較低，以國內(nèi)技術(shù)先進(jìn)、具有代表性的出入境檢驗檢疫部門檢測設(shè)備為例，錯誤率在1～2%或以上，不能為化學(xué)品在生命周期中的各階段提供安全指導(dǎo)。

本文給出一種可快速、精確辨識HCM樣品受激狀態(tài)的方法，其特點是利用兩組光電傳感器陣列擴展傳統(tǒng)檢測裝置的信息參數(shù);利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)HCM受激狀態(tài)的精確辨識。該方法有效改善了目前檢測裝置普遍存在的自動化程度低、檢測效率低和人員參與度高等缺點。

1 具有光、熱雙傳感器的檢測裝置

圖1的(a)和(b)分別為傳統(tǒng)的人眼式和熱電偶式HCM燃爆特性檢測裝置示意圖，包括樣品置放空間、誘燃激勵和狀態(tài)辨識單元，氣體樣品置放在耐壓玻璃管，玻璃管底部點火電極為誘燃激勵。

圖1 易燃?xì)怏w類HCM燃爆特性裝置示意圖

圖1(a)的人眼式受激狀態(tài)辨識單元中，由于視覺暫存效應(yīng)，人眼僅能響應(yīng)24 Hz及以下頻率變化的現(xiàn)場事件，因此觀測結(jié)果易失真;同時人眼對弱光不敏感，通常意義的無色火焰可導(dǎo)致人工辨識的失效。圖1(b)的熱點偶式受激狀態(tài)辨識單元中，由管底、頂部兩個熱電偶完成對火焰溫度信息的觀測，以兩位置先后的溫度階躍辨識燃爆是否發(fā)生及計算蔓延速率。然而這種裝置會將樣品僅在誘燃激勵附近發(fā)生局部燃燒狀態(tài)判為燃爆，原因是產(chǎn)生的熱輻射不僅作用于底端熱電偶，同時導(dǎo)致頂端熱電偶產(chǎn)生明顯的錯誤響應(yīng)，此狀態(tài)非國標(biāo)定義的真實燃爆，是干擾引起的偽狀態(tài)，因此裝置發(fā)生了誤判［10－11］。

本文在圖1(b)中裝置熱電偶對徑位置上增加兩組光電傳感器陣列，其結(jié)構(gòu)如圖2所示。光敏傳感單元的感光元件為光電二極管，敏感光譜范圍在400 nm～800 nm之間，輸出電壓在0～5 V內(nèi)，與光強成線性關(guān)系［12］。為了消除HCM實驗環(huán)境的雜光、熱輻射干擾等偽狀態(tài)和其他干擾狀態(tài)，使觀測結(jié)果與現(xiàn)場事件保持更高的一致性，將兩種傳感器輸出對時間求導(dǎo)后獲取梯度信息也作為判識數(shù)據(jù)，使改進(jìn)后狀態(tài)判斷依據(jù)參數(shù)擴展為溫度、光強度、溫度梯度和光強度梯度。雖然各種HCM化學(xué)品燃爆特性檢測裝置的樣品預(yù)配單元、置放空間的結(jié)構(gòu)差異大，但燃爆的辨識手段近乎相同，因此本文熱電偶和對徑排布光電傳感陣列的改進(jìn)方案可移植到其它類型HCM檢測裝置上。

圖2 多參數(shù)易燃?xì)怏w類HCM燃爆特性裝置

2 FNNS的建立及時變受激狀態(tài)的辨識

裝置有上、下端兩組傳感器，因此根據(jù)兩組傳感器數(shù)據(jù)對受激狀態(tài)分別進(jìn)行判斷，系統(tǒng)最后輸出的辨識結(jié)果是對兩者的綜合評價。FNNS因綜合了基于Zadeh模糊邏輯推理的表述能力以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力［13］，對受激狀態(tài)的模式分類具有獨特優(yōu)勢。圖3為以FNNS為核心、內(nèi)嵌微處理器檢測系統(tǒng)的原理框圖，傳感器觀測值屬于數(shù)值域，將其元素映射到模糊語言域上的過程是數(shù)據(jù)特征層處理一種方式，為FNNS建立的前提步驟，此時傳統(tǒng)意義的傳感器亦轉(zhuǎn)變?yōu)槟：齻鞲衅鳎涮卣魇莻鞲衅鬏敵霰碚魇芗顟B(tài)的若干模糊子集，為FNNS的輸入。

圖3 以FNNS為核心的系統(tǒng)工作原理

本文選取高斯函數(shù)作為隸屬函數(shù)，定義光強度、溫度、光強度梯度和溫度梯度為輸入矢量空間的四個變量，由 X1，X2，X3，X4表示，每一變量有四個模糊子集，將非線性劃分輸入論域空間的模糊子集表示為圖4形式。由于存在負(fù)梯度，基本論域理應(yīng)向負(fù)半軸延伸，然而本文關(guān)注的是受激時刻火焰從無到有的階躍，故只分析正梯度。輸入論域根據(jù)光電傳感器和熱電偶調(diào)理電路輸出的要求劃分為11個等級，有 Very Big、Big、Small、Very Small四個模糊語言值。經(jīng)隸屬函數(shù)量化，網(wǎng)絡(luò)輸入被壓縮于［0，1］的空間內(nèi)，因此不另做歸一化處理。

圖4 FNNS的輸入模糊子集形式

基于Zadeh模糊邏輯推理法制定了受激狀態(tài)的分類規(guī)則如表1，表中列出的27條規(guī)則為對HCM所有受激狀態(tài)的完整描述，其中局部燃燒易影響熱電偶，造成偽狀態(tài)，而光輻射干擾易影響光電傳感器，造成偽狀態(tài)，因此成為系統(tǒng)需明確區(qū)分的目標(biāo)狀態(tài)。在輸入矢量激發(fā)規(guī)則后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式表達(dá)的模糊關(guān)系蘊含式可確定最適輸出模糊子集，作為受激狀態(tài)估計的最優(yōu)解。圖5所示為區(qū)別于輸入空間的輸出模糊子集形式，隸屬函數(shù)取高斯函數(shù)，為了便于結(jié)果計算，對輸出各模糊子集隸屬函數(shù)中心進(jìn)行了均勻劃分。

表1 四輸入變量的分類規(guī)則表

圖5 FNNS的輸出模糊子集形式

非線性前饋單隱層的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使用局部指數(shù)衰減的基函數(shù)在模式分類時具有精度高和所需參數(shù)少的特點，彌補了基于Takagi-Sugeno與類Takagi-Sugeno模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各條模糊規(guī)則的輸出僅為輸入線性組合的缺點［14］。RBF基函數(shù)為格林函數(shù)，本文取其特殊形式高斯函數(shù)，如式(1)所示。

式中rj表示第j個徑向基神經(jīng)元，代表系統(tǒng)的第j條受激狀態(tài)辨識規(guī)則。權(quán)值w1ij和閾值b1j記錄了各項辨識規(guī)則的具體編碼信息，不同HCM的編碼信息不同。網(wǎng)絡(luò)輸出層為rj的加權(quán)結(jié)果，如式(2)，其中w2ij、b2j代表輸出層權(quán)值及閾值。

式(1)與式(2)確定了FNNS的三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實現(xiàn)模糊關(guān)系的隱式存儲。該結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練時不僅具有自更新性，且通過不斷修正各輸出模糊子集的隸屬函數(shù)方式，使自身更具合理性。當(dāng)時變輸入矢量X與多個受激狀態(tài)的歐代距離d(X，W1j)均較顯著時，多條規(guī)則被同時激發(fā)，而輸出矢量成為若干激發(fā)規(guī)律的非線性插值［15］，其中 X=(X1，X2，X3，X4)。輸出矢量經(jīng)最大隸屬度原則的解模糊，轉(zhuǎn)變?yōu)榍逦蛏蠈κ芗顟B(tài)的最優(yōu)估計。

將完成訓(xùn)練的FNNS內(nèi)嵌于微處理器的存儲空間，進(jìn)行待測HCM的實時自動檢測時，網(wǎng)絡(luò)容錯能力自動消除了環(huán)境光、熱及溫度等擾動，具有較強的魯棒性。

3 實測結(jié)果及分析

依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，化學(xué)品的燃爆危險性通常被劃分為危險、警告和不分類三個等級［16］，其分類的置信程度取決于燃爆特性描述準(zhǔn)確性。為驗證結(jié)合多傳感器的FNNS對HCM燃爆狀態(tài)辨識效果，以利于危險評價，本文在101．3 kPa大氣壓的實驗環(huán)境下對易燃?xì)怏w甲烷、泡沫氣溶膠摩絲、易燃固體多聚甲醛和金屬粉末鎂粉等HCM進(jìn)行了相關(guān)檢測，檢測環(huán)境為通用的實驗條件，實驗結(jié)果如表2所示。因選用的甲烷、摩絲、多聚甲醛和鎂粉為典型化學(xué)品，故標(biāo)準(zhǔn)受激狀態(tài)已知，表中數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)受激狀態(tài)得出。

上述四種檢測裝置改造前以熱電偶為信息來源。表中所示的人眼和熱電偶項是出入境檢驗檢疫部門在大量檢測基礎(chǔ)上的已有數(shù)據(jù)，其中人眼項由不同測試人員在不同時間和光線條件下測得。FNNS項數(shù)據(jù)中甲烷和鎂粉分析樣本數(shù)為2 500個，摩絲和多聚甲醛樣本數(shù)為2 000個。

表2 裝置燃爆狀態(tài)的辨識結(jié)果

傳統(tǒng)的人眼辨識因環(huán)境光輻射影響和本身的生理特征，容易做出錯誤判斷，置信度最低;基于熱電偶的單傳感器辨識對熱輻射干擾比較敏感，不能避免偽狀態(tài)，因此錯誤率也較為突出，置信程度中等。而在原裝置多傳感器改造基礎(chǔ)上的FNNS模式分類，錯誤率優(yōu)于0．1%，較以往得到很大改善。目前利用該方法的改進(jìn)裝置已經(jīng)應(yīng)用到出入境檢驗檢疫部門，在燃爆特性檢測方面取得了很好的效果。

4 結(jié)論

本文結(jié)合GHS全球推廣背景下對HCM燃爆特性提出的檢測要求，首先對現(xiàn)有裝置實施參數(shù)擴展，在此基礎(chǔ)上對傳感器觀測值進(jìn)行特征層處理，利用模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了一種有效、準(zhǔn)確區(qū)分各種受激狀態(tài)的泛函映射。將該映射關(guān)系集成于嵌入微處理器中，又達(dá)到實時自動檢測的目的。從測試結(jié)果可見該方法彌補了傳統(tǒng)檢測手段的缺陷，在指導(dǎo)HCM危險性警示和標(biāo)記方面，具有重要意義。

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