基于信息融合的客車車門控制研究

榮祖蘭，張 霞

（長沙職業技術學院，長沙 410217）

0 引言

近年來，客車火災事故、爆炸事件時有發生，給國家和人民的生命財產造成不應有的損失。對于這類緊急情況，客車上一般都有應急窗口，乘客從車門或應急窗逃生。如果緊急情況下司機來不及打開車門，乘客只能從應急窗口逃生，有些乘客就會無法脫離危險。當發生危險情況，如果車門不需要司機干預能夠自動打開，就增加乘客逃生的出口，減少乘客的傷亡。

本文提出的基于信息融合的控制系統可對客車出現緊急情況進行可靠的預測預報，并且不需要司機干預在滿足一定的條件下能使車門自動打開。客車出現緊急情況包括火災事故，爆炸事故等。本系統能采集客車多種參數，預測預報火災和爆炸事故、車速識別、聲光報警及發生險情時關閉相關設備和開啟車門供乘客逃生等功能，解決的關鍵問題是對車內環境狀況的識別。

1 多傳感器信息融合理論

多傳感器信息融合是對多種信息的獲取、表示其內在聯系進行綜合處理和優化的技術，從多信息的視角進行處理、綜合，得到各種信息的內在聯系和規律，從而剔除無用和錯誤的成分，保留正確和有用的成分，最終實現信息的優化，使之能夠完善、準確地反映環境特征。

多傳感器信息融合主要有貝葉斯估計、卡爾曼濾波、概率統計法、D-S證據推理、模糊推理和神經網絡等方法。這些理論和方法都有各自的優點和不足，它們應用于不同的融合層次，以期滿足特定的應用背景的要求。車內環境狀態具有較強的模糊性，如，客車內溫度，煙度等環境的安全狀態、輕微狀態和危險狀態之間沒有明確的界限，因此，適合采用模糊分類方法對其進行識別。針對傳統環境檢測方法信息損失量大這一不足，本文采用模糊集理論與信息融合技術相結合。模糊技術和信息融合技術各有自己的優點，二者有機結合，可有效發揮其各自的優勢，并彌補其不足。

1.1 多傳感器模糊信息融合理論

模糊集的基本思想是把普通集合中的絕對隸屬關系靈活化，使元素對集合的隸屬度可以取[0，1]區間中的任一數值，因此，很適合用于傳感器信息的不確定性進行描述和處理。在應用多傳感器信息融合時，模糊集理論用隸屬度函數表示各傳感器信息的不確定性，然后利用模糊變換進行數據處理。

為了確定各傳感器所觀測的特征值相對于客車環境各狀態的隸屬函數形式，將環境狀態劃分為三種模糊狀態，即正常、輕微和危險。分別用H0、H1、H2表示，采用i、j分別表示不同傳感器和客車環境狀態。采用柯西模糊集來構造隸屬函數，定義隸屬函數μij(x)，其中：i＝1, 2, 3；j＝1,2, 3，隸屬函數可以表示為：

式中：μiH0，μiH1，μiH2為由傳感器 vi測定的客車環境屬于正常、偏危、危險三種狀態的隸屬度值；xi表示傳感器測量系統實際測得特征值；αH0，αiH1，αiH2為傳感器i測定客車環境屬于三種狀態的標準特征值，βiH0，βiH1，βiH2為控制系數，均為大于零的常數。顯然0≤ij≤1，根據μij可得模糊關系矩陣R*＝{μij*}。

設各傳感器的權重模糊向量A＝{a1, a2, a3}，對該模糊向量進行歸一化處理得到模糊向量：

按照線性變換有：

B中個元素Bj(1, 2, 3)即為客車環境監測時三種傳感器信息融合后判斷客車環境屬于狀態j的可能性[1]。

1.2 信息融合系統的結構

將多傳感器模糊信息融合理論引入到客車安全環境監測上。由于客車的環境受諸多因素影響，為了研究方便，選用幾種與客車安全檢測相關的傳感器，例如：溫度傳感器、煙度傳感器、感光傳感器等。

在目標識別級的融合中包括決策級融合、特征級融合、數據級融合。特征級融合必須使用并聯處理將特征向量分成有意義的群組；數據級融合必須所有傳感器是同類型的；本文采用決策級融合[2,3]。決策級融合具有很高的靈活性，系統對信息傳輸帶寬要求較低，能有效地反映環境或目標各個側面的不同類型信息。當一只或幾只傳感器出現錯誤時，通過適當的融合，系統還能獲得正確的結果，所以具有容錯性，通信量小，抗干擾能力強；對傳感器依賴性小，傳感器可以是同質的，也可以是異質的。在此方法中，首先要對源傳感器進行預處理，以獲得各自的判定結果。圖1為客車多傳感器模糊信息融合系統融合結構。

在該結構中，采用溫度傳感器、煙度傳感器、感光傳感器來獲取被測環境的信息。對每只傳感器來講，被測環境屬于哪一種狀態的可能性用隸屬度值來表示，則可得到3組共12個模糊隸屬度值。應用多傳感器模糊融合理論對三組隸屬度值進行融合處理，得到三種傳感器融合以后被測環境的狀態隸屬度值，再根據一定的決策規則對被測環境進行判定。

圖1 模糊信息融合系統結構圖

2 模糊信息融合算法實驗

在試驗中，將決策級等級分為正常、輕微和危險三個等級。由于溫度傳感器，煙度傳感器和感光傳感器在系統中的位置和精度不同，根據客車實際情況和試驗數據分析，分配傳感器的權重向量為（＝ 0.43，＝ 0.35，＝ 0.22）。

三只傳感器將數據傳送到融合中心，融合中心的危險判決過程如下：首先對每只傳感器的局部判決結果進行歸一化，由各歸一化的結果組成判決矩陣，對傳感器向量和判決矩陣進行合成運算，然后對合成運算結果采用最大隸屬度方法，得出對危險狀態的綜合判斷。

在融合系統中，某一時刻的各傳感器歸一化后的判決結果如表1所示。

表1 試驗數據

在試驗中，取融合中心合成運算的算子為模糊集并交運算（∨∧），則b合成運算的結果為：

表2給出了3種傳感器各自的隸屬度值以及其按照判決規則得到的客車環境狀態監測結果，同時，給出融合后的隸屬度值和按照同一判決規則得到的監測結果。

表2 傳感器單獨識別和多傳感器融合識別結果

從實驗結果可看出：若僅以單傳感器判決，其結果由于傳感器的限制可能導致狀態的誤判。如在輕微危險狀態下，傳感器v3在最大隸屬度方法判決規則下判決結果為正常即環境處于安全狀態，而用信息融合的方法判決結果為輕微危險狀態。因此，在基于模糊信息融合算法中，融合了來自多傳感器的軟判決結果，進行多級別、多方而、多層次的融合處理，從而增加狀態監測的置信程度，提高并改善了監測系統的性能。可見采用多傳感器模糊信息融合可大大減少由單傳感器信息量限制引起的誤報和錯報，降低了不確定性，有效提高了環境監測的準確率。

3 車門控制系統設計

針對某客車設計了車門控制系統。由于客車貨倉內的環境狀況（如發生火災）乘客和司機察覺不到，因此，在貨倉內裝有溫度傳感器，煙度傳感器和感光傳感器，此三種傳感器感知貨倉的環境變化，并把信號發送到單片機內，單片機運用信息融合的方法對這些信號進行處理，如果判斷出現危險情況則發出聲光報警信號，當檢測到車速為零時，執行器動作，如果此時司機打開了車門，則此動作無效；如果司機沒有打開車門，則使車門自動打開。

3.1 硬件設計

該控制系統采用Freescale HS12微處理器，它具有Freescale高度節能型S12核，支持5V應用；帶有內部EEPROM、定時捕獲模塊、穩壓器、輸入/輸出（I/O）復用器、看門狗電路與模數轉換器(ADC)、CAN總線控制器；具有業內最佳的EMC性能等。整個系統包括基本的電源電路、復位電路、晶振電路，具有模擬量采集電路，定時捕獲電路，車門執行器電路和聲光報警電路等。其中模擬量采集電路時采集傳感器的模擬信號，定時捕獲電路采集車速，車門執行器電路驅動車門打開執行器。

3.2 軟件設計

為了便于軟件的編寫、測試、修改和維護，在軟件設計中采用了模塊化、結構化和參數化的設計方法，并用C語言來實現。車門控制系統的主要包括以下模塊：單片機外圍初始化、環境信息檢測、環境信息融合算法實現、車速檢測、聲光報警和執行器驅動等。車門控制流程如圖2所示。

圖2 車門控制流程

4 結束語

文中以某客車車門控制設計為例說明了整個系統設計過程，經過實車驗證，其效果令人滿意。

此信息融合的原理還可以應用到其他需要考慮安全環境的系統。

[1] 付華, 高婷, 劉洋. 多傳感器信息融合在煤礦安全中的應用[J]. 傳感器與微系統, 2008, 27(5): 115-116.

[2] 朱大奇, 于盛林. 應用模糊數據融合實現電與電路的故障診斷[J]. 小型計算機系統, 2002, 23(5): 633-635.

[3] 何友, 王國宏. 多傳感器信息融合及應用[M]. 北京: 電子工業出版社, 2000: 48-76.