【正文】 量的對比有助于區(qū)分管道泄漏與正常工況：管道發(fā)生泄漏時(shí)，上游端瞬時(shí)流量上升、壓力下降，下游端瞬時(shí)流量下降、壓力下降；正常工況下，兩端流量、壓力同時(shí)上升或下降。 管道泄漏檢測中的數(shù)據(jù)融合 ? 管道運(yùn)行時(shí)，正常的調(diào)泵、調(diào)閥所激發(fā)的聲波信號可能與泄漏激發(fā)的負(fù)壓波信號具有相同特征，造成泄漏檢測的錯(cuò)誤判斷。在管道的兩端各增加一個(gè)傳感器，可利用辨向技術(shù)正確識(shí)別泄漏，如圖 。調(diào)泵、調(diào)閥所激發(fā)的聲波信號先到達(dá)傳感器 A，后到達(dá)傳感器 B，而泄漏激發(fā)的負(fù)壓波信號則先到達(dá)傳感器 B，后到達(dá)傳感器 A。兩個(gè)傳感信號的相關(guān)處理可以準(zhǔn)確區(qū)分信號來源。 管道泄漏檢測中的數(shù)據(jù)融合 ? 管道泄漏檢測系統(tǒng)的多傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)構(gòu)如圖所示 醫(yī)學(xué)咨詢與診斷專家系統(tǒng) ? 右圖所示是斯坦福 (Stanford)大學(xué)建立的細(xì)菌感染疾病診斷和治療計(jì)算機(jī)咨詢專家系統(tǒng)（ MYCIN系統(tǒng)），由咨詢、解釋和規(guī)則獲取 3個(gè)子系統(tǒng)組成。系統(tǒng)所有信息都存放在 2個(gè)數(shù)據(jù)庫中：靜態(tài)數(shù)據(jù)庫存放咨詢過程中用到的所有規(guī)則，它實(shí)際上是專家系統(tǒng)的知識(shí)庫；動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫存放關(guān)于病人的信息，以及到目前為止咨詢中系統(tǒng)所詢問的問題。每次咨詢，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)都會(huì)更新一次。 MYCIN系統(tǒng)的決策過程主要依據(jù)醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和判斷、試圖用產(chǎn)生式規(guī)則的形式體現(xiàn)專家的判斷知識(shí)，以模仿專家的推理過程 . 醫(yī)學(xué)咨詢與診斷專家系統(tǒng) ? 中醫(yī)診斷的信息融合過程如圖所示，中醫(yī)診斷的信息融合過程涉及視覺、嗅覺、聽覺、觸覺四種不同的傳感器 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 多傳感器數(shù)據(jù)融合結(jié)果并不能代替單一高精度傳感器測量結(jié)果。 多個(gè)傳感器的組合可以增強(qiáng)系統(tǒng)的健壯性，但這些傳感器并不一定能檢測到系統(tǒng)所感興趣的目標(biāo)特征。 例如列車運(yùn)行過程中，列車的載重情況、運(yùn)行速度、振動(dòng)特性等對診斷列車輪系工作狀態(tài)提供了有價(jià)值的信息，但這些數(shù)據(jù)卻無法直接給出軸瓦的工作溫度。采用一個(gè)溫度傳感器直接測量溫度要簡單易行得多。 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 數(shù)據(jù)融合處理不可能修正預(yù)處理或單個(gè)傳感器處理時(shí)的錯(cuò)誤。 數(shù)據(jù)融合處理不能彌補(bǔ)處理過程中造成的信息損失。當(dāng)信號的特征沒有被正確提取時(shí)，數(shù)據(jù)融合得到的結(jié)論肯定是錯(cuò)誤的，數(shù)據(jù)融合不可能修正這些特征。 例如在管道泄漏檢測中，如果負(fù)壓波信號中泄漏發(fā)生的時(shí)間特征點(diǎn)沒有準(zhǔn)確獲得，泄漏定位的準(zhǔn)確性就沒有保證，其它的技術(shù)措施如時(shí)間對準(zhǔn)、流量平衡等都不可能改變這種結(jié)果。 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 數(shù)據(jù)融合過程中希望能用一種簡單的方式來描述傳感器性能。 傳感器模型的不準(zhǔn)確將導(dǎo)致融合結(jié)果錯(cuò)誤，這種錯(cuò)誤在后續(xù)處理中也是無法修復(fù)的。 例如利用光吸收機(jī)理測量粉塵時(shí)，沒有辦法建立粒子尺寸、構(gòu)成、濃度等與光吸收特性關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，而是利用現(xiàn)場標(biāo)定的方法確定光吸收程度與粉塵濃度之間的關(guān)系，這種相對關(guān)系用任何融合技術(shù)都無法改變。 用模型來準(zhǔn)確描述傳感器的性能是非常困難的。 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 由于數(shù)據(jù)來源不同，一種單一的融合算法可能難以實(shí)現(xiàn)預(yù)想的融合效果，往往需要綜合各門學(xué)科的多種技術(shù)，如信號處理，圖像處理，模式識(shí)別，統(tǒng)計(jì)估計(jì)，自動(dòng)推理理論和人工智能等。對于給定的數(shù)據(jù)如何選擇合適算法來進(jìn)行有效的信息融合是數(shù)據(jù)融合技術(shù)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)。 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 并未形成基本的理論框架和有效的廣義融合模型及算法，絕大部分工作都是圍繞特定應(yīng)用領(lǐng)域內(nèi)的具體問題來展開的。也就是說，目前對數(shù)據(jù)融合問題的研究都是根據(jù)問題的種類，各自建立直觀融合準(zhǔn)則，并在此基礎(chǔ)上形成所謂最佳融合方案。充分反映了數(shù)據(jù)融合技術(shù)所固有的面向?qū)ο蟮奶攸c(diǎn)，難以構(gòu)建完整的理論體系。這妨礙了人們對數(shù)據(jù)融合技術(shù)的深入認(rèn)識(shí)，使數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶有一定的盲目性。 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 缺乏對數(shù)據(jù)融合技術(shù)和數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)性能進(jìn)行評估的手段。如何建立評價(jià)機(jī)制，對數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)進(jìn)行綜合分析，對數(shù)據(jù)融合算法和系統(tǒng)性能進(jìn)行客觀準(zhǔn)確的評價(jià)，是亟待解決的問題。 數(shù)據(jù)融合技術(shù)的局限性 ? 隨著新型傳感器的不斷涌現(xiàn) ， 以及現(xiàn)代信號處理技術(shù) 、 計(jì)算機(jī)技術(shù) 、 網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù) 、人工智能技術(shù) 、 并行計(jì)算的軟 、 硬件技術(shù)等相關(guān)技術(shù)的飛速發(fā)展 ， 多傳感器數(shù)據(jù)融合必將成為未來現(xiàn)代傳感系統(tǒng)的重要技術(shù)支撐 。 思考題： 1．什么是多傳感器數(shù)據(jù)融合？多傳感器數(shù)據(jù)融合的實(shí)質(zhì)是什么？ 2．多傳感器數(shù)據(jù)融合與信號處理的區(qū)別是什么？ 3．比較不同數(shù)據(jù)融合形式的特點(diǎn)、結(jié)構(gòu)和適應(yīng)性，并用實(shí)例說明。 4．總結(jié)不同數(shù)據(jù)融合方法的基本思想、組織結(jié)構(gòu)和適用條件。 5．閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，收集三個(gè)本章沒有介紹的多傳感器數(shù)據(jù)融合方法和應(yīng)用案例。 6．為什么多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)存在局限性？ 7．試舉一例，說明多傳感器數(shù)據(jù)融合的機(jī)理、過程、算法結(jié)構(gòu)，分析傳感器數(shù)據(jù)融合的效果。 參考資料 （插 圖）