5.2.1 数据融合技术简介
多传感器信息融合技术是近年来形成和发展起来的一种自动化信息综合处理技术,它充分利用多源数据的互补性和计算机的高速运算来提高结果信息的质量[40]。经过融合的多传感器系统能完善、精确地反映检测对象特性,消除信息的不确定性,提高传感器的可靠性。为反映电机的真实温度,电机表面各温区的温度进行综合考虑。由于是在线测量控制,温度测量的影响因素较多、误差较大。为了对数据进行比较精确的采集，本文采用一种基于多传感器参数估计数据融合的温度测量方法,不需要关于数字化温度采集系统中对温度测量的统计资料,仅通过分布图法在有限只温度传感器测量结果中消除疏失误差,将可靠的测量数据进行融合值计算,就可以获得比有限个测量数据的算术平均值更有效的测量结果。
多传感器数据融合的关键技术之一是多源数据关联问题,它是多传感器数据融合的核心部分。所谓数据关联,就是把来自一个或多个传感器的观测或点迹与已知或已经确认的事件归并到一起,使它们分别属于已知事件的集合。对电机表面温度测量数据融合的目的是依据有限的传感器资源,消除测量中的不确定性,获得比有限个传感器测量信息的算术平均值更准确、更可靠的测量结果。由于采用数据融合处理,当系统中的某些传感器失效时,系统可以依靠其他非失效传感器提供的信息,通过数据融合获得电机表面的较准确温度。
5.2.2 分布图法剔除疏失误差
在对电机表面温度的测试中由于各种环境等干扰因素的存在,常常会引起疏失误差,疏失误差又称过失误差,是指显然与事实不符的误差。它通常是由于操作者失误、系统内部器件受损或接线松动、脱落、外界突发冲击引起的。疏失误差的存在严重影响测量结果,必须剔除。在此采用分布图法,它是一种新型数据处理算法。用分布图法来获得一致性测量数据的方法不受数据分布的限制,能够增强数据处理对不确定因素的适应性,即具有鲁棒性[38]。
分布图法的算法如下:
电机表面温度测量的分布图中反映数据分布结构的参数,主要由中位数、上四分位数、下四分位数和四分位数离散度组成。假设电机表面的个温度传感器同时独立地进行温度测量，得到个测量数据并将这些温度值从小到大进行排序：，，……。（其中为下极限，为上极限）
中位值为：
上四分位数为区间为[，]的中位数，下四分位数为区间[，]的中位数。四分位离度为：。认定与中位数的距离大于的数据为离异数据，设为到中的任一数据，得无效数据的判断区间为>。在此式中，为常数，其大小视系统的测量误差要求而定,通常取1、2等值。
设判断区间为[，]，，。利用区间[，]内的测量数据是有效的一致性测量数据这一结论，可以排除离异值干扰。而且中位值和四分位离散度的选择与极值点的大小无关，仅取决于数据的分布，有效区间的获得与需要排除的可疑值关系不大。
5.2.3 数据融合的方法
因为等准确度传感器的测量结果具有正态分布特性,所以系统的数据融合采用算术平均值与分批估计相结合的算法。具体算法如下：先由电机表面的8路数据经过分布图法剔除误差后得出一致性测量数据,再按传感器空间位置不相邻的准则将其分成两组,求出两组测量数据的算术平均值,将两组数据的算术平均值再采用分批估计算法,估计出接近温度真实值的融合值，从而消除测量过程的不确定性，得到电机表面温度的测量结果。设被测温度的真值为，则温度测量方程可表示为
（5-1）
第一组一致性测量数据序号为：，，……；（<5），第二组序号为：，，……；（<5）。这就是分得的两组数据。其中，分别为第一，二组中的传感器数, 两组测量数据的算术平均值分别为
（5-2）
（5-3）
其中，分别为第一、二组中的传感器序号，相对应的标准误差分别为
（5-4）
（5-5）
据分批估计的理论，分批估计后得到的温度融合值的标准误差为 (5-6)
式中,这是因为在此之前没有温度测量的统计资料,也就是说在此之前测量结果的方差,故得；H为测量方程的系数矩阵，R为测量噪声的协方差，且
；
； （5-7）
式中、分别为、的测量噪声, 即剩余误差。同时考虑第一、第二组的测量结果，
(5-8)
分批估计导出的温度数据融合值为
(5-9)
将式(5-7)、（5-8）代入式（5-9）得到基于多传感器与分批估计数据融合的温度值为
（5-10）
理论分析与实践检验证明，分得的两组数据之间误差越大，式（5-10）的数据融合值对误差的改善效果越显著；两组数据误差越小，数据融合相对于算术平均值的优越性也越小。
5.2.4 温度测量数据融合试验
用8个温度传感器在同一时间对电机表面单独测量,测量结果如表5.1所示
表5.1 温度传感器测量结果 单位：ºC
传感器
S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8
40.7 44.7 48.1 45.8 85 44.5 47.9 45.4
采用传统的算术平均值滤波的方法计算结果为 ºC。根据分布图法判定40.7,44.7,48.1,45.8,44.5,47.9,45.4为剔除疏失误差后的测量结果。此时,算术平均值为：ºC。再将传感器按空间不相邻的原则分为两组,第一组为: S1,S2,S3,S4；第二组为S6,S7,S8。
由式(5-2)和式(5-3)求得两组的算术平均值为: ºC； ºC。
由式(4)和式(5)求得两组的标准误差为：；。
由式（5-10）计算出这7个测量数据的温度融合值为ºC，得到温度融合值为45.65 ºC。其实5号传感器的85 ºC是由于传感器已经损坏所测出的数据。由此得出,数据融合得到的测量结果比算术平均值测量结果更接近被测量真值。
5.3 本章小结
温度测量数据融合试验的程序界面以及代码可以使用VB和C编写的。在编程实现基于算术平均值与分批估计的数据融合算法时,该算法不需要复杂的数据结构,同时还具有运算量小,计算机编程容易等优点,不仅可以用于校准测试数据的后期处理,还可以将其应用于测量的实时数据处理和控制中。
结 论
本文所阐述的数据融合技术算法是数据融合技术中最为简单的一种方法，实时性比较强,适用于数字化温度采集系统的特点，计算量小。 如果系统中，测量的结果具有正态分布的特性,如果数据足够多的情况下，算术平均值是测量结果的理想表示方法。但是本系统中，只安放八个传感器，属于有限次测量,算术平均值虽然能够提高测量精度,但不是其最好的表示方法。所以,估计算法可以获得更好的测量结果。但估计算法建立在比较可靠的测量初值基础上,许多测量系统由于不能实时获得测量初值,而不能有效地利用估计算法。利用分布图法剔除疏失误差,并根据算术平均值与分批估计相结合的方法对数据进行融合,在可用传感器数量一定的情况下,可实时获得可靠的测量初值,消除测量中的不确定性,提高测量结果的准确性和重复性,获得更可靠的实时测量结果。
本实验得出的结论是：该智能保护器能与比普通温度计测量方法的效果有相同作用，但是实现了微机控制，提高了自动化程序，为进一步开发电机智能保护器的其它功能打下基础。
然而本试验存在很多的不足，有待于进一步提高。电机表面温度测量并不能完全反映内部温度情况，所以现在的电机很多不要求测表面温度。只有少数电机对此有要求，如家用电器，用于棉纺的电机等。所以说，目前本智能保护器仍处于试用阶段。应该对电机内部温度场进行分析，并得出内部温度场与电机表面温度的关系。确定能否通过电机表面的温度准确及时地反映出电机的故障，能否准确跳闸对电机进行保护。
电机内热交换是一个复杂的过程，它涉及电机的电磁理论、电机结构学，还涉及到流体力学、传热学、弹性力学等学科的理论。目前，国际上也出现了许多研究成果，科技人员正在努力将这些运算方法应用到计算机上，进行计算机仿真模拟，以达到简化和实现电机设计最优化的目的。所以目前建议用该保护器对电机的温度进行实时监测，先在小型电机中做实验，获得足够的数据后，对电机的表面温度进行仿真研究，然后应用于大型电机。使本次设计应用领域扩大。
本次设计是一个将测温系统与单片机结合的试验,我们希望能进一步完善该系统。通过对电机内部的温度场进行分析，得出一个外部表面温度与内部发热的一个联系，使该智能保护器能够做到准确地对电机进行保护。
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