數據融合技術(shù)在車(chē)輛軸型識別系統中的應用
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1．4 專(zhuān)家系統
一般專(zhuān)家系統由知識庫、數據庫、推理機、解釋部分和知識獲取5個(gè)部分組成(如圖4所示)，知識庫是專(zhuān)家系統的一個(gè)重要組成部分，實(shí)際中每種車(chē)型具有固定的聯(lián)軸而且每種車(chē)輛第一軸必定單輪非聯(lián)軸，根據這些信息和實(shí)際中掛車(chē)軸載荷分布等規律中可進(jìn)行知識獲取并作為專(zhuān)家知識庫。將測得的每個(gè)軸組信息作為數據庫，利用專(zhuān)家知識庫對當前獲得的數據進(jìn)行推理給出解釋和車(chē)輛軸型編碼。本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/197311.htm
2 數據融合
2．1 數據融合的結構
數據融合的結構有串聯(lián)、并聯(lián)和混合融合3種形式。在該系統中采用混合融合，即各傳感器數據根據識別的過(guò)程實(shí)時(shí)地將各自數據傳輸到傳感器融合中心(稱(chēng)重儀表)參與數據融合，系統具有4個(gè)數據源，在n個(gè)時(shí)刻的觀(guān)察值有4n個(gè)觀(guān)測值，其集合
系統的數據融合處理模型如圖5(a)所示，圖中數據源1為單／雙輪；數據源2為測輪器有／無(wú)壓軸；數據源3為秤臺有／無(wú)壓軸：數據源4為專(zhuān)家系統經(jīng)驗。數據融合的軟件實(shí)現流程如圖5(b)所示。
2．2 數據融合方法
在該系統中數據融合主要通過(guò)證據組合法來(lái)實(shí)現，證據組合法認為完成某項智能任務(wù)是依據有關(guān)環(huán)境某方面的信息做出幾種可能的決策，而多傳感器數據信息在一定程度上反映環(huán)境這方面的情況。因此，分析每一數據作為支持某種決策證據的支持程度，并將不同傳感器數據的支持程度進(jìn)行組合，即證據組合，分析得出現有組合證據支持程度最大的決策作為信息融合的結果。軸型識別系統主要依靠邏輯結構和經(jīng)驗來(lái)進(jìn)行識別，因此在具體實(shí)現時(shí)以像素級融合結果為主要證據，分析特征級融合中的固有聯(lián)軸證據并參考專(zhuān)家庫經(jīng)驗進(jìn)行證據組合，最后得出車(chē)輛的實(shí)際軸型編碼。
2．3 數據融合方法的軟件實(shí)現
由于軸型識別是一個(gè)實(shí)時(shí)性和信息交融性比較強的過(guò)程，因此實(shí)際程序實(shí)現時(shí)各個(gè)功能塊是相互交叉的。數據融合在稱(chēng)重儀表中進(jìn)行，通過(guò)獲取各個(gè)數據源利用C語(yǔ)言來(lái)編寫(xiě)相應算法結構和實(shí)現過(guò)程，主要功能代碼如下：
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