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燃气轮机CEMS系统概述工作总结望亭发电厂两台燃机的烟气排放连续监测系统（CEMS）由2022年底竣工投用以来，经过一年多的连续运行，系统性能稳定，各项监测数据正常，现将两台燃机的CEMS系统概述如下：一、系统简介望亭发电厂两台燃机的CEMS系统是采用南京国电环保科技有限公司研制生产的SPEP-2000型烟气排放连续监测系统，对燃机排放烟气进行连续、实时的跟踪监测。
1、系统组成.（1）烟尘监测子系统；（2）气态污染物监测子系统；（3）烟气排放参数监测子系统；（4）系统控制及数据采集处理子系统2、系统特点.（1）功能丰富，具有手/自动取样、吹扫、校准、故障自诊断和报警等功能（2）系统控制柜模块化设计，操作简便，维护方便；（3）日常维护少，可长期无人值守；（4）采用直接抽取采样法连续监测气态污染物浓度；（5）采用M C采样探头技术，过滤面积大，滤芯更换方便；（6）采用PLC设计，系统的稳定性、可靠性高；（7）气态污染物的监测采用德国西门子分析^p 仪器；（8）DAS数据采集系统功能齐全，操作直观简便；（9）多种数据输出方式，支持网络扩建，支持系统扩展；（10）可方便的与环保单位联网，实现数据远/上传3、主要功能.（1）连续监测排放烟气中的烟尘浓度，SO2、NO、CO、CO2，烟气温度，烟气压力、烟气流速、氧量、烟气湿度（2）数据采集系统（DAS）对系统进行监控，对监测数据储存、处理和管理二、系统结构SPEP-2000型烟气排放连续监测系统由烟尘监测子系统、气态污染物监测子系统、烟气排放参数监测子系统、控制及数据采集处理子系统组成。
三、工作原理SPEP-2000型烟气排放连续监测系统的气态污染物监测采用直接抽取法：样气经过采样探头的加热保温与2u的过滤除去颗粒物，再经加热管线的加热保温，到预处理单元处理迅速除水后输送到分析^p 设备中，连续检测出烟气中的二氧化硫、氮氧化物、一氧化碳、二氧化碳浓度，分析^p 仪器再将相应的测量参数的干基信号以4—20mA的形式送到控制柜的PLC；烟尘浓度及烟气排放参数监测是将一次表安装在现场，现场信号以4—20mA的信号送到控制柜的PLC，进行模数转换，再以通讯的方式与DAS系统进行连接，由DAS系统进行数据处理。
基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统设计刘阔;刘文元;曾会彬;宋岩
【期刊名称】《自动化与仪表》
【年(卷),期】2024(39)5
【摘要】火灾探测和自动化预警,是保证火灾进行可靠应急救援的依据,因此,设计基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统。
采用自适应加权算法,以传感器的自相关函数和互相关函数为依据,融合温度传感器、一氧化碳传感器、烟雾传感器的感知数据,采用基于TOPSIS法优化的DKmeans算法,聚类融合后多传感数据,并计算火灾概率结果,依据概率计算结果判断火灾类别,并进行火灾预警。
测试结果显示,该系统能够完成多传感器数据融合,获取可靠、全面的火灾数据;数据聚类效果良好,单点轮廓系数均在0.947以上,可依据火灾概率结果,判断火灾类别,并完成火灾预警。
【总页数】5页(P89-93)
【作者】刘阔;刘文元;曾会彬;宋岩
【作者单位】福建宁德核电有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.基于多传感器信息融合的电气火灾预警研究
2.多传感器信息融合的汽车火灾探测报警系统设计研究
3.基于多传感器信息融合的电缆火灾预警建模与仿真
4.基于人工智能与多传感器信息融合的电缆火灾预警算法
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多传感器融合在航空航天系统中的应用研究一直是航空航天领域的一个重要课题。
随着航空航天技术的不断发展和进步，传感器技术的应用也变得越来越广泛。
传感器在航空航天系统中的作用不仅仅是提供数据，更重要的是通过对多个传感器数据的融合，可以提高系统的性能和准确性。
因此，多传感器融合技术在航空航天系统中的应用研究具有重要意义。
在航空航天系统中，传感器起着至关重要的作用。
传感器是指一种能够感知并采集某种信息的装置，如温度传感器、压力传感器等。
在航空航天系统中，各种传感器可以用于监测飞行器的各种参数，如速度、高度、姿态角等。
然而，由于单一传感器的限制，往往无法满足系统的需求。
因此，多传感器融合技术应运而生。
多传感器融合技术是指通过整合多个传感器的数据，利用数据融合算法，得到更加准确和可靠的信息。
在航空航天系统中，多传感器融合技术可以帮助系统实现自主导航、目标跟踪、环境感知等功能。
通过多传感器融合，系统可以减少不确定性，提高预测精度，增强抗干扰能力，提高系统的稳定性和可靠性。
多传感器融合技术在航空航天系统中的应用非常广泛。
在飞行器导航系统中，多传感器融合可以通过融合GPS、惯性导航系统、气压计等传感器的数据，实现对飞行器位置、速度等参数的准确测量。
在飞行器目标识别系统中，多传感器融合可以通过融合红外传感器、雷达传感器等的数据，实现对目标的有效跟踪和识别。
在航空航天系统的环境感知中，多传感器融合可以通过融合气象雷达、光学传感器等的数据，实现对环境的全面监测。
多传感器融合技术在航空航天系统中的应用不仅可以提高系统性能，还可以降低系统的成本。
通过合理设计多传感器融合系统，可以减少不必要的传感器重复、降低传感器的功耗、提高系统的效率。
此外，多传感器融合技术还可以增强系统的抗干扰能力，提高系统的应对复杂环境的能力。
在实际应用中，多传感器融合技术还面临一些挑战。
如何选择合适的传感器，如何设计有效的数据融合算法，如何准确估计传感器误差和不确定性等都是需要研究和解决的问题。
简述多传感器信息融合技术的特点多传感器信息融合技术是指将来自不同传感器的信息进行集成和处理，以获取更准确、全面和可靠的信息的一种技术。
它利用多个传感器的互补性和协同作用，提高了感知系统的性能和可靠性，广泛应用于各个领域，如机器人导航、无人驾驶、智能交通等。
多传感器信息融合技术的特点主要体现在以下几个方面：1. 互补性：不同传感器之间具有互补性，可以提供不同角度、不同尺度、不同物理量的信息。
通过融合这些信息，可以获取更全面、准确的环境认知和目标检测结果。
2. 冗余性：多传感器系统中的传感器往往可以提供相同或相似的信息，当某个传感器出现故障或信号质量较差时，可以通过其他传感器提供的信息进行补偿，保证系统的可靠性和稳定性。
3. 容错性：多传感器系统可以通过检测和排除异常传感器的数据，提高系统的容错性。
当某个传感器的输出与其他传感器的输出存在较大差异时，可以将其识别为异常值，并进行相应的处理，避免其对整个系统的影响。
4. 实时性：多传感器信息融合技术可以通过并行处理和分布式计算等方式，提高信息处理的速度和实时性。
将不同传感器的数据进行时间同步和数据对齐，可以实时获取环境和目标的状态信息，满足实时控制和决策的需求。
5. 融合算法：多传感器信息融合技术需要设计和实现相应的融合算法，将不同传感器的信息进行融合和集成。
常用的融合算法包括加权平均法、最大似然法、卡尔曼滤波等。
这些算法可以根据传感器的特点和系统的需求，对传感器数据进行滤波、校正、估计和预测，提高信息的准确性和可靠性。
6. 系统集成：多传感器信息融合技术需要将不同传感器的硬件和软件系统进行集成。
传感器之间的数据传输和通信、数据格式的统一和标准化、传感器位置的安装和校准等都是系统集成的重要内容。
只有完成了这些工作，才能实现多传感器信息的无缝融合和集成。
7. 鲁棒性：多传感器信息融合技术可以通过融合多个传感器提供的信息，降低对单个传感器的依赖，提高系统的鲁棒性。
多传感器信息融合技术在当今科技飞速发展的时代，多传感器信息融合技术正逐渐成为众多领域的关键技术之一。
从智能交通系统到医疗诊断，从工业自动化到环境监测，它的应用无处不在，为我们的生活和社会带来了诸多便利和进步。
那么，什么是多传感器信息融合技术呢？简单来说，它是将来自多个不同传感器的数据进行综合处理和分析，以获取更全面、更准确、更可靠的信息。
这些传感器可以是各种各样的，比如摄像头、雷达、激光传感器、温度传感器、湿度传感器等等。
每个传感器都有其独特的性能和特点，能够测量不同的物理量或参数，但单独使用时往往存在局限性。
想象一下，在自动驾驶汽车中，仅仅依靠一个摄像头来感知周围环境是远远不够的。
摄像头在光线良好的情况下能够提供清晰的图像，但在恶劣天气或光线昏暗时可能就会失效。
而雷达则不受光线影响，能够在各种天气条件下探测到物体的距离和速度。
将摄像头和雷达所获取的数据融合在一起，就能够更全面地了解车辆周围的情况，从而做出更准确的驾驶决策。
多传感器信息融合技术的实现并非易事，它需要解决一系列的关键问题。
首先是数据的校准和同步。
由于不同传感器的工作原理和精度不同，所采集到的数据可能存在偏差和时间上的不一致。
因此，在进行融合之前，需要对这些数据进行校准和同步，以确保它们在时间和空间上的一致性。
其次是数据的关联和匹配。
不同传感器所获取的数据可能描述的是同一个对象，但由于测量角度和精度的不同，数据的表现形式可能会有所差异。
如何准确地将这些相关的数据关联和匹配起来，是信息融合的重要环节。
再者是融合算法的选择和优化。
目前，常用的融合算法包括加权平均法、卡尔曼滤波、贝叶斯估计等等。
不同的算法适用于不同的场景和数据特点，需要根据具体情况进行选择和优化，以达到最佳的融合效果。
多传感器信息融合技术的优势是显而易见的。
它能够提高系统的可靠性和稳定性。
当某个传感器出现故障或受到干扰时，其他传感器的数据仍然能够为系统提供支持，从而保证系统的正常运行。
