葉樹(shù)亮,張 晟
(中國(guó)計(jì)量學(xué)院計(jì)量測(cè)試工程學(xué)院,杭州310018)
危險(xiǎn)化學(xué)品(Hazardous Chemical Materials,HCM)具有燃爆、毒害或腐蝕特質(zhì),受激可對(duì)人體和財(cái)產(chǎn)造成顯著危害,在已被定為HCM的3萬(wàn)余種化學(xué)品中燃爆特性是其物理危害最突出的表現(xiàn)形式。HCM燃爆特性的精確檢測(cè)利于HCM的分類以及在運(yùn)輸、貯存、裝卸與使用中的標(biāo)記警示,是國(guó)際關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。近期實(shí)施的聯(lián)合國(guó)化學(xué)品分類及標(biāo)記全球協(xié)調(diào)制度(Globally Harmonized System,GHS)更對(duì)氣體及氣態(tài)混合物、固體及金屬粉末、泡沫氣溶膠等16類HCM的危險(xiǎn)性尤其是燃爆特性的精確檢測(cè)提出了要求[1]。
爆炸極限、火焰蔓延速率等是燃爆特性的數(shù)理表征,而燃爆狀態(tài)辨識(shí)是獲取HCM燃爆特性參數(shù)的關(guān)鍵技術(shù)。傳統(tǒng)辨識(shí)方法采用靜態(tài)式實(shí)驗(yàn)裝置,檢測(cè)時(shí)向處于穩(wěn)定狀態(tài)的HCM樣品施加誘燃激勵(lì),利用一定感知單元辨識(shí)樣品的受激狀態(tài),裝置結(jié)構(gòu)因樣品種類而異,但基本原理均為誘燃激勵(lì)下燃爆有無(wú)的觀測(cè)[2-4]。目前國(guó)內(nèi)、外相關(guān)研究或標(biāo)準(zhǔn)只有以人眼或單一傳感器作為感知單元的描述,包括熱電偶、壓力傳感器或聲級(jí)傳感器等[5-8]。由于人眼判斷有主觀性;而單一傳感器不能全面描述受激狀態(tài)且對(duì)檢測(cè)環(huán)境抗干擾能力差[9],故辨識(shí)手段準(zhǔn)確度較低,以國(guó)內(nèi)技術(shù)先進(jìn)、具有代表性的出入境檢驗(yàn)檢疫部門檢測(cè)設(shè)備為例,錯(cuò)誤率在1~2%或以上,不能為化學(xué)品在生命周期中的各階段提供安全指導(dǎo)。
本文給出一種可快速、精確辨識(shí)HCM樣品受激狀態(tài)的方法,其特點(diǎn)是利用兩組光電傳感器陣列擴(kuò)展傳統(tǒng)檢測(cè)裝置的信息參數(shù);利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)HCM受激狀態(tài)的精確辨識(shí)。該方法有效改善了目前檢測(cè)裝置普遍存在的自動(dòng)化程度低、檢測(cè)效率低和人員參與度高等缺點(diǎn)。
圖1的(a)和(b)分別為傳統(tǒng)的人眼式和熱電偶式HCM燃爆特性檢測(cè)裝置示意圖,包括樣品置放空間、誘燃激勵(lì)和狀態(tài)辨識(shí)單元,氣體樣品置放在耐壓玻璃管,玻璃管底部點(diǎn)火電極為誘燃激勵(lì)。
圖1 易燃?xì)怏w類HCM燃爆特性裝置示意圖
圖1(a)的人眼式受激狀態(tài)辨識(shí)單元中,由于視覺(jué)暫存效應(yīng),人眼僅能響應(yīng)24 Hz及以下頻率變化的現(xiàn)場(chǎng)事件,因此觀測(cè)結(jié)果易失真;同時(shí)人眼對(duì)弱光不敏感,通常意義的無(wú)色火焰可導(dǎo)致人工辨識(shí)的失效。圖1(b)的熱點(diǎn)偶式受激狀態(tài)辨識(shí)單元中,由管底、頂部?jī)蓚€(gè)熱電偶完成對(duì)火焰溫度信息的觀測(cè),以兩位置先后的溫度階躍辨識(shí)燃爆是否發(fā)生及計(jì)算蔓延速率。然而這種裝置會(huì)將樣品僅在誘燃激勵(lì)附近發(fā)生局部燃燒狀態(tài)判為燃爆,原因是產(chǎn)生的熱輻射不僅作用于底端熱電偶,同時(shí)導(dǎo)致頂端熱電偶產(chǎn)生明顯的錯(cuò)誤響應(yīng),此狀態(tài)非國(guó)標(biāo)定義的真實(shí)燃爆,是干擾引起的偽狀態(tài),因此裝置發(fā)生了誤判[10-11]。
本文在圖1(b)中裝置熱電偶對(duì)徑位置上增加兩組光電傳感器陣列,其結(jié)構(gòu)如圖2所示。光敏傳感單元的感光元件為光電二極管,敏感光譜范圍在400 nm~800 nm之間,輸出電壓在0~5 V內(nèi),與光強(qiáng)成線性關(guān)系[12]。為了消除HCM實(shí)驗(yàn)環(huán)境的雜光、熱輻射干擾等偽狀態(tài)和其他干擾狀態(tài),使觀測(cè)結(jié)果與現(xiàn)場(chǎng)事件保持更高的一致性,將兩種傳感器輸出對(duì)時(shí)間求導(dǎo)后獲取梯度信息也作為判識(shí)數(shù)據(jù),使改進(jìn)后狀態(tài)判斷依據(jù)參數(shù)擴(kuò)展為溫度、光強(qiáng)度、溫度梯度和光強(qiáng)度梯度。雖然各種HCM化學(xué)品燃爆特性檢測(cè)裝置的樣品預(yù)配單元、置放空間的結(jié)構(gòu)差異大,但燃爆的辨識(shí)手段近乎相同,因此本文熱電偶和對(duì)徑排布光電傳感陣列的改進(jìn)方案可移植到其它類型HCM檢測(cè)裝置上。
圖2 多參數(shù)易燃?xì)怏w類HCM燃爆特性裝置
裝置有上、下端兩組傳感器,因此根據(jù)兩組傳感器數(shù)據(jù)對(duì)受激狀態(tài)分別進(jìn)行判斷,系統(tǒng)最后輸出的辨識(shí)結(jié)果是對(duì)兩者的綜合評(píng)價(jià)。FNNS因綜合了基于Zadeh模糊邏輯推理的表述能力以及RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力[13],對(duì)受激狀態(tài)的模式分類具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。圖3為以FNNS為核心、內(nèi)嵌微處理器檢測(cè)系統(tǒng)的原理框圖,傳感器觀測(cè)值屬于數(shù)值域,將其元素映射到模糊語(yǔ)言域上的過(guò)程是數(shù)據(jù)特征層處理一種方式,為FNNS建立的前提步驟,此時(shí)傳統(tǒng)意義的傳感器亦轉(zhuǎn)變?yōu)槟:齻鞲衅鳎涮卣魇莻鞲衅鬏敵霰碚魇芗顟B(tài)的若干模糊子集,為FNNS的輸入。
圖3 以FNNS為核心的系統(tǒng)工作原理
本文選取高斯函數(shù)作為隸屬函數(shù),定義光強(qiáng)度、溫度、光強(qiáng)度梯度和溫度梯度為輸入矢量空間的四個(gè)變量,由 X1,X2,X3,X4表示,每一變量有四個(gè)模糊子集,將非線性劃分輸入論域空間的模糊子集表示為圖4形式。由于存在負(fù)梯度,基本論域理應(yīng)向負(fù)半軸延伸,然而本文關(guān)注的是受激時(shí)刻火焰從無(wú)到有的階躍,故只分析正梯度。輸入論域根據(jù)光電傳感器和熱電偶調(diào)理電路輸出的要求劃分為11個(gè)等級(jí),有 Very Big、Big、Small、Very Small四個(gè)模糊語(yǔ)言值。經(jīng)隸屬函數(shù)量化,網(wǎng)絡(luò)輸入被壓縮于[0,1]的空間內(nèi),因此不另做歸一化處理。
圖4 FNNS的輸入模糊子集形式
基于Zadeh模糊邏輯推理法制定了受激狀態(tài)的分類規(guī)則如表1,表中列出的27條規(guī)則為對(duì)HCM所有受激狀態(tài)的完整描述,其中局部燃燒易影響熱電偶,造成偽狀態(tài),而光輻射干擾易影響光電傳感器,造成偽狀態(tài),因此成為系統(tǒng)需明確區(qū)分的目標(biāo)狀態(tài)。在輸入矢量激發(fā)規(guī)則后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱式表達(dá)的模糊關(guān)系蘊(yùn)含式可確定最適輸出模糊子集,作為受激狀態(tài)估計(jì)的最優(yōu)解。圖5所示為區(qū)別于輸入空間的輸出模糊子集形式,隸屬函數(shù)取高斯函數(shù),為了便于結(jié)果計(jì)算,對(duì)輸出各模糊子集隸屬函數(shù)中心進(jìn)行了均勻劃分。
表1 四輸入變量的分類規(guī)則表
圖5 FNNS的輸出模糊子集形式
非線性前饋單隱層的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用局部指數(shù)衰減的基函數(shù)在模式分類時(shí)具有精度高和所需參數(shù)少的特點(diǎn),彌補(bǔ)了基于Takagi-Sugeno與類Takagi-Sugeno模型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各條模糊規(guī)則的輸出僅為輸入線性組合的缺點(diǎn)[14]。RBF基函數(shù)為格林函數(shù),本文取其特殊形式高斯函數(shù),如式(1)所示。
式中rj表示第j個(gè)徑向基神經(jīng)元,代表系統(tǒng)的第j條受激狀態(tài)辨識(shí)規(guī)則。權(quán)值w1ij和閾值b1j記錄了各項(xiàng)辨識(shí)規(guī)則的具體編碼信息,不同HCM的編碼信息不同。網(wǎng)絡(luò)輸出層為rj的加權(quán)結(jié)果,如式(2),其中w2ij、b2j代表輸出層權(quán)值及閾值。
式(1)與式(2)確定了FNNS的三層拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)模糊關(guān)系的隱式存儲(chǔ)。該結(jié)構(gòu)在訓(xùn)練時(shí)不僅具有自更新性,且通過(guò)不斷修正各輸出模糊子集的隸屬函數(shù)方式,使自身更具合理性。當(dāng)時(shí)變輸入矢量X與多個(gè)受激狀態(tài)的歐代距離d(X,W1j)均較顯著時(shí),多條規(guī)則被同時(shí)激發(fā),而輸出矢量成為若干激發(fā)規(guī)律的非線性插值[15],其中 X=(X1,X2,X3,X4)。輸出矢量經(jīng)最大隸屬度原則的解模糊,轉(zhuǎn)變?yōu)榍逦蛏蠈?duì)受激狀態(tài)的最優(yōu)估計(jì)。
將完成訓(xùn)練的FNNS內(nèi)嵌于微處理器的存儲(chǔ)空間,進(jìn)行待測(cè)HCM的實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)時(shí),網(wǎng)絡(luò)容錯(cuò)能力自動(dòng)消除了環(huán)境光、熱及溫度等擾動(dòng),具有較強(qiáng)的魯棒性。
依據(jù)標(biāo)準(zhǔn),化學(xué)品的燃爆危險(xiǎn)性通常被劃分為危險(xiǎn)、警告和不分類三個(gè)等級(jí)[16],其分類的置信程度取決于燃爆特性描述準(zhǔn)確性。為驗(yàn)證結(jié)合多傳感器的FNNS對(duì)HCM燃爆狀態(tài)辨識(shí)效果,以利于危險(xiǎn)評(píng)價(jià),本文在101.3 kPa大氣壓的實(shí)驗(yàn)環(huán)境下對(duì)易燃?xì)怏w甲烷、泡沫氣溶膠摩絲、易燃固體多聚甲醛和金屬粉末鎂粉等HCM進(jìn)行了相關(guān)檢測(cè),檢測(cè)環(huán)境為通用的實(shí)驗(yàn)條件,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。因選用的甲烷、摩絲、多聚甲醛和鎂粉為典型化學(xué)品,故標(biāo)準(zhǔn)受激狀態(tài)已知,表中數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)受激狀態(tài)得出。
上述四種檢測(cè)裝置改造前以熱電偶為信息來(lái)源。表中所示的人眼和熱電偶項(xiàng)是出入境檢驗(yàn)檢疫部門在大量檢測(cè)基礎(chǔ)上的已有數(shù)據(jù),其中人眼項(xiàng)由不同測(cè)試人員在不同時(shí)間和光線條件下測(cè)得。FNNS項(xiàng)數(shù)據(jù)中甲烷和鎂粉分析樣本數(shù)為2 500個(gè),摩絲和多聚甲醛樣本數(shù)為2 000個(gè)。
表2 裝置燃爆狀態(tài)的辨識(shí)結(jié)果
傳統(tǒng)的人眼辨識(shí)因環(huán)境光輻射影響和本身的生理特征,容易做出錯(cuò)誤判斷,置信度最低;基于熱電偶的單傳感器辨識(shí)對(duì)熱輻射干擾比較敏感,不能避免偽狀態(tài),因此錯(cuò)誤率也較為突出,置信程度中等。而在原裝置多傳感器改造基礎(chǔ)上的FNNS模式分類,錯(cuò)誤率優(yōu)于0.1%,較以往得到很大改善。目前利用該方法的改進(jìn)裝置已經(jīng)應(yīng)用到出入境檢驗(yàn)檢疫部門,在燃爆特性檢測(cè)方面取得了很好的效果。
本文結(jié)合GHS全球推廣背景下對(duì)HCM燃爆特性提出的檢測(cè)要求,首先對(duì)現(xiàn)有裝置實(shí)施參數(shù)擴(kuò)展,在此基礎(chǔ)上對(duì)傳感器觀測(cè)值進(jìn)行特征層處理,利用模糊邏輯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了一種有效、準(zhǔn)確區(qū)分各種受激狀態(tài)的泛函映射。將該映射關(guān)系集成于嵌入微處理器中,又達(dá)到實(shí)時(shí)自動(dòng)檢測(cè)的目的。從測(cè)試結(jié)果可見(jiàn)該方法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)檢測(cè)手段的缺陷,在指導(dǎo)HCM危險(xiǎn)性警示和標(biāo)記方面,具有重要意義。
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