监测系统智能信息处理技术

随着检测技术、计算机技术、控制技术、电子技术、通信技术等不同学科的高速发展，监测（控）系统的研究和应用空前活跃。目前在国防、通信、航空、航天、气象、交通、煤矿、环境监测、工业自动化制造等领域，监测（控）系统都起到不可忽视的作用。如管道输油输气监测系统，城市公共事业的自来水、供热监测系统，桥梁结构健康监测系统，煤炭安全生产监测与预报系统，农业精细耕作监测预报系统，地震预测、预报系统等等。

20世纪80年代初，监测（控）系统开始应用于生产过程的监测，从功能上可以定义为：“测+控”，即监测各种环境安全参数、设备工况参数和过程控制参数等，并根据监测的参数控制生产设备、执行机构等。

但是随着各学科技术的发展，和应用领域的不断扩展，监测（控）系统在不同学科研究的重点各有侧重，比如测控领域对监控系统的研究重点在于现场化、网络化的分布式测控系统（Distributed Measurement and Control System，DMCS），并定义DMCS如下：狭义的概念是指通过局域网（Local Area Network，LAN）的通信媒介把分布于某个区域内各测控节点、独立完成特定功能的测量设备、测量用计算机、各种传感器、控制器，执行器等连接起来，以达到测量资源共享、分散操作、集中管理、协同工作、负载均衡、测控结合、实时性好、测量过程和控制过程监控以及设备诊断等目的：广义的概念包括狭义的概念在内，而且还包括通过Intranet（内联网）甚至Internet（互联网）实现对工厂车间、生产线、现场测控设备的监视与控制等^[1]。在现代电子信息系统中，信息采集传感器技术，信息传递通信技术，信息处理微处理器技术是现代电子信息技术的三大核心技术；在计算机领域，随着监控软件功能的复杂化和智能化，软件复用、复杂软件建模、智能体等技术在软件构造中应用，各种预测、评估、决策的算法也被使用。同时针对不同的应用领域，根据监控系统服务对象的不同，各应用领域的研究也各具特色，比如航天和精密机械制造业目前监控系统研究的重点在了故障预测与健康管理（Prognostic and Health Management，PHM）。PHM是指利用尽可能少的传感器采集系统的各种数据信息，借助各种智能推理算法（如物理模型、神经网络、数据融合、模糊逻辑、专家系统等）来评估系统自身的健康状态，在系统故障发生前对其故障进行预测，并结合各种可利用的资源信息提供一系列的维修保障措施以实现系统的视情维修^[2，3]。在煤矿安全监控技术上，目前监控系统研究重点在传感器无盲区布置、基于煤矿安全监控系统的瓦斯、火灾、冲击地压等煤矿重大灾害预警技术、煤矿井下人员精确定位技术、基于3D GIS的煤矿安全生产管理信息系统^[4]；在公共安全防护，智能视频监控综合了计算机技术、视频分析技术、图像处理技术等，其中核心的部分是基于计算机视觉的视频分析技术，主要通过计算机软件处理视频数据流并分析判断动作、时间和行为，通过自动查找目标、自动跟踪目标、自动识别目标类型以及目标的行为等算法，分析和抽取视频源中的关键信息，并及时发出报警信号智能视觉监测^[5-8]；在结构健康监测，新型传感器技术及传感器测点优化技术、信号处理和信息提取技术、损伤识别、结构状态评价与预测方法等^[9-13]；在精细农业种植中，研究重点在利用无线传感网络完成农业环境监测、温室控制、节水灌溉、气象监测、产品安全与溯源、设备智能诊断管理等^[14-17]。

从智能信息处理的角度，监测（控）系统可广义的定义为监测对象的数据采集、数据传输和数据综合信息处理过程，其过程可以看作是对数据流的处理过程。主要的数据流可以分为监测数据流，即从监测（控）对象到智能数据处理中心的数据流；和控制数据流，即从智能数据处理中心到监测对象的数据流。本书后面的内容统一使用监测系统这个定义，重点研究监测数据采集、通信、处理的过程中的智能信息处理技术。

根据监测系统的定义，其组成结构可以分为三大部分，如图1-1所示。

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图1-1 监测系统的组成结构

其中数据采集前端子系统包括传感器及数据采集子系统，其主要功能是利用多种传感器完成监测对象的感知和信息获取，将其转换为电信号模拟量（如电压、电流或电脉冲等），再通过适当的信号调理将信号送给模-数转换器（ADC），使其转换为可以进一步处理的数字信号送给数字信号处理器或微处理机。反之，数字信号处理器或微处理机可通过数-模转换器（DAC）将其产生的数字信号转换为模拟信号，再通过信号调理进行输出。

数据传输子系统主要是把数据采集子系统的采集数据和数据分析结果能可靠有效及时地传输给智能信息处理与决策子系统。传输子系统的传输可以选择不同方式，即有线的，如基于光纤的高速以太网；或无线的，如基于GPRS的无线传输。其作用是保证数据传输的可靠、准确。

智能信息处理与决策子系统其实是监测系统的数据处理中心。最早的数据处理中心只对采集的数据显示、存储和统计。但是随着技术发展和社会发展的需要，用户对监测系统的功能提出了新的需求，最常见的功能包括监测对象的状态评估、报警预测、决策分析等。

监测系统中智能信息处理技术的发展体现了计算机、检测、控制、通信及各应用领域不同学科技术的发展情况。本书从数据与信息流处理的角度，提取传感器与数据采集技术、信号处理与特征生成、模式分类与预测、智能信息处理与决策四个方面，从理论和应用两个角度说明监测系统中智能信息的基本原理、目前的研究状况和具体应用中需要解决的问题。