CN113419492A - 基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统 - Google Patents

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曾英勇
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Abstract

本发明公开了基于多源异构传感器数据融合的NB‑IoT的工业污染物监测系统，该系统包括：感知层，用于定时采集感知工业生产过程中所排放的废气、废水、废渣、粉尘、恶臭气味等污染物数据信息；传输层，用于对感知层采集的污染物数据信息通过传输层的无线网侧发送到附近的通信基站；平台层，用于接收以及解析工业污染排放物监测数据信息和定位信息；应用层，用于向用户呈现友好界面，对工业污染物排放的可视化展示。通过对工业污染物数据信息采集经NB‑IoT通信传输至云平台数据监控中心进行数据解析，依靠建立的多源异构传感器数据融合模型，构建生态环保预测指标模型，从而给出工业生态环境保护的决策建议，协助政府治理污染。

Description

基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测 系统
技术领域
本发明涉及污染物监测技术领域，具体为基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统。
背景技术
目前，大多数城市未能实现对工业污染物排放的实时在线监测，存在管控死角。在此背景下，开发一种具有低功耗快速检测工业污染物并能实时完成数据上传分析管理的信息管理系统，以帮助政府对工业污染物排放进行有效监管。
当前对工业污染物监测大多还是传统的传感系统。现有的各类传感系统，一般都是由多个厂商部署的，其数据传输标准、接口和数据格式不一，造成传感器数据的多源化和异构化，无法很好的对工业污染物监测数据进行规整，造成传感器数据信息的孤岛化，冗余化。
因此，本发明提出了一种基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，通过NB-IoT窄带物联网技术和嵌入式技术对工业污染物监测的传感器数据信息的收集汇总，建立多源异构传感器数据融合模型，在工业污染物排放监测预警大数据平台上根据非结构化指标数据来完善工业生态环境数据库，采用并行处理算法框架对工业污染排放物指标预警模型优化，利用数据挖掘和机器学习方法对工业生态环境实时监测数据进行分析、预测，最后给出工业生态环境保护的决策建议。
发明内容
本发明的目的在于提供基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，该系统包括：感知层，用于定时采集感知工业生产过程中所排放的废气、废水、废渣、粉尘、恶臭气味等污染物数据信息；感知层包括传感器模块、主控模块和NB-IoT通信模块；传感器模块是根据被测对象不同选取特定的传感器；主控芯片模块是对传感器采集的数据信息进行 AD 转换和数据过滤，完成多路数据的信号统一并传输至NB-IoT通信模块；NB-IoT模块则将整合的数据进行传送；传输层，用于对感知层采集的污染物数据信息通过传输层的无线网侧发送到附近的通信基站；传输层包括无线网侧和核心网，平台层，用于接收以及解析工业污染排放物监测数据信息和定位信息，并建立多源异构传感器数据的融合模型；平台层包括监控中心服务器和传感器数据融合引擎，应用层，用于向用户呈现友好界面，对工业污染物排放的可视化展示；将所有研究内容的结果和采集分析的数据详细直观地展示给用户；
通过传感器技术、NB-IoT窄带物联网技术和嵌入式技术对工业污染物监测的传感器数据信息的收集汇总，建立多源异构传感器数据融合模型，在工业污染物排放监测预警大数据平台，根据非结构化指标数据来完善工业生态环境数据库，采用并行处理算法框架对工业污染排放物指标预警模型优化，利用数据挖掘和机器学习方法对工业生态环境实时监测数据进行分析、预测，最后给出工业生态环境保护的决策建议。
优选的，感知层中传感器模块是针对监测工业污染物的不同而选取特定的传感器；主控模块采用STM32L4RCT微处理器为核心的主控模块；NB-IoT通信模块采用的是BC20通信模块，通过NB-IoT无线电通信协议，即3GPP Rel.13，BC20模块可与网络运营商的基础设备建立通信。
优选的，传输层包括无线网侧和核心网，无线网侧是用于实现NB-IoT通信模块与移动通信网络信道之间连接，核心网是用于NB-IoT通信模块的访问，负责将感知层采集的工业污染物数据信息转发到物联网平台。
优选的，监控中心服务器用于对传输层转发的工业生产污染物数据信息和设备定位信息的接收和解析，对多源异构传感器数据融合进行预处理操作；数据融合引擎则用于建立多源异构传感器数据融合模型。
优选的，应用层通过对工业污染排放大数据地可视化展示，用户看到所有工业排污的实时状态，同时用户通过应用层对工业污染排放进行远程的监控、参数的设置和数据的管理。
优选的，监控中心服务器对多源异构传感器数据融合进行预处理操作包括：
数据解析：对接收的NB-IoT通信模组的数据包进行解析，解析成各工业污染物的数据信息和设备定位信息；
数据清洗：处理缺失的数据、重复的数据以及噪音点；
数据转化：对数据进行采样处理、归一化；
特征提取：提取数据的算术平均数、方差、协方差、一阶差分、二阶差分等特征，获取多个不同类型的数据源。
优选的，数据融合引擎是建立多源异构传感器数据融合模型，利用数据挖掘和机器学习对工业生态环境监测的数据源进行融合分析；包括数据仓库、决策支持度计算、OWA算子权重向量计算和数据转换与排序4个模块；
数据仓库：通过数据选择、特征提取和统计等操作实现对数据的集成、消除数据的异构性和差异性，为后续的数据处理提供数据源；
决策支持度计算：根据决策属性从数据仓库获取相关维度的数据，并计算各数据源对决策的支持度值
Figure 802303DEST_PATH_IMAGE002
，即数据源i对第j决策的支持度；
OWA算子权重向量计算：根据决策者提供的模糊语义原则计算出OWA权重
Figure 719444DEST_PATH_IMAGE004
,模糊语义参数的选择体现了决策者对数据源的偏好态度；
数据转换与排序：根据决策者提供的数据源可信度或重要度，结合OWA权重向量
Figure 499181DEST_PATH_IMAGE004
对
Figure 222286DEST_PATH_IMAGE006
进行转换,并将转换后的结果按大小顺序排序，最后将排序后的结果与通过求和计算出最终决策值。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明基于多源异构传感器数据融合数据挖掘，建立了NB-IoT的工业污染物监测系统，通过对工业污染物数据信息采集经NB-IoT通信传输至云平台数据监控中心进行数据解析，根据非结构化指标数据来完善工业生态环境数据库，在传感器数据融合引擎对多源异构传感器数据进行分析、洗涤、深度挖掘与分析预测，依靠建立的多源异构传感器数据融合模型，构建生态环保预测指标模型，从而给出工业生态环境保护的决策建议，协助政府治理污染。
附图说明
图1为基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统示意图；
图2为多源异构传感器数据融合模型示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
结合图1-2所示，本发明提供了一种基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，由感知层、传输层、平台层和应用层构成，所述感知层包括传感器数据采集模块、主控模块和NB-IoT通信模块；所述传输层包括无线网侧和核心网；所述平台层包括监控中心服务器、传感器数据融合引擎和生态环保预测指标模型；所述应用层是上位机服务中心。
感知层：
所述传感器数据采集模块是根据对工业生产过程中所排放的废气、废水、废渣、粉尘、恶臭气味等监测对象的不同而选取不同的传感器数据采集模块；
所述主控模块是由STM32L4RCT微处理器为核心的主控模块，通过对传感器模块采集工业污染物数据信息经 AD 转换和数据过滤，完成多路数据的信号统一后将工业污染数据信息传输至NB-IoT通信模块；
所述NB-IoT通信模块采用的是一款高性能、低功耗、多频段、支持GNSS定位功能的BC20通信模块，通过NB-IoT无线电通信协议（3GPP Rel.13），BC20模块可与网络运营商的基础设备建立通信；
传输层：
所述无线网侧是用于实现NB-IoT通信模块与移动通信网络信道之间连接的基本单元；
所述核心网是用于NB-IoT通信模块的访问，负责将感知层采集的工业污染物数据信息转发到物联网平台。
平台层：
所述监控中心服务器是基于对传输层转发的工业生产污染物数据信息和设备定位信息的接收和解析，对多源异构传感器数据融合进行预处理操作；
所述预处理操作包括以下流程：
数据解析：对接收的NB-IoT通信模组的数据包进行解析，解析成各工业污染物的数据信息；
数据清洗：处理缺失的数据、重复的数据以及噪音点；
数据转化：对数据进行采样处理、归一化；
特征提取：提取数据的算术平均数、方差、协方差、一阶差分、二阶差分等特征，获取多个不同类型的数据源；
所述传感器数据融合引擎是建立多源异构传感器数据融合模型，利用数据挖掘和机器学习对工业生态环境监测的数据源进行融合分析；
所述的数据融合引擎包括数据仓库、决策支持度计算、OWA算子权重向量计算和数据转换与排序4个模块；
数据仓库：通过数据选择、特征提取和统计等操作实现对数据的集成、消除数据的异构性和差异性，为后续的数据处理提供数据源；
决策支持度计算：根据决策属性从数据仓库获取相关维度的数据，并计算各数据源对决策的支持度值
Figure 36659DEST_PATH_IMAGE002
（数据源i对第j决策的支持度）；
OWA算子权重向量计算：根据决策者提供的模糊语义原则计算出OWA权重
Figure 859121DEST_PATH_IMAGE004
,模糊语义参数的选择体现了决策者对数据源的偏好态度；
数据转换与排序：根据决策者提供的数据源可信度或重要度，结合OWA权重向量
Figure 126154DEST_PATH_IMAGE004
对
Figure 620327DEST_PATH_IMAGE006
进行转换,并将转换后的结果按大小顺序排序，最后将排序后的结果与通过求和计算出最终决策值。
多源异构传感器数据融合算法如下：
设有n个决策：
Figure 289206DEST_PATH_IMAGE008
，m个数据源：
Figure 344887DEST_PATH_IMAGE010
,各数据源的可信度(或重要度)为
Figure 99216DEST_PATH_IMAGE012
，数据融合算法描述如下:
第1步:计算数据源对决策的支持度；
从数据仓库中提取数据，根据数据的不同类型，将其转换为对决策的支持度：
Figure 836228DEST_PATH_IMAGE014
其中:
Figure 687509DEST_PATH_IMAGE016
为第i数据源对第j决策目标的支持度，
Figure 117354DEST_PATH_IMAGE018
为支持度的三角模糊数表示,且：
Figure 358979DEST_PATH_IMAGE020
。
第2步：确定OWA算子权重向量；
根据决策者的偏好，选择适当的模糊语义量化准则，确定模糊语义量化算子的参数和的值。模糊语义原则一般为“大多数”、“至少一半”或“尽可能多”，它们的参数值分别为（0.3，0.8）、（0，0.5） 和（0.5，1），根据参数可确定出模糊语义量化算子。
根据模糊语义量化算子，可求得OWA权重向量
Figure 430840DEST_PATH_IMAGE022
,n数据源个数，和决策者乐观态度的度量算子c的值。
第3步：根据各数据源可信度（或重要度）
Figure 74311DEST_PATH_IMAGE024
和支持度值
Figure DEST_PATH_IMAGE025
对
Figure 238839DEST_PATH_IMAGE025
进行转换;为了利用OWA权重向量,需要根据
Figure 967760DEST_PATH_IMAGE024
与
Figure 46575DEST_PATH_IMAGE026
对各决策值进行转换并按大小顺序排序，转换方法采用模糊判决法 ；
设：
Figure 341290DEST_PATH_IMAGE028
Figure 112937DEST_PATH_IMAGE030
Figure 63575DEST_PATH_IMAGE032
定义：当
Figure 946081DEST_PATH_IMAGE034
时
Figure 360882DEST_PATH_IMAGE036
当
Figure 303430DEST_PATH_IMAGE038
时
Figure 741364DEST_PATH_IMAGE040
则经过转换后的决策支持度值表示为：
Figure 161981DEST_PATH_IMAGE042
第4步：依据OWA算子权重向量和转换后的支持度对数据进行融合，并计算各决策的最终决策值；
Figure 962447DEST_PATH_IMAGE044
j=1,2,…,n
其中:
Figure 75897DEST_PATH_IMAGE046
为
Figure DEST_PATH_IMAGE048
中第i个最大元素。
第5步：根据实际问题按决策值大小做出决策。
应用层：
所述应用层是经过系统平台对工业生态环境保护数据分析、监测、存储、预测后，将研究内容结果和采集分析的数据详细直观地展示给用户。通过对工业污染排放大数据地可视化展示，能够让用户能看到所有工业排污的实时状态，同时用户也可以在平台层对工业污染排放进行远程的监控、参数的设置和数据的管理。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，该系统包括：感知层，用于定时采集感知工业生产过程中所排放的废气、废水、废渣、粉尘、恶臭气味等污染物数据信息；感知层包括传感器模块、主控模块和NB-IoT通信模块；传感器模块是根据被测对象不同选取特定的传感器；主控芯片模块是对传感器采集的数据信息进行AD 转换和数据过滤，完成多路数据的信号统一并传输至NB-IoT通信模块；NB-IoT模块则将整合的数据进行传送；传输层，用于对感知层采集的污染物数据信息通过传输层的无线网侧发送到附近的通信基站；传输层包括无线网侧和核心网，平台层，用于接收以及解析工业污染排放物监测数据信息和定位信息，并建立多源异构传感器数据的融合模型；平台层包括监控中心服务器和传感器数据融合引擎，应用层，用于向用户呈现友好界面，对工业污染物排放的可视化展示；将所有研究内容的结果和采集分析的数据详细直观地展示给用户；
通过传感器技术、NB-IoT窄带物联网技术和嵌入式技术对工业污染物监测的传感器数据信息的收集汇总，建立多源异构传感器数据融合模型，在工业污染物排放监测预警大数据平台，根据非结构化指标数据来完善工业生态环境数据库，采用并行处理算法框架对工业污染排放物指标预警模型优化，利用数据挖掘和机器学习方法对工业生态环境实时监测数据进行分析、预测，最后给出工业生态环境保护的决策建议。
2.根据权利要求1所述的基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，感知层中传感器模块是针对监测工业污染物的不同而选取特定的传感器；主控模块采用STM32L4RCT微处理器为核心的主控模块；NB-IoT通信模块采用的是BC20通信模块，通过NB-IoT无线电通信协议，即3GPP Rel.13，BC20模块可与网络运营商的基础设备建立通信。
3.根据权利要求1所述的基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，传输层包括无线网侧和核心网，无线网侧是用于实现NB-IoT通信模块与移动通信网络信道之间连接，核心网是用于NB-IoT通信模块的访问，负责将感知层采集的工业污染物数据信息转发到物联网平台。
4.根据权利要求1所述的基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，监控中心服务器用于对传输层转发的工业生产污染物数据信息和设备定位信息的接收和解析，对多源异构传感器数据融合进行预处理操作；数据融合引擎则用于建立多源异构传感器数据融合模型。
5.根据权利要求1所述的基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，应用层通过对工业污染排放大数据地可视化展示，用户看到所有工业排污的实时状态，同时用户通过应用层对工业污染排放进行远程的监控、参数的设置和数据的管理。
6.根据权利要求4所述的基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，监控中心服务器对多源异构传感器数据融合进行预处理操作包括：
数据解析：对接收的NB-IoT通信模组的数据包进行解析，解析成各工业污染物的数据信息和设备定位信息；
数据清洗：处理缺失的数据、重复的数据以及噪音点；
数据转化：对数据进行采样处理、归一化；
特征提取：提取数据的算术平均数、方差、协方差、一阶差分、二阶差分等特征，获取多个不同类型的数据源。
7.根据权利要求4所述的基于多源异构传感器数据融合的NB-IoT的工业污染物监测系统，其特征在于，数据融合引擎是建立多源异构传感器数据融合模型，利用数据挖掘和机器学习对工业生态环境监测的数据源进行融合分析；包括数据仓库、决策支持度计算、OWA算子权重向量计算和数据转换与排序4个模块；
数据仓库：通过数据选择、特征提取和统计等操作实现对数据的集成、消除数据的异构性和差异性，为后续的数据处理提供数据源；
决策支持度计算：根据决策属性从数据仓库获取相关维度的数据，并计算各数据源对决策的支持度值
Figure 523586DEST_PATH_IMAGE002
，即数据源i对第j决策的支持度；
OWA算子权重向量计算：根据决策者提供的模糊语义原则计算出OWA权重
Figure 440727DEST_PATH_IMAGE004
,模糊语义参数的选择体现了决策者对数据源的偏好态度；
数据转换与排序：根据决策者提供的数据源可信度或重要度，结合OWA权重向量
Figure 220464DEST_PATH_IMAGE004
对
Figure 615673DEST_PATH_IMAGE006
进行转换,并将转换后的结果按大小顺序排序，最后将排序后的结果与通过求和计算出最终决策值。
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