[发明专利]一种基于无线传感器网络的油罐车油气泄漏智能监测系统

摘要

本发明公开了一种基于无线传感器网络的油罐车油气泄漏智能监测系统，实现对油罐车在途参数进行检测和油罐车油气泄漏浓度智能预测，该系统由基于无线传感器网络的油罐车在途状态参数采集与智能预测平台和油罐车油气泄漏浓度智能预测模型两部分组成；本发明目的是提供一种基于无线传感器网络的油罐车油气泄漏智能监测系统，该系统实时监测油罐车在行驶途中的温湿度、压力和是否泄漏等安全信息，从而避免意外事故的发生问题。

主权项

1.一种基于无线传感器网络的油罐车油气泄漏智能监测系统，实现对油罐车在途参数进行检测和油罐车油气泄漏浓度智能预测，其特征在于：所述智能监测系统包括基于无线传感器网络的油罐车在途状态参数采集与智能预测平台、油罐车油气泄漏浓度智能预测模型；所述基于无线传感器网络的油罐车在途状态参数采集与智能预测平台由多个检测节点和现场监控端组成，并以自组织方式构建成油罐车在途状态参数采集与智能预测平台；所述检测节点由传感器组模块、单片机和无线通信模块NRF2401组成，负责检测油罐车表面的温度、压力和油气浓度的实际值；所述现场监控端实现对油罐车在途参数进行管理和对油罐车在途泄漏油气浓度进行预测；所述油罐车油气泄漏浓度智能预测模型包括多个NARX神经网络预测模型、模糊C‑均值聚类算法分类器、多个经验模态分解模型、多组ANFIS网络预测模型和基于PSO的ELman网络油罐车油气泄漏浓度融合模型；每个NARX神经网络预测模型输出作为模糊C‑均值聚类算法分类器的输入，模糊C‑均值聚类算法分类器对多个NARX神经网络预测模型输出值进行分类，每种类型的NARX神经网络预测模型输出作为各个经验模态分解模型的输入，每个经验模态分解模型的多个输出作为每组ANFIS网络预测模型的输入，每组ANFIS网络预测模型的融合预测值作为基于PSO的ELman网络油罐车油气泄漏浓度融合模型的输入，基于PSO的ELman网络油罐车油气泄漏浓度融合模型的输出值为油罐车泄漏油气浓度值。