多传感器输油管道检测数据融合技术  

Data fusion research in multi-sensor pipeline detection

作　　者：林蔚[1] 褚胜楠 

机构地区：[1]哈尔滨工程大学理学院,哈尔滨150001

出　　处：《黑龙江大学自然科学学报》2015年第3期397-403,共7页Journal of Natural Science of Heilongjiang University

基　　金：中央高校基础科研业务费用支持计划项目(2014);黑龙江省博士后基金资助项目(3236301158)

摘　　要：结合输油管道所处的特殊环境下的完全链接的模糊推理系统(F-CONFIS)和D-S证据理论,将多传感器网络的数据融合技术应用到海底输油管道的腐蚀检测上,提出了一种基于F-CONFIS和D-S证据理论的多传感器网络数据融合的海底输油管道腐蚀检测系统。该系统可提高对输油管道腐蚀程度的识别精度。A novel algorithm for the corrosion detection of undersea pipeline is proposed. The model of the algorithm is established by using the fully connected neural fuzzy inference system model （F-CON- FIS） and Dempster-Shafer （DS） theory on the information fusion of a multi-sensor network. An undersea pipeline corrosion detection system based on the algorithm is proposed and can improve the identifying accuracy of the corrosion extent.

关 键 词：完全链接的模糊推理系统 D-S理论证据 多传感器 数据融合 输油管道腐蚀 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]