[发明专利]基于模糊推理的烟花爆竹生产监控预警方法及系统

说明书

本发明提供了一种基于模糊推理的烟花爆竹生产监控预警方法及系统，其中包括：采集烟花爆竹生产现场的面积、结构、温度、湿度、粉尘含量、静电状况、预警类型、预警等级，温度、湿度、粉尘、静电构成影响因素矩阵X，并上传至服务器；其中，预警类型和预警等级构成决策变量；在服务器内利用粗糙‑模糊集建立影响因素矩阵X与生产现场安全指数之间的复杂非线性关系，获得监控预警模型；利用模糊规则插值算法对监控预警模型进行模糊推理，获得决策变量的最终解；将决策变量的最终解作为监控预警的决策X^*通过服务器下发至从业企业的终端设备进行展示；用户根据终端设备展示的决策X^*实现生产现场的监控预警。利用本发明能够实现烟花爆竹生产现场的监控预警，为从业企业提供更安全的生产环境。

技术领域

本发明涉及烟花爆竹安全生产监控预警领域，具体涉及一种基于模糊推理的烟花爆竹生产监控预警方法及系统。

背景技术

烟花爆竹作为一种特殊的文化消费品，其销量大、流通范围广；同时，烟花爆竹作为民用爆炸用品，从原料到成品都具有爆炸、可燃物质。因此，烟花爆竹的生产、运输和存储都为高危行业，具有很高的风险性和危险性，而且一旦发生事故，势必会给人民的生命财产造成重大损失。

目前，亟需解决的问题是建立一套全面的监控预警模型，提升烟花爆竹生产过程中的安全分析和预警能力，降低安全风险。影响生产现场安全程度的各个因素之间往往体现出高度的复杂性和非线性，采用常规预测、分析方法存在一定难度。

发明内容

本发明通过提供一种基于模糊推理的烟花爆竹生产监控预警方法及系统，全面评价温度、湿度、粉尘和静电等多因素对烟花爆竹生产过程的影响，从而提高生产过程的安全监控、智能决策和预警响应能力。

为实现本发明的目的，本发明采用以下技术方案予以实现：本发明提一种基于模糊推理的烟花爆竹生产监控预警方法，包括如下步骤：

步骤S1：采集烟花爆竹生产现场的面积、结构、温度、湿度、粉尘含量、静电状况、预警类型、预警等级；其中，温度、湿度、粉尘含量、静电状况构成影响因素矩阵X，面积、结构构成影响因子，预警类型和预警等级构成决策变量；

步骤S2：利用粗糙-模糊集建立影响因素矩阵X与生产现场安全指数之间的非线性关系，获得监控预警模型；

建立所述监控预警模型的步骤包括：

步骤S21：输入样本X_k，X_k＝[x_k1,x_k2,...,x_kM],k＝1,2,...,S，S为训练样本的个数，x_ki为第k个样本中第i个传感器的测量值，i＝1,2,...,M；

步骤S22：对输入样本X_k，对每一个传感器的测量样本进行模糊化处理A_i＝(a_i0,a_i1,a_i2)＝(x_i-2σ_i,x_i,x_i+2σ_i)，a_i0，a_i1，a_i2为三角形隶属函数的三个端点，x_i为测量值，σ_i为测量方差；

步骤S23：基于相似性度量，计算样本间的距离d(A_i,A_j)，i,j＝1,2,...,M；

步骤S24：计算样本间的贴近度

步骤S25：根据每个传感器的测量样本A_i与目标估计量A₀的贴近程度，计算同类别传感器的各个测量值之间的相对权重