研發(fā)設(shè)計(jì)一 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境多參量智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研發(fā)設(shè)計(jì)

1、設(shè)計(jì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境多參量智能監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)一、目的和要求1目的（1）通過本次綜合設(shè)計(jì)，進(jìn)一步了解智能檢測(cè)技術(shù)的基本原理、智能檢測(cè)系統(tǒng)的建立和智能檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過程。（2）提高學(xué)生有關(guān)工程系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)能力。（3）熟悉MATLAB語言、虛擬儀器如LABVIEW軟件以及在智能檢測(cè)設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。2要求（1）充分理解設(shè)計(jì)內(nèi)容，并獨(dú)立完成綜合設(shè)計(jì)報(bào)告。（2）綜合設(shè)計(jì)報(bào)告要求：綜合設(shè)計(jì)題目，綜合設(shè)計(jì)具體內(nèi)容及實(shí)現(xiàn)功能結(jié)果分析、收獲或不足，程序清單，參考資料。矚慫潤厲釤瘞睞櫪廡賴。二、實(shí)驗(yàn)設(shè)備及條件PC機(jī)MATLAB7.0、LabVIEW8.2軟件安裝盤傳感器：DRWZ-5-B型溫度傳感器、DRZS-5

2、-A型聲傳感器、DRGS-12-A型光傳感器、DRSD-5-A型濕度傳感器、NAP-21A型二氧化碳傳感器聞創(chuàng)溝燴鐺險(xiǎn)愛氌譴凈。DRVI快速可重組虛擬儀器平臺(tái)DRDAQ-USB型數(shù)據(jù)采集儀TEKTRONIXTDS100260MHZ示波器三、實(shí)驗(yàn)原理、內(nèi)容本實(shí)驗(yàn)培養(yǎng)學(xué)生掌握掌握多種傳感器（三種以上）檢測(cè)特定環(huán)境的多項(xiàng)環(huán)境指標(biāo)參數(shù)，包括溫度、濕度、光強(qiáng)度、可燃?xì)怏w濃度等，采用微處理器技術(shù)對(duì)多路信號(hào)進(jìn)行信號(hào)獲取，采用虛擬儀器技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)這幾種參量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能信息處理，包括應(yīng)用到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，專家系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合技術(shù)等信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)可視化的人機(jī)交互界面。學(xué)生學(xué)會(huì)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)的基本技能，鞏固

3、學(xué)生所學(xué)的智能檢測(cè)技術(shù)的理論和方法，著重于培養(yǎng)學(xué)生智能系統(tǒng)的設(shè)計(jì)構(gòu)想、實(shí)際方案和實(shí)驗(yàn)方法，培養(yǎng)和建立智能系統(tǒng)的整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)概念殘1系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)總體結(jié)構(gòu)如圖1-1所示。本結(jié)構(gòu)由PC機(jī)、環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)、傳感器、USB數(shù)據(jù)采集儀以及相應(yīng)聯(lián)動(dòng)系統(tǒng)組成。USB數(shù)據(jù)采集儀完成對(duì)各傳感器的感應(yīng)數(shù)據(jù)信息檢測(cè)、采集，并將采集到的信息傳遞給PC機(jī)，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，同時(shí)實(shí)時(shí)傳給監(jiān)控系統(tǒng)。監(jiān)控系統(tǒng)擔(dān)負(fù)著信息的顯示、設(shè)置系統(tǒng)報(bào)警等工作。釅錒極額閉鎮(zhèn)檜豬訣錐。數(shù)據(jù)融合技術(shù)多傳感器數(shù)據(jù)（信息）融合技術(shù)是20世紀(jì)70年代產(chǎn)生并迅速發(fā)展的一個(gè)新的學(xué)科。多傳感器數(shù)據(jù)融合（MultisensorInformationFusi

4、on）是指對(duì)來自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)別、多方面、多層次的處理，從而產(chǎn)生新的有意義的信息，而這種新信息是任何單一傳感器所無法獲得的。嚴(yán)格來說應(yīng)該稱這種理論為多傳感器信息融合，因?yàn)樾畔⒌母拍罡鼜V泛、更具有概括性，而針對(duì)于實(shí)際中的應(yīng)用，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中要處理的對(duì)象就是多傳感器的檢測(cè)數(shù)據(jù)，故本設(shè)計(jì)中均稱為多傳感器數(shù)據(jù)融合。彈貿(mào)攝爾霽斃攬磚鹵廡。數(shù)據(jù)融合包括對(duì)各種傳感器給出的有用信息進(jìn)行采集、傳輸、分析和合成等處理過程一般認(rèn)為數(shù)據(jù)融合是信息的綜合與處理過程，對(duì)在不同的時(shí)間序列上獲得的各種傳感器信息按一定準(zhǔn)則加以綜合分析，完成所需的決策和估計(jì)任務(wù)。謀蕎摶篋飆鐸懟類蔣薔。數(shù)據(jù)融合技術(shù)的分類多傳感器信息融合構(gòu)

5、有多種模式，目前對(duì)其分類可歸納為下列4種：按功能分：檢測(cè)級(jí)、位置級(jí)、屬性通訊、態(tài)勢(shì)評(píng)估級(jí)、威脅估計(jì)級(jí)；按結(jié)構(gòu)分：并行結(jié)構(gòu)、串行結(jié)構(gòu)、分散型結(jié)構(gòu)、樹狀結(jié)構(gòu)、反饋結(jié)構(gòu)；按信息處理方式分：集中式、分布式、混合式；按層次分：數(shù)據(jù)層、特征層、決策層。本系統(tǒng)的二級(jí)融合方法采用的就是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)。常用的數(shù)據(jù)融合方法比較如表1-1所示。噪聲濕度傳感器二氧化碳傳感器光照數(shù)據(jù)溫度數(shù)據(jù)濕度數(shù)據(jù)二氧化碳數(shù)據(jù)噪聲數(shù)據(jù)級(jí)融溫-合算法度光照級(jí)融濕-合算法度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二級(jí)融合監(jiān)測(cè)界面融合結(jié)果數(shù)據(jù)庫管理圖1-1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)圖表1-1常用的數(shù)據(jù)融合方法比較融合方法運(yùn)行環(huán)境信息類型信息表示不確定性融合技術(shù)適用范圍加權(quán)平均動(dòng)態(tài)冗余原

6、始讀數(shù)據(jù)加權(quán)平均低層數(shù)據(jù)融合卡爾曼濾波動(dòng)態(tài)冗余概率分布咼斯噪聲系統(tǒng)模型濾波低層數(shù)據(jù)融合貝葉斯估計(jì)靜態(tài)冗余概率分布咼斯噪聲貝葉斯估計(jì)高層數(shù)據(jù)融合統(tǒng)計(jì)決策理論靜態(tài)冗余概率分布累加噪聲極值決策高層數(shù)據(jù)融合證據(jù)推理靜態(tài)冗余互補(bǔ)命題邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合模糊推理靜態(tài)冗余互補(bǔ)命題隸屬度邏輯推理高層數(shù)據(jù)融合神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)動(dòng)、靜態(tài)冗余互補(bǔ)神經(jīng)元輸入學(xué)習(xí)誤差神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)低/高層產(chǎn)生式規(guī)則靜態(tài)冗余互補(bǔ)命題置信因子邏輯推理高層融合數(shù)據(jù)融合的過程傳統(tǒng)檢測(cè)系統(tǒng)的工作過程是：檢測(cè)信號(hào)送入A/D轉(zhuǎn)換，將數(shù)字信號(hào)經(jīng)過簡單的預(yù)處理后送入計(jì)算機(jī)，在計(jì)算機(jī)中就以此為依據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行各種判斷和決策。應(yīng)用了數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)與傳統(tǒng)的系統(tǒng)有所不同，它

7、是綜合多個(gè)/多種傳感器的測(cè)量數(shù)據(jù)，在計(jì)算機(jī)中對(duì)數(shù)字信號(hào)還要進(jìn)行進(jìn)一步融合處理。廈礴懇蹣駢時(shí)盡繼價(jià)騷。數(shù)據(jù)融合過程主要包括多傳感器（信號(hào)獲取）、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)融合中心（特征提取數(shù)據(jù)融合計(jì)算）和結(jié)果輸出等環(huán)節(jié)，其過程如圖1-2所示。煢楨廣鰳鯡選塊網(wǎng)羈淚。結(jié)果輸出1融合中心I圖1-2多傳感器數(shù)據(jù)融合過程由于被測(cè)對(duì)象多為具有不同特征的非電量，如溫度、濕度、光照、噪聲、二氧化碳含量等，因此首先要通過傳感器轉(zhuǎn)換電路將這些非電量轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，然后經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換將它們轉(zhuǎn)換成能由計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字量。數(shù)字化后的電信號(hào)由于環(huán)境等隨機(jī)因素的影響，不可避免地存在一些干擾和噪音信號(hào)，通過預(yù)處理，采用濾波等方法濾除數(shù)據(jù)采

8、集過程中的干擾和噪音，得到有用信號(hào)。預(yù)處理后的有用信號(hào)就送入融合中心進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，經(jīng)過特征提取，并對(duì)某一特征量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合計(jì)算，最后輸出融合結(jié)果。鵝婭盡損鵪慘歷蘢鴛賴。1）信號(hào)的獲?。憾鄠鞲衅餍盘?hào)獲取方法很多，可根據(jù)具體情況采取不同的傳感器獲取被測(cè)對(duì)象的信號(hào)。工程信號(hào)的獲取一般采用工程上的專用傳感器，通過A/D轉(zhuǎn)換器將非電量信號(hào)或電信號(hào)轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)I/O口能夠接收的電信號(hào)，在計(jì)算機(jī)中進(jìn)行檢測(cè)信號(hào)的高級(jí)復(fù)雜處理。本設(shè)計(jì)中，對(duì)環(huán)境中參數(shù)的檢測(cè)都需要專門的傳感器進(jìn)行檢測(cè)，轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的電信號(hào)，然后進(jìn)行A/D轉(zhuǎn)換或直接送入數(shù)據(jù)采集卡，進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和處理。本系統(tǒng)采用了多功能的USB數(shù)據(jù)采集卡實(shí)現(xiàn)多傳感器檢

9、測(cè)信號(hào)的采集。相應(yīng)的傳感器型號(hào)將在第三章介紹。2）信號(hào)預(yù)處理：在信號(hào)獲取過程中，一方而由于各種客觀因素的影響，在檢測(cè)到的信號(hào)中常?；煊性胍簟Ａ硪环蕉?，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換后的離散時(shí)間信號(hào)除含有原來的噪音外，又增加了A/D轉(zhuǎn)換器的量化噪音。因此，在對(duì)多傳感器信號(hào)融合處理前，要對(duì)傳感器輸出信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，盡可能地去除這些噪音，提高信號(hào)的信噪比。信號(hào)預(yù)處理的方法主要有取均值、濾波等。預(yù)頌圣鉉儐歲齦訝驊糴。3）特征提取：對(duì)來自多傳感器的原始信息進(jìn)行特征提取，特征可以是被測(cè)對(duì)象的各種物理量。在環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中，需要檢測(cè)的參數(shù)很多，包括光照、溫度、濕度、二氧化碳、噪聲等參數(shù)都需要進(jìn)行區(qū)別，采用數(shù)據(jù)采集卡的不同采集

10、通道分別對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并將這些檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識(shí)，將各種參數(shù)的檢測(cè)值分配到不同的變量中。滲釤嗆儼勻諤鱉調(diào)硯錦。4）融合計(jì)算：這是數(shù)據(jù)融合的關(guān)鍵。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合的算法很多，對(duì)于不同的應(yīng)用場(chǎng)合與應(yīng)用要求融合算法也不盡相同。主要有數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)、估計(jì)理論和識(shí)別技術(shù)等。融合計(jì)算主要是對(duì)多傳感器的相關(guān)觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證、分析、補(bǔ)充、取舍和狀態(tài)跟蹤估計(jì)；對(duì)新發(fā)現(xiàn)的不相關(guān)觀測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析和綜合；生成綜合態(tài)勢(shì)，實(shí)時(shí)地根據(jù)多傳感器觀測(cè)結(jié)果通過數(shù)據(jù)融合計(jì)算，對(duì)綜合態(tài)勢(shì)進(jìn)行修改等。鐃誅臥瀉噦圣騁貺頂廡。四、實(shí)驗(yàn)步驟1.環(huán)境多參量傳感器選型本設(shè)計(jì)中可采用NAP-21A型二氧化碳傳感器,該傳感器由氣敏探頭和溫度補(bǔ)償探頭組

11、成，其中氣敏探頭中敏感器件的基本構(gòu)造是：陽極使用金(Au),陰極使用包含有碳酸鋰(Li2CO3)的金電極，在陽極與陰極之間放置了含有Na離子的固態(tài)電解體。這樣，當(dāng)空氣中的匚濃度發(fā)生變化時(shí)，氣敏探頭的直流電阻會(huì)產(chǎn)生變化。經(jīng)電路的處理，會(huì)將該電阻的變化轉(zhuǎn)變?yōu)殡妷盒盘?hào)輸出。在正常的工作條件下，傳感器本身輸出特性是線性的。NAP-21A型二氧化碳傳感器主要性能指標(biāo)有：額定電壓DC1.80.1V；電流120130mA；使用溫濕度范圍-1050C,95RH%以下；靈敏度0.2mV/%“J氣體濃度范圍0100%。噪聲傳感器選用DRZS-5-A型聲傳感器QRZS-5-A型聲傳感器結(jié)構(gòu)簡單，使用方便，適用于測(cè)量

12、各種環(huán)境噪聲和機(jī)電設(shè)備噪聲。主要技術(shù)性能指標(biāo)：工作電壓是+5V直流；輸出電壓范圍0+5V；工作距離03m；靈敏度(0dB=1V/Pa)-502dB；信噪比為58dB；工作溫度范圍-10+50C；指向性是單向；響應(yīng)頻率2016KHz。擁締鳳襪備訊顎輪爛薔。溫度傳感器選用DRWZ-5-B型溫度傳感器，DRWZ-5-B型溫度傳感器可以直接測(cè)量各種生產(chǎn)過程中在溫度范圍內(nèi)的液體、蒸汽和氣體介質(zhì)中的溫度以及固體介質(zhì)的表面溫度。主要技術(shù)性能指標(biāo)：工作電壓為+5V直流電壓；輸出電壓范圍0+5V；測(cè)量范圍0100C；靈敏度0.5C；工作溫度范圍0+100C。傳感器選用DRSD-5-A型濕度傳感器，DRSD-5-

13、A型濕度傳感器小型，重量輕，溫度的依存性小，性能穩(wěn)定，響應(yīng)速度快，濕度感知范圍廣，可以測(cè)量空氣中的水分含量，多用于谷物、塑料等顆粒狀介質(zhì)的水分檢測(cè)。主要技術(shù)性能指標(biāo)：工作電壓為+5V直流；輸出電壓范圍05V；測(cè)量范圍595%RH；精度為3%；響應(yīng)速度為5s；恢復(fù)速度為10s；溫漂為0.1%RH/C。贓熱俁閫歲匱閶鄴鎵騷。光傳感器選用DRGS-12-A型光傳感器，DRGS-12-A型光傳感器是采用光敏電阻和信號(hào)調(diào)理電路構(gòu)成的一種一體化傳感器，其傳感器探頭部分采用光敏電阻，信號(hào)調(diào)理部分經(jīng)過二次封裝以后集成在一體，調(diào)理電路的供電和檢測(cè)信號(hào)的輸出通過數(shù)據(jù)采集儀完成。主要技術(shù)性能指標(biāo)：工作電壓為+12V

14、直流電壓；輸出電壓范圍0+5V；光譜峰值為560nm；亮電阻(10Lux)為2030KQ；暗電阻為3MQ；工作溫度范圍-20+85C；檢測(cè)距離010mm。壇2數(shù)據(jù)通信的實(shí)現(xiàn)由于系統(tǒng)的主要功能是監(jiān)測(cè)功能，故這里的通信也是以數(shù)據(jù)接收為主。用LabVIEW實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子VI如圖1-3所示。圖1-3是LabVIEW實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子程序前面板。本系統(tǒng)數(shù)據(jù)通道選用通道2、通道4、通道5、通道6、通道8。蠟變黲癟報(bào)倀鉉錨鈰贅。13!圖1-3LabVIEW實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子VI框圖程序USE數(shù)據(jù)采集乘樣氏度10245000開關(guān)CZ鍾道信鬭出謹(jǐn)?shù)佬盘?hào)輸出to00:00:00YVW/MM/DDdtI1.005通道

15、信號(hào)輸出I00:00:00YVW/MM/DD2通道信歸出鋰道信號(hào)輸出00:00:00VWY/MM/DD6通道信號(hào)輸出00:00:00YWY/MM/DDto00:00:00WYV/MM/DDdt了通道信鬭出00:00:00YVYV/MM/DD00:00:00YWY/MM/DD斑道信號(hào)輸出00:00:00YWY/MM/DD圖1-4LabVIEW實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信的子程序前面板3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練結(jié)果%輸入網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練樣本%輸入網(wǎng)絡(luò)輸出訓(xùn)練樣本可選取神經(jīng)元的作用函數(shù)為S型函數(shù)，將以上樣本數(shù)據(jù)歸一化處理后輸入網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。在MATLAB2007A軟件中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行配置，其程序?qū)崿F(xiàn)

16、如下：a=51023520.0650;40021560.0542;47022.6550.0545;42020.4550.0649;45021.7580.0447;37026.2460.0955;31018.4620.0853;27617.8650.0854;35523.5490.0958;28019.6610.0757;22528.2380.1165;19030360.1464;18010.4780.1271;21027.6370.1276;15013.1740.1373;6033.2250.1685;356.5820.1581;8032.7290.1882;453.8850.1782;707

17、.2820.1584;b=1000;1000;1000;1000;1000;0100;0100;0100;0100;0100;0010;0010;0010;0010;0010;0001;0001;0001;0001;0001;p=a;t=b;netp=newff(-11;-11;-11;-11;-11,7,4,logsig,logsig,trainlm);%創(chuàng)建一前饋BP網(wǎng)絡(luò)驅(qū)躓髏彥浹綏譎飴憂錦。netp=init(netp);%網(wǎng)絡(luò)初始化netp.trainParam.epochs=3000;%網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練netp.trainParam.goal=0.001;net.trainparam.lr

18、=0.01;netp,tr=train(netp,p,t);netp.IW1netp.b1netp.LW2netp.b2得到的誤差曲線如圖1-4所示。5TrainingwithTRAINLM=1回圖1-4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差曲線訓(xùn)練完成后，得到的是網(wǎng)絡(luò)的各層權(quán)值和閾值。在MATLAB環(huán)境下，可通過netp.IWl、netp.bl、netp.LW2、netp.b2等函數(shù)調(diào)出各層的權(quán)值和閾值。利用save語句可將訓(xùn)練結(jié)果保存起來，以備后用。貓蠆驢繪燈鮒誅髏貺廡。4調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是為了獲得合適的權(quán)值和閾值，為網(wǎng)絡(luò)仿真做準(zhǔn)備。網(wǎng)絡(luò)仿真是用sim函數(shù)實(shí)現(xiàn)的，其程序如下：鍬籟饗逕瑣

19、筆襖鷗婭薔。load(C:UsersJingGYDocumentsMATLABdata);%調(diào)用訓(xùn)練結(jié)果構(gòu)氽頑黌碩飩薺齦A=5l04004704204503703l0276355280225l90l802l0l506035804570;輒B=232l22.620.42l.726.2l8.4l7.823.5l9.628.230l0.427.6l3.l33.26.532.73.87.2;堯側(cè)閆繭絳闕絢勵(lì)蜆贅。C=5256555558466265496l38367837742582298582識(shí)饒鎂錕縊灩筧嚌儼淒。D=0.060.050.050.060.040.090.080.080.090.070

20、.ll0.l40.l20.l20.l30.l60.l50.180.170.15;凍鈹鋨勞臘鍇癇婦脛糴。E=5042454947555354585765647176738381828284恥諤銪滅縈歡煬鞏鶩錦。pp=A;B;C;D;E;outp=sim（netp,pp）%仿真其中，A、B、C、D、E代表5個(gè)輸入，分別代表一級(jí)融合的輸出結(jié)果光照、溫度、濕度、二氧化碳和噪聲。在LabVIEW軟件中設(shè)置系統(tǒng)的手動(dòng)輸入控件，在MATLAB腳本編輯文本編寫調(diào)用以上程序語句，如圖1-5所示。鯊腎鑰詘褳鉀溈懼統(tǒng)庫。數(shù)值2Iload(d:)MyDocuments)MATLABWataW);pp=A;B;C;D;

21、E;Rloutp=sim(netp,pp);piyl=oi.itpcr：i;y2=outpi：2；：i;疔nutp；IIy4=0lrtf：i(4)；1口,.+m+t口+x口+田3數(shù)值斗圖1-5調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最小系統(tǒng)5.數(shù)據(jù)處理過程數(shù)據(jù)處理流程圖如圖1-6所示。采集儀完成對(duì)各傳感器的感應(yīng)數(shù)據(jù)信息檢測(cè)、采集，并將采集到的信息傳遞給PC機(jī)，由PC機(jī)里的數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的分析、判斷、處理，同時(shí)實(shí)時(shí)傳給監(jiān)控系統(tǒng)，包括以下幾個(gè)方面：碩癘鄴頏謅攆檸攜驤蘞。1）利用MATLAB進(jìn)行環(huán)境參量訓(xùn)練的程序、結(jié)果及說明2）環(huán)境多參量傳感器監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)人機(jī)交互界面截圖數(shù)據(jù)與說明3）經(jīng)過一級(jí)數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)前面板及程序框圖截圖數(shù)據(jù)與說明4）經(jīng)過二級(jí)數(shù)據(jù)融合后的數(shù)據(jù)前面板及程序框圖截圖數(shù)據(jù)與說明超限判斷k報(bào)警一級(jí)融合結(jié)果輸出一級(jí)融合結(jié)果輸出報(bào)警超限判斷.，:k報(bào)警一級(jí)融合結(jié)果輸出超限判斷，；k報(bào)警一級(jí)融合結(jié)果輸出一級(jí)融合結(jié)果輸出圖1-6數(shù)據(jù)處理流程圖6監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)一個(gè)好的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)必須要有一個(gè)友好的人機(jī)界面。LabVIEW最大的特點(diǎn)就是所見即所得。在LabVIEW編程平臺(tái)下可以十分方便地編制出功能強(qiáng)大的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)前面板。LabVIEW中提供了許多控件，可以隨意調(diào)用，在計(jì)算機(jī)屏幕上仿真出與實(shí)際儀器或設(shè)備相同的環(huán)境，為用戶提供直觀、熟