一種結(jié)冰信息檢測(cè)方法

1.一種結(jié)冰信息檢測(cè)方法，其特征在于，包括：
設(shè)置一個(gè)與路面(1)為一體的配合目標(biāo)體(2)，通過檢測(cè)配合目標(biāo)體(2)的溫度值來判斷當(dāng)前環(huán)境是否滿足結(jié)冰的條件，其中配合目標(biāo)體(2)為設(shè)置在路面(1)中的空心結(jié)構(gòu)，其頂面為與路面(1)平齊的表層透明體(3)；
當(dāng)滿足結(jié)冰條件時(shí)，通過作用于檢測(cè)表層透明體(3)的電阻檢測(cè)電路(4)的輸出電壓來判斷當(dāng)前是否有冰的存在，并根據(jù)電壓大小判斷冰的厚度信息；
當(dāng)有冰存在的時(shí)，通過從配合目標(biāo)體(2)底部向頂部發(fā)出光信號(hào)并檢測(cè)返回的反射光信號(hào)，根據(jù)光強(qiáng)的變化來判斷結(jié)冰冰厚以及冰型原始信息；
其特征在于，將檢測(cè)到的溫度值、電阻值和光強(qiáng)值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)輸入層，通過隱含層以及隱含層激勵(lì)函數(shù)選擇得出冰厚，其中，所述三個(gè)輸入層組成3*1的輸入矩陣X0，所述隱含層為9個(gè)，隱含層與輸入層之間的權(quán)值為9*3矩陣W1，通過與輸入層相乘，得出輸入層與權(quán)值加權(quán)和A0＝W1X0，通過隱含層激勵(lì)函數(shù)tansig()，將輸入層與權(quán)值加權(quán)和A0與隱含層閾值9*1矩陣b1的和作為隱含層函數(shù)的輸入值，得出隱含層輸出矩陣X1＝tansig(A0+b1)；
隱含層與輸出層之間的權(quán)值為1*9矩陣W2，通過與隱含層輸出矩陣X1相乘，得出輸出層上加權(quán)和A1＝W2X1；由輸出層上加權(quán)和A1與輸出層閾值b2的和作為隱含層函數(shù)的輸入，得出輸出層的輸出y＝tansig(A1+b2)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)冰信息檢測(cè)方法，其特征在于，所述表層透明體(3)采用抗壓透明材料。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)冰信息檢測(cè)方法，其特征在于，所述電阻檢測(cè)電路(4)的結(jié)構(gòu)為電阻分壓式結(jié)構(gòu)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)冰信息檢測(cè)方法，其特征在于，所述配合目標(biāo)體(2)底部設(shè)置有發(fā)光電路(5)和光接收電路(6)，發(fā)光電路(5)連接光發(fā)射光纖(7)向上發(fā)出光信號(hào)，光接收電路(6)連接光接收光纖(8)接收從表層透明體(3)返回的光信號(hào)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的結(jié)冰信息檢測(cè)方法，其特征在于，通過實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，通過輸入新數(shù)據(jù)得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果；最終由輸出層輸出，通過描述時(shí)間與溫度之間的關(guān)系曲線，得出冰型。

一種結(jié)冰信息檢測(cè)方法\n技術(shù)領(lǐng)域\n[0001] 本發(fā)明涉及結(jié)冰過程檢測(cè)，特別涉及一種結(jié)冰信息檢測(cè)方法。\n背景技術(shù)\n[0002] 通常路面結(jié)冰的類型可分為霜冰、明冰和混合冰，不同冰對(duì)道路出行安全的危害及道路防冰、除冰的要求都是不同的。道路結(jié)冰主要是由于路面積水或下雪且溫度低形成的，現(xiàn)階段僅靠駕駛員觀察判別冰型很容易導(dǎo)致交通事故的發(fā)生。目前，對(duì)于結(jié)冰的探測(cè)主要應(yīng)用在飛機(jī)上，并且用于結(jié)冰探測(cè)的結(jié)冰傳感器很多都沒有識(shí)別冰型的能力，如電導(dǎo)率式、壓差式、放射線式和壓電膜片式結(jié)冰傳感器。另外有很少的結(jié)冰傳感器能識(shí)別冰型，如專利號(hào)為WO?2004/110865?A1的國(guó)際專利“ICE?DETECTION?APPARATUS?AND?METHOD”，雖然具有對(duì)飛行器結(jié)冰的3種典型冰型的識(shí)別能力，但其識(shí)別的可靠性偏低。究其原因，它的冰型識(shí)別能力只是通過簡(jiǎn)單的信號(hào)處理電路實(shí)現(xiàn)的，不僅沒有從源頭上解決傳感器探頭識(shí)別冰型能力弱的問題，而且信號(hào)處理過于簡(jiǎn)單。\n[0003] 現(xiàn)階段結(jié)冰的檢測(cè)主要集中在飛機(jī)上，在道路上的結(jié)冰檢測(cè)研究相對(duì)較少。國(guó)外對(duì)道路結(jié)冰的檢測(cè)主要是依靠圖像采集來對(duì)道路上覆蓋的冰進(jìn)行檢測(cè)，同時(shí)國(guó)外還研制出多種結(jié)冰傳感器，例如電容式結(jié)冰傳感器、磁致伸縮式結(jié)冰傳感器、壓差式結(jié)冰傳感器，但都因相關(guān)技術(shù)不成熟，只有少數(shù)用到了實(shí)際中。國(guó)內(nèi)對(duì)結(jié)冰的探測(cè)主要集中在飛機(jī)機(jī)翼上，例如華中科技大學(xué)的葉林等教授研制的基于壓電效應(yīng)的平模結(jié)冰傳感器已經(jīng)安裝于運(yùn)八機(jī)上，并取得了顯著的成績(jī)。同時(shí)還有少數(shù)高校在結(jié)冰檢測(cè)原理方面有所研究，例如太原理工大學(xué)、陜西科技大學(xué)電信學(xué)院。但是，國(guó)內(nèi)對(duì)結(jié)冰冰型的檢測(cè)并沒有很多研究，有的只是對(duì)結(jié)冰的有無進(jìn)行簡(jiǎn)單的判斷。\n[0004] 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)歷了近70年的發(fā)展，其技術(shù)應(yīng)用到了各個(gè)領(lǐng)域，特點(diǎn)在于信息的分布式和并行協(xié)調(diào)處理，并且只需要一個(gè)隱含層，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和魯棒性，善于聯(lián)想和推廣。\n發(fā)明內(nèi)容\n[0005] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種結(jié)冰信息檢測(cè)方法，結(jié)合結(jié)冰的溫度、近紅外光在冰層發(fā)生折射和反射后的光強(qiáng)和結(jié)冰的電阻，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，給出結(jié)冰的冰厚以及冰型。\n[0006] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：\n[0007] 一種結(jié)冰信息檢測(cè)方法，包括：\n[0008] 設(shè)置一個(gè)與路面1為一體的配合目標(biāo)體2，通過檢測(cè)配合目標(biāo)體2的溫度值來判斷當(dāng)前環(huán)境是否滿足結(jié)冰的條件，其中配合目標(biāo)體2為設(shè)置在路面1中的空心結(jié)構(gòu)，其頂面為與路面1平齊的表層透明體3；\n[0009] 當(dāng)滿足結(jié)冰條件時(shí)，通過作用于檢測(cè)表層透明體3的電阻檢測(cè)電路4的輸出電壓來判斷當(dāng)前是否有冰的存在，并根據(jù)電壓大小判斷冰的厚度信息；\n[0010] 當(dāng)有冰存在的時(shí)，通過從配合目標(biāo)體2底部向頂部發(fā)出光信號(hào)并檢測(cè)返回的反射光信號(hào)，根據(jù)光強(qiáng)的變化來判斷結(jié)冰冰厚以及冰型原始信息。\n[0011] 所述表層透明體3采用抗壓透明材料如聚醚醚酮。\n[0012] 所述電阻檢測(cè)電路4的結(jié)構(gòu)為電阻分壓式結(jié)構(gòu)。\n[0013] 所述配合目標(biāo)體2底部設(shè)置有發(fā)光電路5和光接收電路6，發(fā)光電路5連接光發(fā)射光纖7向上發(fā)出光信號(hào)，光接收電路6連接光接收光纖8接收從表層透明體3返回的光信號(hào)。\n[0014] 本發(fā)明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式，將檢測(cè)到的溫度值、電阻值和光強(qiáng)值作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)輸入層，通過隱含層以及隱含層激勵(lì)函數(shù)選擇得出冰型，其中，所述三個(gè)輸入層組成3*1的輸入矩陣X0，所述隱含層為9個(gè)，隱含層與輸入層之間的權(quán)值為9*3矩陣W1，通過與輸入層相乘，得出輸入層與權(quán)值加權(quán)和A0＝W1X0，通過隱含層激勵(lì)函數(shù)tan?sig()，將輸入層與權(quán)值加權(quán)和A0與隱含層閾值9*1矩陣b1的和作為隱含層函數(shù)的輸入值，得出隱含層輸出矩陣X1＝tan?sig(A0+b1)；隱含層與輸出層之間的權(quán)值為1*9矩陣W2，通過與隱含層輸出矩陣X1相乘，得出輸出層上加權(quán)和A1＝W2X1；由輸出層上加權(quán)和A1與輸出層閾值b2的和作為隱含層函數(shù)的輸入，得出輸出層的輸出y＝tan?sig(A1+b2)。\n[0015] 通過實(shí)驗(yàn)樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，通過輸入新數(shù)據(jù)得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果；最終由輸出層輸出，通過描述時(shí)間與溫度之間的關(guān)系曲線，得出冰型。\n[0016] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明不僅可以檢測(cè)出路面是否結(jié)冰、結(jié)冰厚度，而且可以得到結(jié)冰冰型。\n附圖說明\n[0017] 圖1為本發(fā)明一種新型的路面結(jié)冰檢測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。\n[0018] 圖2為本發(fā)明一種新型的路面結(jié)冰檢測(cè)方法結(jié)構(gòu)圖。\n具體實(shí)施方式\n[0019] 下面結(jié)合附圖和實(shí)施例詳細(xì)說明本發(fā)明的實(shí)施方式。\n[0020] 如圖1所示，包括與路面1為一體的配合目標(biāo)體2，配合目標(biāo)體2的目標(biāo)體表層3為透光材料，透光材料選擇與路面材料結(jié)冰性能一致。目標(biāo)體表層3下面，包括一路發(fā)光電路和兩路接收電路；發(fā)光電路5通過產(chǎn)生近紅外光，射入到發(fā)射光纖內(nèi)，然后射向配合目標(biāo)體表層3；當(dāng)有冰存在，近紅外光在冰內(nèi)發(fā)生光學(xué)現(xiàn)象，然后透過透明材料會(huì)有一部分光反射回接收光纖8內(nèi)，當(dāng)光轉(zhuǎn)換電路檢測(cè)到后，判斷光強(qiáng)的大小，給出結(jié)冰信息。通過在路面上多點(diǎn)安放配合目標(biāo)體2，可以更加全面的檢測(cè)道路的結(jié)冰狀況。\n[0021] 如圖2所示，在通過利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)冰進(jìn)行檢測(cè)之前，采集樣本數(shù)據(jù)，這些樣本數(shù)據(jù)中包括輸入層的三個(gè)信息：溫度、光強(qiáng)、電阻值，輸出層的冰厚信息。為了更好的進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的調(diào)整，加快收斂速度，將輸入和輸出層原來測(cè)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，輸入層變?yōu)?*1矩陣X0，輸出層為y。在MATLAB7.0環(huán)境下，進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱主界面，建立一個(gè)3層的BP網(wǎng)絡(luò)，第一層為輸入層，為3個(gè)神經(jīng)元，表示溫度、光強(qiáng)和電阻值歸一化后的數(shù)值輸入；\n第一隱含層為9個(gè)神經(jīng)元；輸出層為1個(gè)神經(jīng)元，表示處理后的冰厚輸出，各層的激勵(lì)函數(shù)均為tan?sig()。將歸一化后訓(xùn)練樣本輸入值和目標(biāo)值導(dǎo)入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中，在MATLAB7.0神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱訓(xùn)練選項(xiàng)卡上設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)，其中誤差選擇1×10-12，目標(biāo)選擇\n0,訓(xùn)練最大次數(shù)為10000次，動(dòng)量因子選擇默認(rèn)值0.1，將歸一化后的訓(xùn)練樣本輸入工具箱點(diǎn)擊TRAIN按鈕進(jìn)行訓(xùn)練，如果訓(xùn)練次數(shù)達(dá)到最大仍然沒有使誤差最小，繼續(xù)訓(xùn)練，當(dāng)達(dá)到訓(xùn)練誤差不再減少時(shí)停止訓(xùn)練。通過訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)后，得到一組權(quán)值和一組閾值，分別為隱含層和輸入層之間的權(quán)值W1、隱含層和輸出層之間的權(quán)值W2、隱含層閾值b1、輸出層閾值b2，則神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)冰信息公式為yh＝tan?sig(W2tansig(W1X0+b1)+b2)，這個(gè)公式只是能夠計(jì)算出冰的厚度，對(duì)于冰型的判斷可將輸出層變?yōu)?層，分別代表冰厚和冰型，那么計(jì)算冰型的公式為\n[0022] yx＝tan?sig(W3tansig(W1X0+b1)+b3)。