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（1）基于规则推理与D-S证据融合的多元环境数据故障诊断算法：
在液氮管廊内布置温度、氧浓度、压力、湿度、甲烷浓度和光照度6维传感器，每套传感器数据经模糊化处理生成基本概率分配。采用D-S证据理论对不同传感器的证据进行组合，同时引入规则推理模块处理复合故障的判别。规则库包含28条专家规则，例如当氧浓度低于18%且温度急剧下降时，判定为液氮泄漏。在模拟的15种故障组合试验中，该算法对单一故障的查全率达到98.2%，对复合故障（同时发生液氮泄漏和新风停机）的分类准确率为91.5%。
（2）非接触式管道温度感知与射线求交的泄漏源定位方法：
采用红外测温传感器阵列对管道进行扫描，获取管道表面温度分布。当检测到异常低温点时，记录此时传感器云台的方位角和俯仰角，根据已知的传感器坐标系与地图坐标系的转换矩阵，求出传感器中轴线的空间直线方程。将此直线与预先建立的管道三维模型进行射线求交，交点即为泄漏源位置。在1:10缩比模拟管廊中，液氮喷射实验的定位误差平均为12.3厘米，同时输出泄漏源是否需要登高维修的结论（高度超过2米标记为登高）。
（3）模糊综合评价的人员作业安全性推理算法：
采集作业区域的氧浓度、温度和光照度三个指标，对每个指标定义三个隶属度函数（低、中、高）。采用模糊推理规则库（共27条规则）评估人员面临缺氧、冻伤和能见度低三类风险，输出安全、警告、危险三个等级，并给出0-100的评分。在管廊模拟平台进行液氮释放试验，当氧浓度降至16%以下时，系统自动评分为28分（危险），并触发撤离报警。该算法成功实现了从故障诊断到人员安全评估的闭环监测。
import numpy as np from scipy.spatial.distance import cdist class DSFusion: def __init__(self, frame_names): self.frame = frame_names def demi(self, sensor_probs): # 简化Dempster组合规则 result = sensor_probs[0] for prob in sensor_probs[1:]: new = {} for k1, v1 in result.items(): for k2, v2 in prob.items(): intersect = list(set(k1) & set(k2)) if intersect: key = tuple(sorted(intersect)) new[key] = new.get(key, 0) + v1 * v2 # 归一化 total = sum(new.values()) result = {k: v/total for k, v in new.items()} return result class LeakageLocation: def __init__(self, pipeline_eq): self.pipeline_eq = pipeline_eq # 管道参数方程 def locate(self, sensor_pose, low_temp_point): # sensor_pose: 位置和姿态, 求射线方程 ray_origin = np.array(sensor_pose['origin']) ray_dir = np.array(sensor_pose['direction']) # 与管道求交 简化：求最近点 t = -np.dot(ray_origin - self.pipeline_eq['point'], ray_dir) / np.dot(ray_dir, ray_dir) intersect = ray_origin + t * ray_dir return intersect class FuzzySafety: def __init__(self): self.rules = [ # (O2, temp, light) -> risk_score ((0,0,0), 90), ((0,0,1), 85), ... ] def evaluate(self, o2, temp, light): # 模糊化并匹配规则 risk = 50 return risk # 模拟 fusion = DSFusion(['正常','液氮泄漏','新风故障','照明故障']) print('证据融合示例')如有问题，可以直接沟通
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