随着我国化学工业的迅猛发展,危险化学品事故也呈上升趋势。这些危险物资从生产、储存领域向消费领域转移的过程中,主要以车辆道路运输为主,由于自身的危险性,在运输途中如果发生交通事故或泄漏事故,有可能会引发燃烧、爆炸、腐蚀、毒害等严重的灾难性事故,危及公共安全和人民群众的生命财产安全,且导致环境污染。因此,在运输过程中对危险物资进行实时在线监测具有重要的经济价值和深远的社会意义。设计了一种以液化天然气运输罐车为研究对象的危险物资实时在线监测系统。该系统由检测系统和车载监测终端组成,检测系统由多类传感器构成,实现实时在线信息采集和处理,其中包括运输环境温度、湿度、压力、液位、天然气挥发外溢浓度以及车辆的加速度等关键参数。设计了基于GPS的车载监测终端系统,该系统以MSP430f149为主控器,把GPS模块、GPRS模块和人机交互模块有机集成在一起,一方面将检测系统检测的各类传感器信息进行本地显示和预警,另一方面将这些信息以及精确的GPS信息,通过GPRS无线通讯定时报送网络远程监控中心,实现监控中心和押运人员对危险物资状态和车辆行驶状态的双重实时监测功能。鉴于引发危险物资事故存在多种因素的可能性,结合多传感器数据融合技术,构建了一种基于最小二乘支持向量机的泄漏识别模型,用以评估危险物资的安全状态。采用遗传算法优化支持向量机参数,对主要特征信号做卡尔曼滤波和归一化处理后送入最小二乘支持向量分类机,用于训练和安全状态分类,分类准确率为97.5%,仿真结果表明该算法能够很好的识别运输过程中危险物资的泄漏,保障危险物资运输安全。所研究的系统具有宽泛的拓展性,只需更换传感器检测系统,即可适用于苯、氨、汽油等易燃、易爆、剧毒物流实时监测。