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文檔簡介
1、火災是一種失去人為控制的燃燒過程,它嚴重的威脅了人類的生命和財產安全。因此,如何提高火災探測系統(tǒng)的性能,實現(xiàn)早期預報火情并及時、準確的報警一直是人們研究的熱點。傳統(tǒng)單一傳感器式的火災探測是針對眾多火災參數(shù)中的一個參數(shù)進行探測,采取簡單的閾值算法判斷火災的發(fā)生。但是,由于火災信號的隨機性和不確定性,單一參數(shù)的探測容易造成火災報警的漏報和誤報。因此為了能夠實現(xiàn)火災報警的快速性、準確性,基于人工智能技術的多傳感器式火災探測技術成為火災探測的研
2、究熱點之一。
本文采用的基于信息融合技術的火災探測算法將融合系統(tǒng)分為三個層次:信息層、特征層和決策層。信息層主要是對原始數(shù)據(jù)的采集及數(shù)據(jù)的預處理。首先將探測器采集的溫度、煙霧濃度、CO濃度和紅外信號進行預處理,通過局部決策判斷,在出現(xiàn)有異常信號時,對同組的火災參數(shù)進行特征提取并送交特征層。特征層主要是對提取的火災特征參數(shù)進行特征層融合。采用BP神經網絡特征融合器進行陰燃火、明火、非火災源干擾三種火情的識別,得出它們各自發(fā)生的概
3、率。決策層主要是做出火災探測系統(tǒng)的最終決策輸出。本文通過火災危險度和火災危害度來確定建筑物的火災保護等級,并將它作為決策層的一個間接判據(jù),將火災信號的持續(xù)時間及特征層得出的明火、陰燃火火情概率作為直接判據(jù),進行決策層的模糊推理,將火災報警分為四個等級進行決策輸出。該算法將火災探測器探測的火災特征參數(shù)作為直接判據(jù),并將火災的保護等級作為間接判據(jù),提高了火災探測系統(tǒng)的準確性。最后將消防聯(lián)動控制與火災報警等級相關聯(lián),進行火災報警及消防聯(lián)動控制
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