当前位置:主页 > 管理论文 > 城建管理论文 >

基于模糊神经网络的智能家居火灾检测系统研究

发布时间:2018-05-03 19:13

  本文选题:智能家居 + 火灾监测系统 ; 参考:《青岛理工大学》2014年硕士论文


【摘要】:随着科学技术的迅速发展和人们生活水平的提高,家居设备越来越多,也越来越先进,智能家居概念也随之走进了人们的生活。在智能家居环境下,火灾监测是必不可少的一项工作。但目前国内外许多火灾监测的研究都侧重于大型场所,因此开发一种经济实用、高效准确的智能家居火灾监测系统具有很重要的现实意义。 智能家居火灾监测系统的目的在于监测火灾的发生,关键在于实时性和准确性,这样才能有效的减少生命和财产的损失。目前的火灾监测系统基本都采用单一的烟雾传感器探测方法,这种方法虽然可以探测出火灾的发生,但是却存在很高的误报率,比如厨房烟雾、吸烟等都会引起报警。本文为了提高监测的准确性和时实性,采用了三种传感器,即温度传感器、烟雾传感器和CO气体传感器采集数据,利用模糊神经网络的算法对三个传感器采集的信息进行融合分类,最终得出是否发生火灾的决策。本文研究的基于模糊神经网络的智能家居火灾检测系统取得了初步的进展,用单片机作为主控器,,数据传输采用CC2530F256无线模块,通过其自带的8051微处理器对数据进行分析和融合,通过GSM网络把得到的结果以短信的方式发送到特定的手机上。 论文对相关的技术和理论进行了深入分析和研究,主要包括火灾探测技术、多传感器信息融合技术、模糊系统和神经网络和ZigBee无线通讯技术等;对智能家居火灾监测系统进行了硬件结构设计,主要包括主控器和火灾探测器;对智能家居火灾监测系统算法进行了设计,结合融合算法利用模糊神经网络作为本系统的建模算法;最后通过对火灾样本数据学习和训练,在特定家居环境下进行了仿真测试,并总结和评价仿真测试结果,提出对本研究的进一步完善和改进。
[Abstract]:With the rapid development of science and technology and the improvement of people's living standard, more and more household equipment is becoming more and more advanced, and the concept of smart home has come into people's life. In intelligent home environment, fire monitoring is an essential task. But at present, many fire monitoring researches at home and abroad are focused on large places, so it is of great practical significance to develop an economical, practical, efficient and accurate intelligent home fire monitoring system. The purpose of intelligent home fire monitoring system is to monitor the occurrence of fire, the key lies in real-time and accuracy, so as to effectively reduce the loss of life and property. The current fire monitoring systems basically use a single smoke sensor detection method, although this method can detect the occurrence of fire, but there is a very high false alarm rate, such as kitchen smoke, smoking and so on will cause alarm. In order to improve the accuracy and timeliness of monitoring, three kinds of sensors, namely temperature sensor, smoke sensor and CO gas sensor, are used to collect data. The fuzzy neural network algorithm is used to fuse and classify the information collected by the three sensors, and finally the decision of whether a fire occurs or not is obtained. In this paper, the intelligent home fire detection system based on fuzzy neural network has made a preliminary progress. The single chip microcomputer is used as the main controller, and the CC2530F256 wireless module is used for data transmission. The data is analyzed and fused through its own 8051 microprocessor. The results are sent via GSM to a specific phone by text message. In this paper, the related technologies and theories are deeply analyzed and studied, including fire detection technology, multi-sensor information fusion technology, fuzzy system and neural network and ZigBee wireless communication technology. The hardware structure of the intelligent home fire monitoring system is designed, including the main controller and the fire detector, and the algorithm of the intelligent home fire monitoring system is designed. Combined with the fusion algorithm, the fuzzy neural network is used as the modeling algorithm of the system. Finally, through the study and training of the fire sample data, the simulation test is carried out in a specific home environment, and the simulation test results are summarized and evaluated. The further improvement and improvement of this study are put forward.
【学位授予单位】:青岛理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TP183;TU855

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 谭飞;模糊神经网络中长期负荷预报研究[J];三峡大学学报(自然科学版);2001年05期

2 关碧华,周雅莉,尹建民,张奇志;噪声有源控制的模糊神经网络方法[J];北京机械工业学院学报;2002年03期

3 章玲,葛世伦;基于模糊神经网络方法的虚拟企业合作伙伴的选择[J];华东船舶工业学院学报(自然科学版);2002年05期

4 肖文晖,刘亚斌,王思存;燃气小时负荷的模糊神经网络预测[J];煤气与热力;2002年01期

5 刘剑,谷中丽,戴旭文;补偿模糊神经网络对电动汽车续驶里程的应用[J];汽车工艺与材料;2002年06期

6 李琳,程昌银;模糊神经网络故障诊断研究[J];武汉理工大学学报(信息与管理工程版);2002年01期

7 刘普寅;一种新的模糊神经网络及其逼近性能[J];中国科学E辑:技术科学;2002年01期

8 龚剑扬,司锡才,郜丽鹏,蒯冲;混沌序列的模糊神经网络预测[J];弹箭与制导学报;2003年04期

9 胡文斌,王少梅;基于模糊神经网络的决策支持系统的应用研究[J];工业工程;2003年05期

10 方彦军,苏正伟,李世红;基于一种混和遗传算法的模糊神经网络的优化[J];武汉大学学报(工学版);2004年02期

相关会议论文 前10条

1 陈一飞;李怀;;模糊神经网络在室内采光控制中的应用[A];2009年中国智能自动化会议论文集(第一分册)[C];2009年

2 荣莉莉;;模糊神经网络在项目评价系统中的应用[A];全国青年管理科学与系统科学论文集第5卷[C];1999年

3 孙增圻;;模糊神经网络及其在系统建模与控制中的应用[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年

4 马海峰;李晨光;唐涛;;基于模糊神经网络的列车运行安全控制[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集(上册)[C];1998年

5 王孙安;杜海峰;;基于相平面的模糊神经网络研究及应用[A];第一届全国流体动力及控制工程学术会议论文集[C];2000年

6 任胜兵;喻寿益;;一种正交基模糊神经网络的研究[A];第二十届中国控制会议论文集(下)[C];2001年

7 花强;王熙照;;模糊神经网络的优化[A];中国系统工程学会模糊数学与模糊系统委员会第十一届年会论文选集[C];2002年

8 万沛霖;何莉;张志远;;模糊神经网络控制系统的研究[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年

9 刘国光;程青蟾;李燮里;张月兰;;声发射模糊神经网络[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

10 王世卫;李爱国;;粒子群优化算法训练模糊神经网络[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年

相关博士学位论文 前10条

1 何春梅;模糊神经网络的性能及其学习算法研究[D];南京理工大学;2010年

2 李龙;模糊神经网络学习算法及收敛性研究[D];大连理工大学;2010年

3 翟东海;加乘型模糊神经网络理论和应用的研究[D];西南交通大学;2003年

4 杨洁;模糊神经网络的学习收敛性与阈值可去性[D];大连理工大学;2006年

5 艾芳菊;模糊神经网络的结构优化研究[D];中国科学院研究生院(成都计算机应用研究所);2006年

6 王振雷;模糊神经网络理论及其在复杂系统中的应用研究[D];东北大学;2002年

7 孙海蓉;模糊神经网络的研究及其应用[D];华北电力大学(河北);2006年

8 周志坚;基于遗传算法的神经模糊技术应用研究[D];华南理工大学;1999年

9 朱喜林;模糊神经网络选择机械加工参数的应用研究[D];吉林大学;2006年

10 陈向坚;微型飞行器姿态的智能控制方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 湛秀玲;模糊神经网络在桥梁评估中的应用[D];长安大学;2007年

2 向宇;基于增长剪枝联合算法的模糊神经网络结构优化研究[D];西南交通大学;2009年

3 李秋;模糊神经网络的研究及其在模式识别中的应用[D];天津科技大学;2009年

4 陈志明;基于模糊神经网络的智能控制策略的研究[D];南昌大学;2010年

5 王顺;模糊神经网络在汽车电动助力转向系统中的应用研究[D];兰州理工大学;2010年

6 梅蓉蓉;动态模糊神经网络的应用及研究[D];江南大学;2011年

7 董显正;时滞模糊神经网络的动态特性分析[D];暨南大学;2011年

8 冯大勇;基于补偿算子的模糊神经网络系统及其在系统建模和控制中的应用研究[D];大连理工大学;2000年

9 杜文莉;改进的模糊神经网络及其在化工过程中的建模与控制[D];大连理工大学;2000年

10 张健;模糊神经网络模型算法研究与应用[D];大庆石油学院;2002年



本文编号:1839735

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/chengjian/1839735.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户b04be***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com