多传感器复合的火灾探测信息融合报警方法研究

发布时间：2020-04-06 06:08

【摘要】：火灾探测器的应用是实现火灾探测的重要技术手段。经过多年大发展火灾探测器种类愈加完善,应用愈加广泛。随之而来的就是传感器的漏报和误报问题,严重影响探测器报警的可信性。为了解决这类问题,人们在单一传感器的基础上研发了多传感器复合探测器并进行优化设计。为此,如何处理多传感器的信息问题(采集到信息的多特征性、数据冗余、多传感器的火灾探测特征组合的选择以及多传感器位置分布),使信息融合决策问题成为新的研究课题。本文首先提出在多传感器火灾探测中进行火灾探测特征组合选取的模型。模型以优化多传感器火灾探测的传感器数量和选取相同传感器数量下高效的特征组合为目的,基于NIST(National Institute of Standards and Technology)所做的一系列研究火灾报警响应的实验为基准试验,随机选取其中部分实验数据来优化多传感器火灾探测的传感器数量,基于信息熵理论中互信息的概念,分析不同火灾特征组合与火灾状态的相关性和组合内各特征火灾信息的冗余性,从而选择高效的特征组合。然后采用遗传算法优化BP神经网络初始结构,提出一种基于遗传算法的组合模型优化BP神经网络——GA—BP神经网络模型,结合遗传算法的全局搜索功能与BP神经网络的预测能力,使得最后预测结果更精准。最后选取SH1(标准阴燃火)、SH4(标准明火)及典型干扰源的部分实验数据作为训练样本,运用MATLAB软件进行仿真模拟,验证这种基于信息融合技术的火灾探测方法的有效性和可行性。
【图文】：

沈阳航空航天大学硕士学位论文题研究的内容过多元信息融合技术利用传感器能够非常有效的对火灾进行探测，并充的需要。人具有非常强的识别能力，，可以很好判断对于火灾是否发生的识和非结构性的问题。神经网络就是通过模仿人的思维并能有效智能控技术。采用 BP 神经网络技术实现火灾数据的融合有着非常广阔的前景了探测火灾的传感器然后对多传感器特征组合进行优化选取，接着结合遗传算法来优化信息融合技术，最后基于 MATLAB 仿真软件进行 BP信息处理的仿真实验。通过 MATLAB 仿真软件，利用 BP 神经网络增统的学习能力和探测的快速性与准确性，然后进行仿真研究，分析算法体的研究路线如图 1.1 所示。

图2.1对应于火灾现象的火灾探测器种类2.3火灾探测器的选择2.3.1火灾探测器的性能比较为了及时、准确地探测火灾并进行报警，基于现在多元化的建筑结构和功能，对灾探测器要求更加严格。在对一个场所进行火灾探测器的选择时必须结合火灾探测器性能，综合考虑火灾特点、可能发生的危险以及建筑空间结构等因素进行选择。下面绍一些人们常用的火灾探测器的性能和适用场合。(1) 气体探测器常用的气体探测器有 CO 气体探测器。CO 是火灾烟气的主要产物，它是火灾发时对人构成威胁最大的因素。在商场等人员密集的公共场所宜布置 CO 探测器，确保时探测火灾，防止人们由于吸入过量 CO 中毒而无力逃生。(2) 感温探测器物质在燃烧过程中会释放出的大量热，使周围环境温度升高。感温探测器的基本
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU892;TP212

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本文编号：2616125