智能家居防火系统的算法研究

发布时间：2017-05-31 11:00

  本文关键词：智能家居防火系统的算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着科学技术和经济的快速发展，生活水平的提高，人们越来越重视家居生活的舒适性、安全性和智能性，智能家居也成为了未来家居的发展趋势。家居防火系统是智能家居系统中的重要组成部分，特别是由于近年来家庭火灾显著增加，因此研究家居防火系统就有着很实用的意义。智能家居防火系统最主要的任务就是能够识别早期火灾，准确分清其他火情，并且通知中控系统或其他联动系统，使人们的生命财产损失最小化。 本文在分析火灾特种特征的基础上，摒弃传统火灾探测系统使用单一信号探测的方法，选用火灾发生时的温度变化，烟雾浓度变化以及CO浓度信号作为系统的输入信号，采用多源信息融合技术提高探测的准确性和可靠性。 针对选用的探测信号，首先分别运用模糊推理和神经网络算法作为处理算法进行系统设计，并且根据国内外标准试验火灾数据作为样本数据进行仿真与分析，对比分析发现使用单独的算法并不能取得理想结果，提出结合模糊控制和神经网络双方优点的模糊神经网络算法，在选择神经网络时，对比分析常用的神经网络算法：RBF和BP算法，发现在相同样本相同误差情况下，RBF网络收敛速度更快。 文中提出了一种结构等价型的模糊RBF神经网络算法，采用六层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理，并且在隐含层到输出层之间的权值计算的时候，引入动量因子来加速收敛。仿真结果表明该算法比单独使用模糊推理和神经网络算法效果更好，稳定性和准确性有显著提升，误报减少，而且能够在火灾发生较早时期就产生响应，大大减小居民损失。 文中将火灾探测系统分为两部分设计，第一部分是模糊RBE神经网络，其输出是三种火情的概率，第二部分是模糊推理系统，针对第一部分输出阴燃火和明火火灾概率处于中间值0.5附近比较难判断时，根据火灾信号特征，，引入了烟雾持续时间信号来进行模糊推理判决，使系统输出的火灾概率更加准确，误报率更低，仿真结果令人满意，表明系统具有一定抗干扰能力。
【关键词】：智能家居 家居防火 模糊神经网络
【学位授予单位】：中国地质大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU855;TU892
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.2 智能家居防火系统的研究现状12-14
• 1.3 本文主要研究内容14-16
• 第2章 家庭火灾探测技术研究16-22
• 2.1 火灾特征分析16
• 2.2 火灾燃烧过程分析16-17
• 2.3 火灾探测器概述17-19
• 2.4 火灾探测算法概述19-22
• 第3章 模糊控制与神经网络基础理论22-42
• 3.1 多元信息融合技术概述22-26
• 3.1.1 多传感器信息融合22-23
• 3.1.2 信息融合算法23-24
• 3.1.3 信息融合系统的结构模型24-26
• 3.2 模糊控制基础理论26-32
• 3.3 人工神经网络基础理论32-37
• 3.3.1 神经网络34-35
• 3.3.2 神经网络分类35-37
• 3.4 模糊神经网络37-42
• 3.4.1 模糊控制与神经网络结合38-39
• 3.4.2 模糊神经网络结构39-40
• 3.4.3 典型模糊神经网络40-42
• 第4章 基于 FLC 和 ANN 的算法设计42-60
• 4.1 系统结构设计42-43
• 4.2 模糊控制在智能家居火灾探测系统中的应用43-51
• 4.2.1 输入输出模糊化43
• 4.2.2 隶属度函数选择43-44
• 4.2.3 模糊规则建立44-46
• 4.2.4 去模糊化46
• 4.2.5 MATLAB 仿真46-51
• 4.3 神经网络家居火灾探测系统中的应用51-60
• 4.3.1 网络模型建立52-53
• 4.3.2 网络学习算法实现53-55
• 4.3.3 MATLAB 仿真55-60
• 第5章 模糊神经网络系统设计与仿真60-71
• 5.1 模糊 RBF 网络系统模型建立60-66
• 5.2 系统学习算法66-68
• 5.3 系统决策层设计与实现68
• 5.4 模糊神经网络仿真分析68-71
• 第6章 总结与展望71-73
• 6.1 总结71
• 6.2 展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-77
• 个人简历77

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 郭玲玲;;火灾探测器现状及其发展趋势[J];安防科技;2010年05期

2 施式亮,汤广发,何利文;基于小波神经网络的建筑火灾预测模型及应用[J];铁道科学与工程学报;2005年02期

3 付永丽;董爱华;;模糊神经网络在火灾探测系统中的应用研究[J];电气技术;2008年02期

4 陈丽;;家庭火灾的特点和防火措施[J];广西民族大学学报(自然科学版);2009年S1期

5 钟飞,钟毓宁;Mamdani与Sugeno型模糊推理的应用研究[J];湖北工业大学学报;2005年02期

6 王凤朝;黄树采;韩朝超;;多传感器信息融合及其新技术研究[J];航空计算技术;2009年01期

7 王殊;火灾自动探测的复合特定趋势算法[J];火灾科学;1996年01期

8 吴龙标,张本矿,连加锐;基于遗传算法的前馈神经网络火灾探测[J];火灾科学;1998年02期

9 王殊;可变窗信号趋势算法及其应用于火灾自动探测[J];华中理工大学学报;1996年11期

10 杨宗凯,王殊,何建华,沈春蕾;一种基于前馈神经网络的火灾探测方法[J];华中理工大学学报;1997年02期

  本文关键词：智能家居防火系统的算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：409233