基于人工嗅觉系统的智能火灾探测研究

发布时间：2017-06-10 17:13

  本文关键词：基于人工嗅觉系统的智能火灾探测研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 随着人类社会的不断进步，火在历史的长河中扮演非常重要的角色，然而火一旦失去控制，将会给人类带来灾害，即通常所说的火灾。火灾不仅会夺去人类的生命财产，还会破坏人类赖以生存的生态环境和自然资源，严重地威胁着人类的生存安全。因此，防止火灾发生，减少火灾损失成为人类研究的永恒话题。 火灾探测技术是防范火灾发生的有效手段。传统的火灾探测报警是根据某种单一的火灾探测器所采集的火灾探测参数，采用阈值比较法来判定火灾的。但是，火灾信号的多样性和探测器类型的单一性之间的矛盾使得误报现象十分普遍。为了能够提早准确报警，目前大量的研究人员正在研制智能型探测器来取代传统的单一传感器，用于区别非火灾信号和火灾信号。 人工嗅觉模拟技术属于新兴的多学科交叉技术，它由气敏传感器阵列、模式识别系统、信息提取技术三部分组成。人工嗅觉技术应用于火灾报警系统中可利用气体传感器阵列完成火灾信息的数据融合，增加信息可靠性；模式识别中的模糊神经网络算法完善了火灾判别规则，增加判别的灵活性：多种信息提取技术能使非线性信号线性化，使火灾判别更简单化。 如果对多传感探测器的信息只是进行简单的或非判断，相当于把多传感器进行简单的组合，并不能充分发挥多传感探测器的有效作用。而人工嗅觉模拟技术中的气体传感器阵列能对多传感器数据融合，能充分发挥多传感器有效作用。它利用多个传感器获得的各种信息，得出环境或对象特征的全面和正确的认识。课题的研究内容是对火灾阴燃火、明火信号的多数据融合技术进行研究，并在此基础上设计火灾报警探测系统。论文的主要理论研究工作包括三方面的内容，即火灾发生时主要参数的确定、火灾探测的原理与判别算法、基于火灾探测主板的设计思想和原理。 本文在分析了火灾发生的特点及人工嗅觉模拟技术原理的基础上，提出了一种基于人工智能的多火灾信息融合的火灾探测算法，以温度、烟雾浓度、CD气体浓度三个模拟量为输入，，利用模糊神经网络对多火灾信号进行融合，目的在于设计出一种快速、准确和有效的火灾算法，从而组成一个高效的火灾报警探测系统，以达到提早报警和降低误报警的目的。
【关键词】：人工嗅觉模拟 火灾探测器 模糊神经网络 复合探测器
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP277;TU998.1
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTARCT5-13
• 第一章 绪论13-21
• 1.1 火灾报警技术的发展概况13-15
• 1.2 国内外火灾探测器研究概况15-16
• 1.3 嗅觉模拟技术原理及其发展概况16-18
• 1.4 智能型建筑对火灾报警系统的要求18-19
• 1.5 本课题研究意义19
• 1.6 课题主要工作及内容安排19-21
• 第二章 人工嗅觉模拟系统组成及其原理21-35
• 2.1 人的嗅觉机理21-23
• 2.1.1 嗅觉模拟技术原理21-23
• 2.2 人工嗅觉模拟系统结构23-24
• 2.3 人工嗅觉系统各主要相关技术24-32
• 2.3.1 气敏传感器技术24-28
• 2.3.2 信号预处理技术28-30
• 2.3.3 模式识别技术30-32
• 2.4 人工嗅觉模拟系统应用及发展前景32-35
• 第三章 基于嗅觉模拟技术的火灾报警系统35-49
• 3.1 火灾探测器概念和基本功能35-37
• 3.1.1 火灾探测器概念35
• 3.1.2 火灾探测器基本功能35-37
• 3.2 火灾探测参数选择及探测器结构确定37-41
• 3.2.1 基本火灾现象37-38
• 3.2.2 典型火灾过程38-39
• 3.2.3 火灾探测器结构确定39-41
• 3.3 嗅觉模拟技术应用于火灾探测41-43
• 3.3.1 嗅觉模拟技术应用于火灾探测的思路42-43
• 3.4 嗅觉系统各部分具体设计43-48
• 3.4.1 气敏传感器阵列43-47
• 3.4.2 信号预处理技术47
• 3.4.3 模式识别单元设计47-48
• 3.5 小结48-49
• 第四章 智能型火灾报警系统设计49-67
• 4.1 火灾报瞥系统硬件设计49-62
• 4.1.1 火灾报警系统结构和功能49-51
• 4.1.2 测量容器结构和传感器选择51-53
• 4.1.3 火灾探测器主板设计53-54
• 4.1.4 单片机选择54-57
• 4.1.5 传感器加热电源电路57-58
• 4.1.6 信号采样电路58-59
• 4.1.7 串行通讯接口电路59-61
• 4.1.8 字符型液晶显示模块LCM接口61-62
• 4.2 火灾报警系统软件设计62-66
• 4.2.1 火灾报警系统对软件的要求63
• 4.2.2 智能型火灾报警控制系统软件设计63-66
• 4.3 小结66-67
• 第五章 智能型火灾报警系统算法设计67-95
• 5.1 模糊控制与神经网络发展概况67-71
• 5.1.1 模糊控制与神经网络算法发展简述67-69
• 5.1.2 人工神经网络概述69-70
• 5.1.3 模糊控制与神经网络的融合70-71
• 5.2 智能火灾报警系统算法设计71-88
• 5.2.1 传感器信息预处理选择72
• 5.2.2 模糊神经网络探测模型概述72-76
• 5.2.3 模糊算法在火灾报警系统中的应用76-80
• 5.2.4 人工神经网络在火灾报警系统中的应用80-88
• 5.3 仿真试验88-93
• 5.4 误差分析93-94
• 5.5 小结94-95
• 第六章 结论与展望95-98
• 6.1 结论95-96
• 6.2 展望96-98
• 6.2.1 模糊逻辑、神经网络的发展方向96
• 6.2.2 火灾探测技术的发展方向96-98
• 参考文献98-101
• 附录1 隶属度函数规则101-104
• 学习期间发表的论文104-105
• 致谢105

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  本文关键词：基于人工嗅觉系统的智能火灾探测研究，由笔耕文化传播整理发布。

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