基于ZigBee的建筑火灾检测系统设计

发布时间：2021-01-04 13:45

　　为了及时精确检测识别建筑火灾,设计了基于ZigBee的多传感器信息融合的火灾检测系统。系统设计了CO、温度和烟雾检测电路,通过ZigBee无线模块将检测数据传送至STM32f407主控器,通过基于神经网络的融合算法对检测数据进行分析决策。实验结果表明,该系统能够在17s内完成火灾检测,具有较高的检测精度和检测效率。 

【文章来源】：电子质量. 2020年10期

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

0 系统检测响应时间测试

系统结构框架如图1所示。监控区域的火灾信息由终端节点上的传感器检测识别后，利用Zig Bee无线模块将火灾信息发至协调器，协调器再将数据送到主控芯片进行处理、分析和决策，判断为有火灾发生时，则发出火灾警报信息。2 检测系统硬件设计

系统电路框图如图2所示。系统基于Zi Bee的无线传输的硬件部分主要有协调器和信号终端节点。利用模糊神经网络进行火灾数据的融合分析，系统选择STM32单片机作为主控制器，模糊神经网络算法的权值和阈值在PC机训练后移植至主控制器。2.1 无线通信电路设计

【参考文献】：
期刊论文
[1]无线多传感器信息融合的火灾检测系统设计[J]. 曾思通,童晓薇,沈培辉.  湖北理工学院学报. 2019(06)
[2]基于无线ZigBee技术的隧道监测系统设计[J]. 彭毅弘,郑凌云.  仪表技术与传感器. 2018(11)
[3]基于ZigBee技术的煤场煤仓火灾报警系统的设计[J]. 郑文光.  工业安全与环保. 2018(09)
[4]应用于早期火灾探测的CO传感器[J]. 党敬民,于海业,宋芳,王一丁,孙裕晶.  光学精密工程. 2018(08)
[5]红外线和烟感双保险报警器的研制[J]. 田淑芬,董军军,邱俊彦,侯志坚,李康,张璐,范鑫荣.  实验技术与管理. 2018(06)
[6]基于ZigBee的无线振动传感器设计与实现[J]. 汤明,郑婧,黄文婷,吴迪,黄海.  传感技术学报. 2018(02)
[7]基于模糊神经网络的火灾识别算法[J]. 赵亚琴.  计算机仿真. 2015(02)



本文编号：2956867