多傳感器信息融合技術(shù)在火災(zāi)探測中的應(yīng)用.pdf

1、火災(zāi)是一種失去人為控制的燃燒過程,它嚴(yán)重的威脅了人類的生命和財產(chǎn)安全。因此,如何提高火災(zāi)探測系統(tǒng)的性能,實現(xiàn)早期預(yù)報火情并及時、準(zhǔn)確的報警一直是人們研究的熱點。傳統(tǒng)單一傳感器式的火災(zāi)探測是針對眾多火災(zāi)參數(shù)中的一個參數(shù)進(jìn)行探測,采取簡單的閾值算法判斷火災(zāi)的發(fā)生。但是,由于火災(zāi)信號的隨機性和不確定性,單一參數(shù)的探測容易造成火災(zāi)報警的漏報和誤報。因此為了能夠?qū)崿F(xiàn)火災(zāi)報警的快速性、準(zhǔn)確性,基于人工智能技術(shù)的多傳感器式火災(zāi)探測技術(shù)成為火災(zāi)探測的研

2、究熱點之一。
　　本文采用的基于信息融合技術(shù)的火災(zāi)探測算法將融合系統(tǒng)分為三個層次:信息層、特征層和決策層。信息層主要是對原始數(shù)據(jù)的采集及數(shù)據(jù)的預(yù)處理。首先將探測器采集的溫度、煙霧濃度、CO濃度和紅外信號進(jìn)行預(yù)處理,通過局部決策判斷,在出現(xiàn)有異常信號時,對同組的火災(zāi)參數(shù)進(jìn)行特征提取并送交特征層。特征層主要是對提取的火災(zāi)特征參數(shù)進(jìn)行特征層融合。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征融合器進(jìn)行陰燃火、明火、非火災(zāi)源干擾三種火情的識別,得出它們各自發(fā)生的概

3、率。決策層主要是做出火災(zāi)探測系統(tǒng)的最終決策輸出。本文通過火災(zāi)危險度和火災(zāi)危害度來確定建筑物的火災(zāi)保護(hù)等級,并將它作為決策層的一個間接判據(jù),將火災(zāi)信號的持續(xù)時間及特征層得出的明火、陰燃火火情概率作為直接判據(jù),進(jìn)行決策層的模糊推理,將火災(zāi)報警分為四個等級進(jìn)行決策輸出。該算法將火災(zāi)探測器探測的火災(zāi)特征參數(shù)作為直接判據(jù),并將火災(zāi)的保護(hù)等級作為間接判據(jù),提高了火災(zāi)探測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。最后將消防聯(lián)動控制與火災(zāi)報警等級相關(guān)聯(lián),進(jìn)行火災(zāi)報警及消防聯(lián)動控制