摘要：火灾是一种失去人为制约的燃烧历程，它严重的威胁了人类的生命和财产安全。由此，如何提升火灾探测系统的性能，实现早期预报火情并及时、准确的报警一直是人们探讨的热点。传统单一传感器式的火灾探测是针对众多火灾参数中的一个参数进行探测，采取简单的阈值算法判断火灾的发生。但是，由于火灾信号的随机性和不确定性，单一参数的探测容易造成火灾报警的漏报和误报。由此为了能够实现火灾报警的快速性、准确性，基于人工智能技术的多传感器式火灾探测技术成为火灾探测的探讨热点之一。本论文采取的基于信息融合技术的火灾探测算法将融合系统分为三个层次：信息层、特点层和决策层。信息层主要是对原始数据的采集及数据的预处理。首先将探测器采集的温度、烟雾浓度、CO浓度和红外信号进行预处理，通过局部决策判断，在出现有异常信号时，对同组的火灾参数进行特点提取并送交特点层。特点层主要是对提取的火灾特点参数进行特点层融合。采取BP神经网络特点融合器进行阴燃火、明火、非火灾源干扰三种火情的识别，得出它们各自发生的概率。决策层主要是做出火灾探测系统的最终决策输出。本论文通过火灾危险度和火灾危害度来确定建筑物的火灾保护等级，并将它作为决策层的一个间接判据，将火灾信号的持续时间及特点层得出的明火、阴燃火火情概率作为直接判据，进行决策层的模糊推理，将火灾报警分为四个等级进行决策输出。该算法将火灾探测器探测的火灾特点参数作为直接判据，并将火灾的保护等级作为间接判据，提升了火灾探测系统的准确性。最后将消防联动制约与火灾报警等级相关联，进行火灾报警及消防联动制约系统的案例选择。通过中国标准明火SH4、标准阴燃火SH1以及厨房环境下的典型干扰数据进行仿真，验证这种基于信息融合技术的火灾探测策略的可行性和有效性。关键词：火灾探测论文信息融合论文BP神经网络论文模糊推理论文Matlab仿真论文
本论文由www.808so.com摘要4-5
Abstract5-8
第一章 绪论8-13
1.1 课题探讨的背景及作用8-9
1.2 火灾探测技术的近况和进展9-12
1.2.1 火灾探测技术的历史与近况9-10
1.2.2 火灾探测技术的进展走势10-12
1.3 本论文的主要内容12-13
第二章 火灾探测的原理和策略13-19
2.1 火灾的产生机理及进展历程13-14
2.1.1 火灾产生的机理13-14
2.1.2 室内火灾的进展历程14
2.2 火灾探测信号的特点及探测算法14-16
2.2.1 火灾探测信号的特点14-15
2.2.2 火灾探测中的智能处理算法15-16
2.3 火灾探测中的信息处理的实现方式16-17
2.4 火灾探测中的信息融合17-18
2.4.1 火灾探测中的信息分类17-18
2.4.2 火灾探测中的信息融合18
2.5 本章小结18-19
第三章 多传感器信息融合技术19-24
3.1 信息融合技术的基本原理19
3.2 信息融合系统的层次19-20
3.3 信息融合系统的构成20-23
3.3.1 信息融合系统的结构20-22
3.3.2 信息融合系统的功能模型22-23
3.3.3 信息融合的公式化描述23
3.4 本章小结23-24
第四章 火灾探测信息融合系统的实现24-46
4.1 火灾探测信息融合系统的结构24
4.2 火灾探测信息融合系统信息层的实现24-26
4.2.1 火灾探测参量的选取24-25
4.2.2 火灾信号的预处理25
4.2.3 信息层的局部决策处理25-26
4.3 火灾探测信息融合系统特点层的实现26-34
4.3.1 特点参量的归一化27-28
4.3.2 火灾探测信息融合系统特点层的结构28-29
4.3.3 基于 BP 神经网络的特点层融合的实现29-34
4.4 火灾探测信息融合系统决策层的实现34-42
4.4.1 火灾探测的决策浅析35-36
4.4.2 建筑物火灾保护等级的确定36-37
4.4.3 模糊推理技术37-40
4.4.4 决策层的模糊逻辑推理实现40-42
4.5 火灾自动报警系统的案例选择42-45
4.5.1 火灾探测报警系统42-45
4.5.2 消防联动制约系统45
4.6 本章小结45-46
第五章 基于 Matlab 的仿真实验46-52
5.1 Matlab 仿真软件介绍46
5.2 典型实验火仿真实验46-51
5.2.1 标准明火 SH4 的仿真实验46-48
5.2.2 标准阴燃火 SH1 的仿真实验48-50
5.2.3 厨房环境下典型干扰的仿真实验50-51
5.3 本章小结51-52
总结与展望52-54
1.论文工作总结52
2.论文工作展望52-54
参考文献54-58
附录58-61
致谢61
试述神经网络多传感器信息融合技术在火灾探测中运用学术
更新时间：2024-02-11
作者：用户投稿
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