火灾早期探测报警系统和方法技术方案

本发明专利技术提供了一种火灾早期探测报警系统和方法，采用多个主动吸气式感烟探测器进行空气采样，获取保护部位的烟雾浓度，采用多个温度探测器进行温度探测，获取保护部位的温度值，采用多个CO探测器进行CO探测，获取保护部位的CO值；采用报警扩展卡接收烟雾浓度，采用回路卡接收温度值和CO值，将烟雾浓度、温度值和CO值发送至主CPU，由主CPU判定火灾报警等级并显示判定结果。提升船舶密闭舱室内不易被早期发现的电气类阴燃火灾响应时间，融合了阴燃类电气火灾燃烧产物的特征量CO，将各类探测器参数通过模糊神经网络和遗传算法进行融合判定，实现火灾早期报警功能，同时提高了抗误报警能力。

Fire early detection and alarm system and method

【技术实现步骤摘要】
火灾早期探测报警系统和方法
本专利技术涉及船用消防系统的火灾自动报警技术，具体地，涉及一种火灾早期探测报警系统和方法。
技术介绍
我国船用消防系统中火灾探测报警的前端探测主要采用点型烟温复合探测器和差定温探测器，报警控制器主板、回路卡、显示卡等核心板卡主要采用进口船用产品。由于船舶内大部分舱室封闭，机电设备密集，人员众多，内部通道狭窄，需要长时间在水上航行，发生火灾后救援困难，仅采用点式被动感烟感温探测手段会造成探测报警响应时间长，抗误报警能力弱的问题，对保证船舶的火灾安全存在隐患。同时，采用进口产品不利于掌握底层通信协议和核心技术，一旦出现停产或者贸易纷争，对于后续产品的供货保障也存在很大的隐患。与本申请相关的现有技术是专利文献CN103839367A，公开了一种船用黑匣子火灾监测报警系统，包括布设在船上的多个火灾监测报警器以及设置在操舵室内的黑匣子和火灾监控计算机，火灾监测报警器包括火灾监测控制器模块、第一CAN总线通信电路模块、Flash存储器模块、感烟探测器、感温探测器和手动报警按钮；黑匣子内集成有主控制板和供电电源以及数据存储单元和通信单元，主控制板上配置有中央处理器、芯片组、CAN总线接口电路模块、RJ45接口电路模块和内存，通信单元包括第二CAN总线通信电路模块、短信网关和网络接口卡。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种火灾早期探测报警系统和方法。根据本专利技术提供的一种火灾早期探测报警系统，包括：火灾探测模块：采用多个主动吸气式感烟探测器进行空气采样，获取保护部位的烟雾浓度，采用多个温度探测器进行温度探测，获取保护部位的温度值，采用多个CO探测器进行CO探测，获取保护部位的CO值；火灾报警模块：采用报警扩展卡接收烟雾浓度，采用回路卡接收温度值和CO值，将烟雾浓度、温度值和CO值发送至主CPU，由主CPU判定火灾报警等级并显示判定结果。优选地，所述火灾探测模块包括：烟雾采样模块：多个感烟探测器串联，通过485总线进行通信组网，将烟雾浓度通过PC-LINK实时发送至报警扩展卡，PC-LINK与报警扩展卡通过RS-232串口进行通信；温度采样模块：温度探测器和CO探测器通过电源信号复用的二总线进行通信，将温度值和CO值发送至回路卡，CO探测器与回路卡通过回路二总线形式进行通信。优选地，所述火灾报警模块包括：输入模块：报警扩展卡将接收到的烟雾浓度通过CAN总线发送至主CPU，回路卡将接收到的温度值和CO值通过CAN总线发送至主CPU，并分别对烟雾浓度、温度值和CO值进行归一化处理；模糊模块：通过设定的隶属函数对获取的三个输入参量进行模糊化处理，建立三个模糊集合，实现输入的模糊化；推理模块：将三个模糊集合中的元素分别相乘得到新的参数值，实现模糊推理；判决模块：利用加权平均的方式解模糊，建立含参的模糊神经网络，将三个输入参量代入模糊神经网络，得到火灾报警等级。优选地，所述模糊神经网络是构建一个随机数矩阵N，将矩阵N中相应元素赋值模糊神经网络中不确定的隶属度函数变量与加权平均计算中的权值，并将训练样本中的温度、烟雾、CO浓度变量代入模糊神经网络进行推理计算，将解得的值与实际火灾报警等级进行比较，利用遗传算法的选择、交换、变异操作对适应度好的矩阵N中参数进行保留，对适应度较差的参数进行优化，将生成的新的矩阵N中相应元素代入模糊神经网络，重新推理计算求解输出结果，迭代计算隶属度函数变量，直到模糊神经网络的输出与训练样本中实际报警等级满足误差要求，解得权值，建立模糊神经网络。根据本专利技术提供的一种火灾早期探测报警方法，包括：火灾探测步骤：采用多个主动吸气式感烟探测器进行空气采样，获取保护部位的烟雾浓度，采用多个温度探测器进行温度探测，获取保护部位的温度值，采用多个CO探测器进行CO探测，获取保护部位的CO值；火灾报警步骤：采用报警扩展卡接收烟雾浓度，采用回路卡接收温度值和CO值，将烟雾浓度、温度值和CO值发送至主CPU，由主CPU判定火灾报警等级并显示判定结果。优选地，所述火灾探测步骤包括：烟雾采样步骤：多个感烟探测器串联，通过485总线进行通信组网，将烟雾浓度通过PC-LINK实时发送至报警扩展卡，PC-LINK与报警扩展卡通过RS-232串口进行通信；温度采样步骤：温度探测器和CO探测器通过电源信号复用的二总线进行通信，将温度值和CO值发送至回路卡，CO探测器与回路卡通过回路二总线形式进行通信。优选地，所述火灾报警步骤包括：输入步骤：报警扩展卡将接收到的烟雾浓度通过CAN总线发送至主CPU，回路卡将接收到的温度值和CO值通过CAN总线发送至主CPU，并分别对烟雾浓度、温度值和CO值进行归一化处理；模糊步骤：通过设定的隶属函数对获取的三个输入参量进行模糊化处理，建立三个模糊集合，实现输入的模糊化；推理步骤：将三个模糊集合中的元素分别相乘得到新的参数值，实现模糊推理；判决步骤：利用加权平均的方式解模糊，建立含参的模糊神经网络，将三个输入参量代入模糊神经网络，得到火灾报警等级。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：1、本专利技术针对船舶密闭舱室内不易被早期发现的电气类阴燃火灾，能够最大程度解决点式被动感烟探测器报警时间收到烟雾传播路径、火源距离和气流等因素的影响而响应时间较慢的问题；2、本专利技术融合了阴燃类电气火灾燃烧产物的特征量CO，将各类探测器参数通过模糊神经网络和遗传算法进行融合判定，实现火灾早期报警功能，同时提高了抗误报警能力。附图说明通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术火灾早期探测报警方法硬件组成图。图2为本专利技术火灾早期探测报警方法工作原理图。图3为本专利技术火灾早期探测报警模糊神经网络实现方法。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本专利技术的保护范围。为了提升船舶的生存能力，解决火灾早期探测能力弱和供货保障问题，提出了一种船用火灾早期探测报警方法。硬件主要由空气采样感烟探测器、CO探测器、温度探测器、火灾报警控制器组成。该方法主要针对船舶密闭舱室内不易被早期发现的电气类阴燃火灾，采用的主动吸气式空气采样感烟探测器能够最大程度解决现有系统中点式被动感烟探测器报警时间收到烟雾传播路径、火源距离和气流等因素的影响而响应时间较慢的问题，同时本专利技术融合了阴燃类电气火灾(包括电缆、电路板、配电柜)燃烧产物的特征量CO，将各类探测器参数通过模糊神经网络和遗传算法进行融合判定，实现火灾早期报警功能，同时提高了抗误报警能力。本专利技术基于模糊神经网络多数据融合，实现主动吸气式本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种火灾早期探测报警系统，其特征在于，包括：/n火灾探测模块：采用多个主动吸气式感烟探测器进行空气采样，获取保护部位的烟雾浓度，采用多个温度探测器进行温度探测，获取保护部位的温度值，采用多个CO探测器进行CO探测，获取保护部位的CO值；/n火灾报警模块：采用报警扩展卡接收烟雾浓度，采用回路卡接收温度值和CO值，将烟雾浓度、温度值和CO值发送至主CPU，由主CPU判定火灾报警等级并显示判定结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种火灾早期探测报警系统，其特征在于，包括：
火灾探测模块：采用多个主动吸气式感烟探测器进行空气采样，获取保护部位的烟雾浓度，采用多个温度探测器进行温度探测，获取保护部位的温度值，采用多个CO探测器进行CO探测，获取保护部位的CO值；
火灾报警模块：采用报警扩展卡接收烟雾浓度，采用回路卡接收温度值和CO值，将烟雾浓度、温度值和CO值发送至主CPU，由主CPU判定火灾报警等级并显示判定结果。


2.根据权利要求1所述的火灾早期探测报警系统，其特征在于，所述火灾探测模块包括：
烟雾采样模块：多个感烟探测器串联，通过485总线进行通信组网，将烟雾浓度通过PC-LINK实时发送至报警扩展卡，PC-LINK与报警扩展卡通过RS-232串口进行通信；
温度采样模块：温度探测器和CO探测器通过电源信号复用的二总线进行通信，将温度值和CO值发送至回路卡，CO探测器与回路卡通过回路二总线形式进行通信。


3.根据权利要求1所述的火灾早期探测报警系统，其特征在于，所述火灾报警模块包括：
输入模块：报警扩展卡将接收到的烟雾浓度通过CAN总线发送至主CPU，回路卡将接收到的温度值和CO值通过CAN总线发送至主CPU，并分别对烟雾浓度、温度值和CO值进行归一化处理；
模糊模块：通过设定的隶属函数对获取的三个输入参量进行模糊化处理，建立三个模糊集合，实现输入的模糊化；
推理模块：将三个模糊集合中的元素分别相乘得到新的参数值，实现模糊推理；
判决模块：利用加权平均的方式解模糊，建立含参的模糊神经网络，将三个输入参量代入模糊神经网络，得到火灾报警等级。


4.根据权利要求3所述的火灾早期探测报警系统，其特征在于，所述模糊神经网络是构建一个随机数矩阵N，将矩阵N中相应元素赋值模糊神经网络中不确定的隶属度函数变量与加权平均计算中的权值，并将训练样本中的温度、烟雾、CO浓度变量代入模糊神经网络进行推理计算，将解得的值与实际火灾报警等级进行比较，利用遗传算法的选择、交换、变异操作对适应度好的矩阵N中参数进行保留，对适应度较差的参数进行优化，将生成的新的矩阵N中相应元素代入模糊神经网络，重新推理计算求解输出结果，迭代计算隶属度函数变量，直到模糊神经网络的输出与训练样本中实际报警等级满足误差要求，解得权值，建立模糊神经网络。

【专利技术属性】
技术研发人员：郑珊珊，李田烽，邹富墩，王富成，
申请(专利权)人：上海船舶电子设备研究所中国船舶重工集团公司第七二六研究所，
类型：发明
国别省市：上海;31