一种复合型火灾探测器及其探测方法技术

技术编号:30405870 阅读:17 留言:0更新日期:2021-10-20 11:10
本发明专利技术提供了一种复合型火灾探测器及其探测方法,探测器包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路,光学测量光路包括LED光源、聚焦碗、开放式气体吸收池、参考探测器、烟感探测器和非谐振式光声池;LED光源发出的发散光束经聚焦碗汇聚后,形成一束相对平行的测量光束经开放式气体吸收池后入射到非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测;烟感探测器的光敏面与LED光源发出的测量光束平行设置,当有烟雾进入所述开放式气体吸收池时,进行烟雾颗粒浓度及粒径检测;测量电路包括处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路。麦克风前置放大电路。麦克风前置放大电路。

【技术实现步骤摘要】
一种复合型火灾探测器及其探测方法


[0001]本专利技术涉及感烟探测器领域,具体的说,涉及了一种复合型火灾探测器及其探测方法。

技术介绍

[0002]火灾的发生往往会造成大量的人员伤亡、财产损失以及环境污染,严重威胁人类的生存安全。因此开发一种复合型、低成本、低功耗的新型火灾探测器,能够实现灵敏可靠的火灾早期报警,对于保障安全生产、提高人民生活质量具有重要的意义。
[0003]常规的单判据火灾探测器有感烟型、感温型、感火焰型及气体探测型等,其单一的测量方式很难可靠地发现早期火灾,并容易产生误报,甚至有些探测器对特定的火灾不会响应。在火灾过程中,几乎所有材料的早期阴燃都会产生大量的CO和烟雾,并且其浓度变化能够真实体现火灾的过程。复合型火灾探测器,主要采用光声光谱法测量环境中的CO气体浓度,采用光电散射法测量环境中的烟雾浓度,并通过分析环境中CO气体和烟雾浓度变化,来实现对火灾的早期预警,具有反应灵敏、误报率低等优点。复合型火灾探测器器开发的目的旨在解决目前传统的火灾探测器漏报、误报率高并且在一些特定场合不能满足需求而开发的,能够实现在阴燃初期就准确判断火灾,为火灾的防范提供有效的预警。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是针对现有技术的不足,提供一种复合型火灾探测器及其探测方法。
[0005]为了实现上述目的,本专利技术所采用的技术方案是:
[0006]本专利技术第一方面提供一种复合型火灾探测器,包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路,所述光学测量光路包括LED光源、聚焦碗、开放式气体吸收池、参考探测器、烟感探测器和非谐振式光声池;
[0007]所述LED光源发出的发散光束经所述聚焦碗汇聚后,形成一束相对平行的测量光束经所述开放式气体吸收池后入射到所述非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测;
[0008]所述非谐振式光声池是由波长选择气室、氟化钙玻璃与麦克风组成的密闭的非谐振式光声池;
[0009]所述烟感探测器的光敏面与所述LED光源发出的测量光束平行设置,当有烟雾进入所述开放式气体吸收池时,进行烟雾颗粒浓度及粒径检测;
[0010]所述测量电路包括电源管理单元、处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路;
[0011]所述电源管理单元用于为测量电路供电;
[0012]所述处理器单元,通过所述光源驱动单元连接所述LED光源,用于产生光源驱动信号;连接所述模拟开关,用于模拟开关控制;连接通过所述探测器前置放大电路连接所述参考探测器和所述烟感探测器,用于读取测量信号,进行烟雾颗粒浓度及粒径检测;通过所述
麦克风前置放大电路连接所述麦克风,用于接收麦克风收集的压力波动信号,进行可燃气体浓度检测;
[0013]所述模拟开关用于控制参考探测器和烟感探测器的通道选择,实现对探测器前置放大电路的分时复用。
[0014]本专利技术第二方面提供了一种所述复合型火灾探测器的探测方法,所述处理器单元产生与所述麦克风谐振频率一致的光源脉冲驱动信号,通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束经过待测气体吸收后照射到所述波长选择气室上,所述波长选择气室内的高纯度可燃气体吸收测量光束中特定波长的光能量而被周期性地加热,引起周期性压力波动产生的压力波动信号被所述麦克风收集,经过所述麦克风前置放大单元处理后输出给所述处理器单元;
[0015]同时,所述处理器单元控制所述模拟开关切换到所述参考探测器侧,所述LED光源发出的测量光束直接照射到所述参考探测器上,所述参考探测器接收到的信号经过所述探测器前置放大电路单元处理后输出给所述处理器单元;通过分析所述参考探测器接收光信号强度以及所述麦克风接收信号强度的变化,计算出所述开放式气体吸收池所处环境中可燃气体的浓度;
[0016]而后,所述处理器单元控制模拟开关切换到烟感探测器侧,同时产生低频脉冲驱动信号,通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束;当有烟雾进入时,测量光束照射到所述开放式气体吸收池内的烟雾上,散射到所述烟感探测器上被所述烟感探测器接收并经过探测器前置放大电路处理后输出给所述处理器单元,所述处理器单元分析所述烟感探测器接收到的光脉冲信号的强度以及个数来计算所述开放式气体吸收池所处环境中烟雾颗粒粒径及浓度。
[0017]基于上述,所述LED光源采用电致发光PN结机理的红外LED。
[0018]基于上述,所述可燃气体为一氧化碳。
[0019]基于上述,将不同火灾发生情况下检测到的CO气体浓度数据、烟雾颗粒粒径及浓度数据以及时间数据导入构建好的BP神经网络中进行训练,并将训练好的权值和阈值写入所述处理器单元中;
[0020]根据所述处理器单元实时监测到的环境中CO气体浓度变化情况、烟雾颗粒粒径及浓度变化情况,结合训练好的BP神经网络,推算出当前环境中是否有早期火灾发生。
[0021]基于上述,所述BP神经网络为多层前馈神经网络,包括输入层、输出层及三层隐含层。
[0022]本专利技术相对现有技术具有突出的实质性特点和显著进步,具体的说:
[0023]1、本专利技术针对光学迷宫提供了一种基于光声效应和光谱吸收原理相结合的可燃气体测量方法,有效消除环境噪声影响,提高测量灵敏度和响应速度;
[0024]2、通过在时间轴上分析环境中CO气体浓度变化情况以及烟雾颗粒粒径及浓度变化情况,能够实现在阴燃初期就准确判断火灾,为火灾的防范提供有效的预警;
[0025]3、基于BP神经网络算法,通过进行大量不同火灾发生情况的训练,提高火灾早期预警的可靠性。
附图说明
[0026]图1是本专利技术中光学迷宫及光学测量光路结构框图。
[0027]图2是本专利技术中测量电路原理框图。
[0028]图3是本专利技术中CO测量数据处理流程框图。
[0029]图4是本专利技术中烟雾测量数据处理流程框图。
[0030]图5是本专利技术中所述火灾发展过程示意图。
[0031]图6是本专利技术中BP神经网络结构图。
[0032]图中:1、光学迷宫;2、底托;3、光源PCB板;4、聚焦碗;5、LED光源;6、参考探测器;7、消光挡板;8、烟感探测器;9、烟感探测器PCB板;10、波长选择气室;11、氟化钙玻璃;12、麦克风;13、开放式气体吸收池。
具体实施方式
[0033]下面通过具体实施方式,对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
[0034]实施例1
[0035]如图1和图2所示,本实施例提供一种复合型火灾探测器,包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路。
[0036]所述光学测量光路包括LED光源5、聚焦碗4、开放式气体吸收池13、参考探测器6、烟感探测器8和非谐振式光声池;所述LED光源5发出的发散光束经所述聚焦碗4汇聚后,形成一束相对平行的测量光束经所述开放式气体吸收池后入本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复合型火灾探测器,包括光学迷宫以及设置在所述光学迷宫内的光学测量光路和测量电路,其特征在于:所述光学测量光路包括LED光源、聚焦碗、开放式气体吸收池、参考探测器、烟感探测器和非谐振式光声池;所述LED光源发出的发散光束经所述聚焦碗汇聚后,形成一束相对平行的测量光束经所述开放式气体吸收池后入射到所述非谐振式光声池进行可燃气体浓度检测;所述非谐振式光声池是由波长选择气室、氟化钙玻璃与麦克风组成的密闭的非谐振式光声池;所述烟感探测器的光敏面与所述LED光源发出的测量光束平行设置,当有烟雾进入所述开放式气体吸收池时,进行烟雾颗粒浓度及粒径检测;所述测量电路包括电源管理单元、处理器单元、LED光源、光源驱动单元、参考探测器、烟感探测器、模拟开关、探测器前置放大电路、麦克风、麦克风前置放大电路;所述电源管理单元用于为测量电路供电;所述处理器单元,通过所述光源驱动单元连接所述LED光源,用于产生光源驱动信号;连接所述模拟开关,用于模拟开关控制;连接通过所述探测器前置放大电路连接所述参考探测器和所述烟感探测器,用于读取测量信号,进行烟雾颗粒浓度及粒径检测;通过所述麦克风前置放大电路连接所述麦克风,用于接收麦克风收集的压力波动信号,进行可燃气体浓度检测;所述模拟开关用于控制参考探测器和烟感探测器的通道选择,实现对探测器前置放大电路的分时复用。2.一种权利要求1所述复合型火灾探测器的探测方法,其特征在于:所述处理器单元产生与所述麦克风谐振频率一致的光源脉冲驱动信号,通过所述光源驱动单元驱动所述LED光源生成测量光束经过待测气体吸收后照射到所述波长选择气室上,所述波长选择气室内的高纯度可燃气体吸收测量光束中特定波长的光能量而被周期性地加热,引起周期性压力波动产生的...

【专利技术属性】
技术研发人员:任红军陈海永王海超武传伟冯山虎贾林涛杨清永
申请(专利权)人:汉威科技集团股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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