【摘 要】
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防火系统是智能家居系统的重要组成部分之一,是对人身、财产安全的一个重要保障。应用于家居环境中的防火系统,需要能够对不同的家居火灾状况进行识别,并且在火灾发生的早期
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防火系统是智能家居系统的重要组成部分之一,是对人身、财产安全的一个重要保障。应用于家居环境中的防火系统,需要能够对不同的家居火灾状况进行识别,并且在火灾发生的早期做出准确的预报。传统的火灾探测器是基于单一火灾参量的探测,探测算法是简单的阈值判断、趋势分析等,存在较高的误报、漏报概率,而且适用范围有很大的局限性。本文针对家居环境的实际特点,研究了一种基于多传感器信息融合技术的防火系统,并将可拓神经网络应用到火灾信息融合之中,取得了较好的应用效果。首先,研究分析了国内外火灾探测技术的研究现状,火灾的产生机理,火灾探测相关的技术方法,确定了采用多传感器信息融合技术进行智能家居防火系统的设计;其次,对智能家居火灾系统进行了整体设计,根据家居环境的实际特点,确定了采用温度、烟雾浓度、CO气体浓度三个火灾参量作为火灾信息融合参量,并设计了火灾信息融合的算法实现方式;然后设计了火灾信息融合算法,将可拓神经网络引入到火灾信息融合中,选取国家标准实验火灾数据进行网络训练,选取实际火灾数据对训练好的网络进行验证分析,在决策层引入烟雾持续时间作为火灾的一个判定依据,提高了系统的可靠性;最后对智能家居防火系统平台进行了设计,包括中央控制器模块、数据采集模块(温度采集模块、烟雾浓度采集模块和CO气体浓度采集模块)、无线传输模块、报警模块和上位机监控程序的设计,并对系统进行了测试,验证了其有效性和可靠性。
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