火災(zāi)是眾多災(zāi)害中比較多發(fā)常見的一種,一旦發(fā)生,輕則造成財產(chǎn)損失,重則造成大量的人員傷亡,因此火災(zāi)探測技術(shù)的研究就成為實現(xiàn)預(yù)防和扼殺火災(zāi)發(fā)生及發(fā)展的重要課題之一。目前,現(xiàn)有的大部分火災(zāi)探測系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計都比較簡單,致使火災(zāi)信息傳遞不及時或者發(fā)生誤報和漏報,給消防救援工作帶來了極大的困難。因此本文研究設(shè)計并建立了一套高性價比的、能夠及時預(yù)警的基于無線傳感網(wǎng)的智慧消防預(yù)警系統(tǒng)。首先,針對消防預(yù)警的應(yīng)用場景特點(diǎn),結(jié)合無線傳感網(wǎng)技術(shù)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)對系統(tǒng)進(jìn)行了全方位需求分析和可行性分析。然后構(gòu)建了系統(tǒng)整體架構(gòu),詳細(xì)介紹了各功能模塊的軟硬件實施方案,從而實現(xiàn)火災(zāi)信息數(shù)據(jù)的采集、傳輸、融合處理,達(dá)到方案設(shè)計目的。其次,考慮到火災(zāi)過程本身具有的非結(jié)構(gòu)性特征,在一般算法的基礎(chǔ)上針對多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)進(jìn)行了改進(jìn),提出一種基于無線傳感網(wǎng)的智慧型火災(zāi)探測算法,即在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一人工智能算法的基礎(chǔ)上增加預(yù)處理模塊,對原始火災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行多層次分級融合。仿真結(jié)果表明,該算法提高了系統(tǒng)監(jiān)測和預(yù)警效率,具有明顯的的優(yōu)越性。最后,在上述研究的基礎(chǔ)上,我們實現(xiàn)了原型系統(tǒng)平臺的搭建,并結(jié)合系統(tǒng)需求分析完成了系統(tǒng)的功能測試和相關(guān)性能... 

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 主要研究內(nèi)容
        1.2.2 論文結(jié)構(gòu)
第二章 系統(tǒng)需求分析
    2.1 火災(zāi)探測技術(shù)分析
        2.1.1 火災(zāi)探測中的信息分類
        2.1.2 火災(zāi)探測中的信息融合
    2.2 系統(tǒng)應(yīng)用場景
    2.3 系統(tǒng)需求分析
        2.3.1 系統(tǒng)功能需求
        2.3.2 系統(tǒng)性能需求
    2.4 本章小結(jié)
第三章 智慧消防預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計
    3.1 總體方案設(shè)計
        3.1.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)
        3.1.2 智慧化特點(diǎn)
    3.2 火災(zāi)探測的特征參數(shù)選擇
        3.2.1 物質(zhì)燃燒階段
        3.2.2 火災(zāi)特征參量的選擇
    3.3 系統(tǒng)硬件設(shè)計
        3.3.1 火災(zāi)信息采集模塊
        3.3.2 數(shù)據(jù)融合處理模塊
        3.3.3 無線傳輸模塊
    3.4 系統(tǒng)軟件設(shè)計
        3.4.1 火災(zāi)信息采集模塊軟件設(shè)計與實現(xiàn)
        3.4.2 數(shù)據(jù)融合處理模塊軟件設(shè)計與實現(xiàn)
        3.4.3 無線傳輸模塊軟件設(shè)計與實現(xiàn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 智慧火災(zāi)探測算法設(shè)計
    4.1 問題描述
    4.2 火災(zāi)探測相關(guān)算法
        4.2.1 傳統(tǒng)的火災(zāi)探測算法
        4.2.2 新興的火災(zāi)探測算法
    4.3 一種基于WSN的智慧型火災(zāi)探測算法
        4.3.1 算法整體框架
        4.3.2 數(shù)據(jù)級處理
        4.3.3 特征級處理
        4.3.4 算法仿真與分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 原型系統(tǒng)實現(xiàn)及測試
    5.1 原型系統(tǒng)搭建
    5.2 原型系統(tǒng)功能測試
        5.2.1 無線組網(wǎng)功能測試
        5.2.2 火災(zāi)識別功能測試
    5.3 原型系統(tǒng)性能測試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文工作總結(jié)
    6.2 后續(xù)工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本集
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄3 攻讀碩士學(xué)位期間申請的專利
附錄4 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)傳感器特征參數(shù)融合算法[J]. 錢偉,何志祥,張德銀.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2017(12)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火警誤報優(yōu)化研究[J]. 裘炅,趙麗輝.  電子科技. 2017(12)
[3]基于多傳感器信息融合的電氣火災(zāi)預(yù)警研究[J]. 張剛,張岳,黃國平,單福生,陳銀勝.  能源與環(huán)保. 2017(10)
[4]智能火災(zāi)探測報警系統(tǒng)研究[J]. 劉彥明.  儀器儀表用戶. 2017(07)
[5]基于無線傳感網(wǎng)和數(shù)據(jù)融合技術(shù)的火災(zāi)報警系統(tǒng)設(shè)計[J]. 金晨,蔡光強(qiáng),陳果,劉光恒.  儀表技術(shù)與傳感器. 2016(06)
[6]多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述[J]. 張延龍,王俊勇.  艦船電子工程. 2013(02)
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[8]多傳感器信息融合綜述[J]. 戴晨鋮.  科技視界. 2012(26)
[9]淺論城市消防遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實踐應(yīng)用與發(fā)展對策[J]. 黎承.  中國公共安全(學(xué)術(shù)版). 2011(03)
[10]基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的火災(zāi)探測算法[J]. 傅劍鋒,雍靜.  低壓電器. 2007(12)

博士論文
[1]多傳感器數(shù)據(jù)融合關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 姜延吉.哈爾濱工程大學(xué) 2010

碩士論文
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[3]信息融合算法及其應(yīng)用研究[D]. 劉濤.南京郵電大學(xué) 2013
[4]火災(zāi)探測中的信息處理算法研究[D]. 蔡嘉成.華南理工大學(xué) 2012
[5]多傳感器信息融合技術(shù)在火災(zāi)探測中的應(yīng)用[D]. 何南南.長安大學(xué) 2012
[6]樓宇智能消防信息系統(tǒng)的研究與設(shè)計[D]. 田勇.西安工程大學(xué) 2012
[7]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能火災(zāi)探測系統(tǒng)研究[D]. 楊晗.北京化工大學(xué) 2010
[8]Ad Hoc中基于MAC層的交換技術(shù)[D]. 王傳剛.浙江大學(xué) 2010
[9]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能火災(zāi)報警關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 樊強(qiáng).西北農(nóng)林科技大學(xué) 2007
[10]基于多傳感器信息融合技術(shù)的火災(zāi)探測系統(tǒng)研究[D]. 王麗萍.湖南大學(xué) 2006



本文編號：3669961