本文關鍵詞： 火災自動探測 信號處理 Labview虛擬儀器 BP神經網絡 D-S證據(jù)理論融合 不確定度　出處：《天津理工大學》2013年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著電子信息科技系統(tǒng)的發(fā)展和進步，也隨著新型編程軟件的開發(fā)和應用，近些年來，火災自動探測系統(tǒng)已逐漸成為一種綜合類、多學科、多資源的應用技術。為了更好的對火災進行預測，火災自動智能報警系統(tǒng)的創(chuàng)新和信號處理技術的發(fā)展與研究成為一種趨勢和必然。 火災探測和火災信息處理的根本目的和處理方法是利用探測器對火災生成物的測量，，以求盡早盡快的在火災初期就可以發(fā)現(xiàn)火情并降低火災探測中的漏報率和誤報率。 火災探測和火災信息處理技術促進了一系列新技術、新發(fā)明的發(fā)展。人們開始將跨學科跨領域的知識應用于火災探測火災信息處理過程中。然而，由于技術水平的不足和理論水平的低下，目前人們使用火災探測系統(tǒng)和火災信息處理方法還存在種種的問題。例如：目前多使用的多線制或二線制火災自動報警系統(tǒng)，存在線路復雜、布點困難等缺點；火災信息處理過程中，人們使用閾值比較法或變化率檢測法在火災信號處理過程中已不能適應復雜的火情狀況變化；特定材料和特定環(huán)境中的火災所得到的物理參量與普通火災相比存在明顯的區(qū)別，單一的火災預測信息處理辦法已不能滿足火災報警的需求。 因此，一種新型結構的火災報警系統(tǒng)的研制和新的火災信號處理辦法的使用成為目前在火災處理領域研究的熱點。 本文將研究基于二總線火災自動報警系統(tǒng)，并利用BP神經網絡與數(shù)據(jù)融合理論的結合進行火災信息處理。結合天津理工大學教改項目（Y1311-28）和天津市普通高等學校本科教學質量與教學改革研究計劃(B01-0829)開展相關的研究工作，并且根據(jù)前人的經驗對周圍環(huán)境進行改造與設計，進行真實火災試驗，并順利地達到了預期目的和效果。 本文論述了火災信息處理算法的發(fā)展歷程和不足，對幾種常用的火災信息處理算法進行了詳細的介紹，并對其優(yōu)缺點進行了展開闡述；對數(shù)據(jù)融合理論進行了介紹，著重對D-S數(shù)據(jù)融合理論進行說明；提出了不確定度的概念來說明系統(tǒng)和信息處理的穩(wěn)定性和有效性；對Labview虛擬儀器工具進行詳盡的介紹，并且對目前流行的幾種基于Labview工具的應用進行了說明和闡述；著重介紹了基于Labview虛擬儀器的BP神經網絡;設計進行了兩類實驗，即火災監(jiān)測試驗與火災探測試驗，對試驗中的硬件與軟件部分分別進行了介紹，同時對實驗場所和試驗材料進行了說明；對實驗數(shù)據(jù)進行了分析，將基于Labview工具的BP神經網絡技術和基于D-S證據(jù)融合理論的信息處理進行了應用，最后對實驗結果做出評價。 隨著科技的發(fā)展與時代的進步，相信還有更多的火災自動報警系統(tǒng)將會產生，更加先進的智能的信息處理方法將會出現(xiàn)以滿足火災探測與火災預測的需求。本文在最后對火災自動報警系統(tǒng)的發(fā)展趨勢進行了展望，提出了筆者認為的火災自動報警系統(tǒng)的發(fā)展方向，并對信息處理的發(fā)展目標進行了預測性說明和闡述。
[Abstract]:With the development and application of the electronic information science and technology system , with the development and application of the new programming software , the fire automatic detection system has become a comprehensive , multi - disciplinary and multi - resource application technology in recent years . In order to better predict the fire , the innovation of the automatic fire alarm system and the development and research of signal processing technology have become a trend and inevitable . The basic purpose and the processing method of fire detection and fire information processing are to use the detector to measure the fire product so as to find out the fire at the early stage of the fire as soon as possible and reduce the false alarm rate and false alarm rate in the fire detection . Fire detection and fire information processing technology has promoted a series of new technologies and the development of new invention . People began to apply cross - disciplinary knowledge to fire detection and fire information processing . However , there are many problems in fire detection system and fire information processing method because of insufficient technical level and low theoretical level . Therefore , the development of a new type of fire alarm system and the use of a new fire signal processing method have become a hot spot in the field of fire treatment . Based on the two - bus fire automatic alarm system , the paper studies the fire information processing by combining BP neural network and data fusion theory . Combined with the teaching reform project of Tianjin University of Science and Technology ( Y1311 - 28 ) and the undergraduate teaching quality of Tianjin University of Science and Technology ( B01 - 0829 ) , the research work is carried out , and the environment is reconstructed and designed according to the experience of the previous person , and the real fire test is carried out , and the expected purpose and effect are achieved successfully . In this paper , the development course and shortage of fire information processing algorithm are discussed , and the advantages and disadvantages of several common fire information processing algorithms are introduced . The theory of data fusion is introduced , and the application of the Labview virtual instrument is introduced . Two kinds of experiments are put forward , namely , fire monitoring test and fire detection test , the hardware and software parts in the test are described . The experimental data is analyzed , and the information processing based on Labview tool and D - S evidence fusion theory are applied . Finally , the experimental results are evaluated . With the development of science and technology and the progress of the times , it is believed that more automatic fire alarm systems will be generated , and the more advanced intelligent information processing method will appear to meet the needs of fire detection and fire prediction . In the end , the development trend of the automatic fire alarm system is forecasted , and the development direction of the fire automatic alarm system is put forward .

【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP18;X932

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 李瑞琪;程乃偉;郭燕;;基于蟻群神經網絡火災信息處理技術研究[J];安防科技;2011年07期

2 孫立新;;火災報警系統(tǒng)發(fā)展趨勢[J];安徽電子信息職業(yè)技術學院學報;2008年02期

3 周桂如;;貝葉斯統(tǒng)計法在軟件故障診斷中的應用[J];安徽電子信息職業(yè)技術學院學報;2010年06期

4 楊榮領;;基于極大似然估計的動態(tài)p-堅持CSMA協(xié)議[J];東莞理工學院學報;2012年03期

5 王爽;張鷹;呂瑞霞;;BP神經網絡的算法改進及應用[J];電腦知識與技術;2009年04期

6 曹先革;楊金玲;曹先密;;GPS高程擬合的BP人工神經網絡算法及結構探討[J];地理空間信息;2010年04期

7 張麗杰;陳抗生;;基于改進遺傳算法優(yōu)化的模糊神經網絡在火災探測中的應用[J];裝備制造技術;2008年04期

8 李光;張鐵壁;;多傳感器數(shù)據(jù)融合技術在火災報警中的應用[J];河北工業(yè)大學學報;2010年04期

9 王殊;火災自動探測的復合特定趨勢算法[J];火災科學;1996年01期

10 王殊;可變窗信號趨勢算法及其應用于火災自動探測[J];華中理工大學學報;1996年11期

相關博士學位論文 前1條

1 厲劍;火災探測信號處理算法及其性能評估方法研究[D];大連理工大學;2006年

相關碩士學位論文 前4條

1 王麗萍;基于多傳感器信息融合技術的火災探測系統(tǒng)研究[D];湖南大學;2006年

2 史海山;基于紅外圖像的火災探測與圖像信息處理系統(tǒng)研究[D];重慶大學;2006年

3 高強;基于模糊神經網絡火災智能報警系統(tǒng)的研究[D];沈陽航空工業(yè)學院;2007年

4 劉陽;基于虛擬儀器技術的無線智能火災自動報警系統(tǒng)研究[D];天津理工大學;2012年

本文編號：1503170