【摘要】：在設(shè)計紅外火焰探測器的過程中,人工光源常常會引起探測器的誤報。為有效區(qū)分人工光源與火焰信號,本文首先對采集的1種人工光源以及3種火焰信號進行分析,將采集的信號進行小波包4層分解,得到信號的能量譜。通過分析發(fā)現(xiàn)選取第2,3,4,7頻段的能量值能夠?qū)⑦@4種信號有效區(qū)分。為進一步驗證實驗結(jié)果,本文將雙通道兩路信號的第2,3,4,7頻段的8個能量值作為一組特征向量,與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合進行模式識別。結(jié)果表明,通過這樣的方法不僅可以區(qū)分火焰和人工光源,同時可以對3種火焰進行識別,其識別的正確率為84.1%。因此,基于小波包能量分析的方法提取這8個能量值作為特征值具有一定的可行性,能有效減少人工光源引起的誤報,同時為火焰種類的識別以及以后的滅火自動化提供了新的可能性。
[Abstract]:In the process of designing infrared flame detector, artificial light source often causes false alarm of detector. In order to effectively distinguish the artificial light source from the flame signal, this paper firstly analyzes one artificial light source and three kinds of flame signals, and decomposes the collected signals into four layers of wavelet packet to obtain the energy spectrum of the signals. It is found that the four signals can be effectively distinguished by selecting the energy value of the second band. In order to further verify the experimental results, eight energy values of the second band of the two-channel and two-channel signals are taken as a set of eigenvectors, which are combined with BP neural network for pattern recognition. The results show that this method can not only distinguish the flame from the artificial light source, but also recognize the three kinds of flame. The recognition accuracy is 84.1%. Therefore, it is feasible to extract these eight energy values as eigenvalues based on wavelet packet energy analysis, which can effectively reduce the false positives caused by artificial light sources. At the same time, it provides a new possibility for the identification of flame types and the automation of fire extinguishing in the future.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;無錫格林通安全裝備有限公司;
【分類號】：X932;TP183

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本文編號：2215716