火災(zāi)是一種失去人為控制的燃燒過程，它嚴(yán)重的威脅了人類的生命和財(cái)產(chǎn)安全。因此，如何提高火災(zāi)探測系統(tǒng)的性能，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)報(bào)火情并及時、準(zhǔn)確的報(bào)警一直是人們研究的熱點(diǎn)。傳統(tǒng)單一傳感器式的火災(zāi)探測是針對眾多火災(zāi)參數(shù)中的一個參數(shù)進(jìn)行探測，采取簡單的閾值算法判斷火災(zāi)的發(fā)生。但是，由于火災(zāi)信號的隨機(jī)性和不確定性，單一參數(shù)的探測容易造成火災(zāi)報(bào)警的漏報(bào)和誤報(bào)。因此為了能夠?qū)崿F(xiàn)火災(zāi)報(bào)警的快速性、準(zhǔn)確性，基于人工智能技術(shù)的多傳感器式火災(zāi)探測技術(shù)成為火災(zāi)探測的研究熱點(diǎn)之一。本文采用的基于信息融合技術(shù)的火災(zāi)探測算法將融合系統(tǒng)分為三個層次：信息層、特征層和決策層。信息層主要是對原始數(shù)據(jù)的采集及數(shù)據(jù)的預(yù)處理。首先將探測器采集的溫度、煙霧濃度、CO濃度和紅外信號進(jìn)行預(yù)處理，通過局部決策判斷，在出現(xiàn)有異常信號時，對同組的火災(zāi)參數(shù)進(jìn)行特征提取并送交特征層。特征層主要是對提取的火災(zāi)特征參數(shù)進(jìn)行特征層融合。采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征融合器進(jìn)行陰燃火、明火、非火災(zāi)源干擾三種火情的識別，得出它們各自發(fā)生的概率。決策層主要是做出火災(zāi)探測系統(tǒng)的最終決策輸出。本文通過火災(zāi)危險度和火災(zāi)危害度來確定建筑物的火災(zāi)保護(hù)等級，并將它作為決策層的一個間接... 

【文章來源】：長安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 火災(zāi)探測技術(shù)的現(xiàn)狀和發(fā)展
        1.2.1 火災(zāi)探測技術(shù)的歷史與現(xiàn)狀
        1.2.2 火災(zāi)探測技術(shù)的發(fā)展趨勢
    1.3 本論文的主要內(nèi)容
第二章 火災(zāi)探測的原理和方法
    2.1 火災(zāi)的產(chǎn)生機(jī)理及發(fā)展過程
        2.1.1 火災(zāi)產(chǎn)生的機(jī)理
        2.1.2 室內(nèi)火災(zāi)的發(fā)展過程
    2.2 火災(zāi)探測信號的特征及探測算法
        2.2.1 火災(zāi)探測信號的特征
        2.2.2 火災(zāi)探測中的智能處理算法
    2.3 火災(zāi)探測中的信息處理的實(shí)現(xiàn)方式
    2.4 火災(zāi)探測中的信息融合
        2.4.1 火災(zāi)探測中的信息分類
        2.4.2 火災(zāi)探測中的信息融合
    2.5 本章小結(jié)
第三章 多傳感器信息融合技術(shù)
    3.1 信息融合技術(shù)的基本原理
    3.2 信息融合系統(tǒng)的層次
    3.3 信息融合系統(tǒng)的構(gòu)成
        3.3.1 信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
        3.3.2 信息融合系統(tǒng)的功能模型
        3.3.3 信息融合的公式化描述
    3.4 本章小結(jié)
第四章 火災(zāi)探測信息融合系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)
    4.1 火災(zāi)探測信息融合系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
    4.2 火災(zāi)探測信息融合系統(tǒng)信息層的實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 火災(zāi)探測參量的選取
        4.2.2 火災(zāi)信號的預(yù)處理
        4.2.3 信息層的局部決策處理
    4.3 火災(zāi)探測信息融合系統(tǒng)特征層的實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 特征參量的歸一化
        4.3.2 火災(zāi)探測信息融合系統(tǒng)特征層的結(jié)構(gòu)
        4.3.3 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征層融合的實(shí)現(xiàn)
    4.4 火災(zāi)探測信息融合系統(tǒng)決策層的實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 火災(zāi)探測的決策分析
        4.4.2 建筑物火災(zāi)保護(hù)等級的確定
        4.4.3 模糊推理技術(shù)
        4.4.4 決策層的模糊邏輯推理實(shí)現(xiàn)
    4.5 火災(zāi)自動報(bào)警系統(tǒng)的方案選擇
        4.5.1 火災(zāi)探測報(bào)警系統(tǒng)
        4.5.2 消防聯(lián)動控制系統(tǒng)
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于 Matlab 的仿真實(shí)驗(yàn)
    5.1 Matlab 仿真軟件簡介
    5.2 典型實(shí)驗(yàn)火仿真實(shí)驗(yàn)
        5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)明火 SH4 的仿真實(shí)驗(yàn)
        5.2.2 標(biāo)準(zhǔn)陰燃火 SH1 的仿真實(shí)驗(yàn)
        5.2.3 廚房環(huán)境下典型干擾的仿真實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    1.論文工作總結(jié)
    2.論文工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]淺析火災(zāi)自動報(bào)警控制系統(tǒng)的組成及發(fā)展[J]. 陳倬.  科技資訊. 2009(21)
[2]高層建筑的危險性分析[J]. 勾紅英.  內(nèi)江科技. 2009(02)
[3]數(shù)據(jù)融合技術(shù)在消防探測中的應(yīng)用研究[J]. 高潔.  中國人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2008(04)
[4]火災(zāi)探測技術(shù)的研究與展望[J]. 金偉.  國外建材科技. 2008(01)
[5]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)
[6]建筑中的電氣工程及其自動化技術(shù)研究——智能建筑弱電技術(shù)研究[J]. 張言榮,張宏慶,孫求知.  電氣應(yīng)用. 2006(02)
[7]多傳感器信息融合基本原理及應(yīng)用[J]. 馬平,呂鋒,杜海蓮,王瑞,牛成林.  控制工程. 2006(01)
[8]火災(zāi)危險性評估在實(shí)際工程中的應(yīng)用[J]. 張賓.  消防科學(xué)與技術(shù). 2005(03)
[9]復(fù)合與智能火災(zāi)探測技術(shù)展望[J]. 胡君健,謝啟源,袁宏永,張永明.  消防科學(xué)與技術(shù). 2005(02)
[10]火災(zāi)探測技術(shù)的現(xiàn)狀及發(fā)展方向[J]. 郭鍵,王汝琳,李明.  遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(02)

碩士論文
[1]新型火災(zāi)報(bào)警控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 張伯威.廣東工業(yè)大學(xué) 2011
[2]多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)在火災(zāi)探測中的應(yīng)用研究[D]. 韓菁.重慶理工大學(xué) 2011
[3]基于信息融合技術(shù)的火災(zāi)探測方法研究[D]. 雷倩茹.華北電力大學(xué)（北京） 2010
[4]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)研究[D]. 付永麗.河南理工大學(xué) 2009
[5]基于CAN總線的消防報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 齊建臣.西安建筑科技大學(xué) 2009
[6]基于視頻的火災(zāi)檢測方法研究及實(shí)現(xiàn)[D]. 葛勇.湖南大學(xué) 2009
[7]智能火災(zāi)自動報(bào)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 崔興文.山東大學(xué) 2008
[8]數(shù)據(jù)融合技術(shù)在公路隧道火災(zāi)探測中的應(yīng)用[D]. 田梅.長安大學(xué) 2008
[9]公路隧道火災(zāi)探測方法研究[D]. 趙忠杰.長安大學(xué) 2007
[10]基于數(shù)據(jù)融合技術(shù)的火災(zāi)探測算法研究[D]. 傅劍鋒.重慶大學(xué) 2007



本文編號：3036626