本文關(guān)鍵詞：基于人工嗅覺系統(tǒng)的智能火災(zāi)探測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 隨著人類社會的不斷進步，火在歷史的長河中扮演非常重要的角色，然而火一旦失去控制，將會給人類帶來災(zāi)害，即通常所說的火災(zāi)。火災(zāi)不僅會奪去人類的生命財產(chǎn)，還會破壞人類賴以生存的生態(tài)環(huán)境和自然資源，嚴重地威脅著人類的生存安全。因此，防止火災(zāi)發(fā)生，減少火災(zāi)損失成為人類研究的永恒話題。 火災(zāi)探測技術(shù)是防范火災(zāi)發(fā)生的有效手段。傳統(tǒng)的火災(zāi)探測報警是根據(jù)某種單一的火災(zāi)探測器所采集的火災(zāi)探測參數(shù)，采用閾值比較法來判定火災(zāi)的。但是，火災(zāi)信號的多樣性和探測器類型的單一性之間的矛盾使得誤報現(xiàn)象十分普遍。為了能夠提早準確報警，目前大量的研究人員正在研制智能型探測器來取代傳統(tǒng)的單一傳感器，用于區(qū)別非火災(zāi)信號和火災(zāi)信號。 人工嗅覺模擬技術(shù)屬于新興的多學(xué)科交叉技術(shù)，它由氣敏傳感器陣列、模式識別系統(tǒng)、信息提取技術(shù)三部分組成。人工嗅覺技術(shù)應(yīng)用于火災(zāi)報警系統(tǒng)中可利用氣體傳感器陣列完成火災(zāi)信息的數(shù)據(jù)融合，增加信息可靠性；模式識別中的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法完善了火災(zāi)判別規(guī)則，增加判別的靈活性：多種信息提取技術(shù)能使非線性信號線性化，使火災(zāi)判別更簡單化。 如果對多傳感探測器的信息只是進行簡單的或非判斷，相當于把多傳感器進行簡單的組合，并不能充分發(fā)揮多傳感探測器的有效作用。而人工嗅覺模擬技術(shù)中的氣體傳感器陣列能對多傳感器數(shù)據(jù)融合，能充分發(fā)揮多傳感器有效作用。它利用多個傳感器獲得的各種信息，得出環(huán)境或?qū)ο筇卣鞯娜婧驼_的認識。課題的研究內(nèi)容是對火災(zāi)陰燃火、明火信號的多數(shù)據(jù)融合技術(shù)進行研究，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計火災(zāi)報警探測系統(tǒng)。論文的主要理論研究工作包括三方面的內(nèi)容，即火災(zāi)發(fā)生時主要參數(shù)的確定、火災(zāi)探測的原理與判別算法、基于火災(zāi)探測主板的設(shè)計思想和原理。 本文在分析了火災(zāi)發(fā)生的特點及人工嗅覺模擬技術(shù)原理的基礎(chǔ)上，提出了一種基于人工智能的多火災(zāi)信息融合的火災(zāi)探測算法，以溫度、煙霧濃度、CD氣體濃度三個模擬量為輸入，，利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對多火災(zāi)信號進行融合，目的在于設(shè)計出一種快速、準確和有效的火災(zāi)算法，從而組成一個高效的火災(zāi)報警探測系統(tǒng)，以達到提早報警和降低誤報警的目的。
【關(guān)鍵詞】：人工嗅覺模擬 火災(zāi)探測器 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 復(fù)合探測器
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2007
【分類號】：TP277;TU998.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTARCT5-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 火災(zāi)報警技術(shù)的發(fā)展概況13-15
• 1.2 國內(nèi)外火災(zāi)探測器研究概況15-16
• 1.3 嗅覺模擬技術(shù)原理及其發(fā)展概況16-18
• 1.4 智能型建筑對火災(zāi)報警系統(tǒng)的要求18-19
• 1.5 本課題研究意義19
• 1.6 課題主要工作及內(nèi)容安排19-21
• 第二章 人工嗅覺模擬系統(tǒng)組成及其原理21-35
• 2.1 人的嗅覺機理21-23
• 2.1.1 嗅覺模擬技術(shù)原理21-23
• 2.2 人工嗅覺模擬系統(tǒng)結(jié)構(gòu)23-24
• 2.3 人工嗅覺系統(tǒng)各主要相關(guān)技術(shù)24-32
• 2.3.1 氣敏傳感器技術(shù)24-28
• 2.3.2 信號預(yù)處理技術(shù)28-30
• 2.3.3 模式識別技術(shù)30-32
• 2.4 人工嗅覺模擬系統(tǒng)應(yīng)用及發(fā)展前景32-35
• 第三章 基于嗅覺模擬技術(shù)的火災(zāi)報警系統(tǒng)35-49
• 3.1 火災(zāi)探測器概念和基本功能35-37
• 3.1.1 火災(zāi)探測器概念35
• 3.1.2 火災(zāi)探測器基本功能35-37
• 3.2 火災(zāi)探測參數(shù)選擇及探測器結(jié)構(gòu)確定37-41
• 3.2.1 基本火災(zāi)現(xiàn)象37-38
• 3.2.2 典型火災(zāi)過程38-39
• 3.2.3 火災(zāi)探測器結(jié)構(gòu)確定39-41
• 3.3 嗅覺模擬技術(shù)應(yīng)用于火災(zāi)探測41-43
• 3.3.1 嗅覺模擬技術(shù)應(yīng)用于火災(zāi)探測的思路42-43
• 3.4 嗅覺系統(tǒng)各部分具體設(shè)計43-48
• 3.4.1 氣敏傳感器陣列43-47
• 3.4.2 信號預(yù)處理技術(shù)47
• 3.4.3 模式識別單元設(shè)計47-48
• 3.5 小結(jié)48-49
• 第四章 智能型火災(zāi)報警系統(tǒng)設(shè)計49-67
• 4.1 火災(zāi)報瞥系統(tǒng)硬件設(shè)計49-62
• 4.1.1 火災(zāi)報警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能49-51
• 4.1.2 測量容器結(jié)構(gòu)和傳感器選擇51-53
• 4.1.3 火災(zāi)探測器主板設(shè)計53-54
• 4.1.4 單片機選擇54-57
• 4.1.5 傳感器加熱電源電路57-58
• 4.1.6 信號采樣電路58-59
• 4.1.7 串行通訊接口電路59-61
• 4.1.8 字符型液晶顯示模塊LCM接口61-62
• 4.2 火災(zāi)報警系統(tǒng)軟件設(shè)計62-66
• 4.2.1 火災(zāi)報警系統(tǒng)對軟件的要求63
• 4.2.2 智能型火災(zāi)報警控制系統(tǒng)軟件設(shè)計63-66
• 4.3 小結(jié)66-67
• 第五章 智能型火災(zāi)報警系統(tǒng)算法設(shè)計67-95
• 5.1 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概況67-71
• 5.1.1 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法發(fā)展簡述67-69
• 5.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述69-70
• 5.1.3 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合70-71
• 5.2 智能火災(zāi)報警系統(tǒng)算法設(shè)計71-88
• 5.2.1 傳感器信息預(yù)處理選擇72
• 5.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)探測模型概述72-76
• 5.2.3 模糊算法在火災(zāi)報警系統(tǒng)中的應(yīng)用76-80
• 5.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火災(zāi)報警系統(tǒng)中的應(yīng)用80-88
• 5.3 仿真試驗88-93
• 5.4 誤差分析93-94
• 5.5 小結(jié)94-95
• 第六章 結(jié)論與展望95-98
• 6.1 結(jié)論95-96
• 6.2 展望96-98
• 6.2.1 模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展方向96
• 6.2.2 火災(zāi)探測技術(shù)的發(fā)展方向96-98
• 參考文獻98-101
• 附錄1 隸屬度函數(shù)規(guī)則101-104
• 學(xué)習(xí)期間發(fā)表的論文104-105
• 致謝105

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本文編號：439271