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基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的多源信息火災(zāi)探測(cè)算法研究

發(fā)布時(shí)間:2020-03-18 13:25
【摘要】:智能化和安全化對(duì)當(dāng)代火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)提出了更高的要求,如何改善傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的缺陷,優(yōu)化防火系統(tǒng)的安全等級(jí)成為當(dāng)下研究熱點(diǎn),基于此,本文展開(kāi)基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的多源信息火災(zāi)探測(cè)方法研究。課題從兩方面入手:一方面,由于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)具有傳輸速率高,布線簡(jiǎn)單,改造容易等特點(diǎn),本課題依據(jù)相關(guān)規(guī)范設(shè)計(jì)了基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確收集火災(zāi)信息以便進(jìn)行火情預(yù)判。另一方面,從火災(zāi)信息預(yù)測(cè)方向出發(fā),為改善傳統(tǒng)火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)單一化預(yù)測(cè)和預(yù)判時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等缺點(diǎn),采用了多源信息融合技術(shù)和人工智能算法建立火災(zāi)預(yù)測(cè)模型,如何將其更好的應(yīng)用于火災(zāi)預(yù)測(cè)模型是本文研究的重點(diǎn)。針對(duì)火災(zāi)信息數(shù)據(jù)的特征,利用了模糊推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)三類方法設(shè)計(jì)火情預(yù)測(cè)模型,以CO濃度、煙霧濃度、溫度三種火災(zāi)特征信息作為網(wǎng)絡(luò)輸入,以無(wú)火概率、陰燃火概率、明火概率作為網(wǎng)絡(luò)輸出,使用MATLAB軟件分別進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和仿真驗(yàn)證,最后與國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)火試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了對(duì)比分析。由仿真結(jié)果得出,自適應(yīng)模糊神經(jīng)推理、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、PNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和ELM算法均可進(jìn)行火災(zāi)預(yù)測(cè),且各有優(yōu)勢(shì)。
【圖文】:

火災(zāi)探測(cè)


西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文策目標(biāo)出發(fā),按一定的準(zhǔn)則與決策可信度進(jìn)行處理分析,得出一個(gè)最終的決策結(jié)果[21]。因此,可歸納數(shù)據(jù)融合技術(shù)有以下兩點(diǎn)優(yōu)勢(shì):①提高了系統(tǒng)生存能力的可信度、空間分辨率;②一定程度上,改善了不同參量之間排異性。2.1.3 數(shù)據(jù)融合在火災(zāi)探測(cè)中的應(yīng)用基于傳感器信息融合理論基礎(chǔ),同樣地,課題所研究的火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)分為三層:信息層、融合層和決策層[22]。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)圖如圖 2.1 所示。

系統(tǒng)整體,火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)


西安建筑科技大學(xué)碩士學(xué)位論文2.2 多傳感器火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)多傳感器火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)意味著探測(cè)系統(tǒng)具備兩種或兩種以上的火災(zāi)探測(cè)不再像傳統(tǒng)火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)那樣只進(jìn)行簡(jiǎn)單探測(cè)工作,使得火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)探測(cè)大大提升。多傳感器火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)一般由三個(gè)部分組成:傳感器組、數(shù)據(jù)融理中心和報(bào)警決策系統(tǒng)。傳感器組中包含數(shù)個(gè)傳感器,這些傳感器能夠檢測(cè)的火災(zāi)信息,并將測(cè)量所得信號(hào)[23]傳遞給特征信息組,特征信息隨數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理并提取信號(hào)特征;第二部分是前文講述的數(shù)據(jù)融合處理中心,,該組最對(duì)火災(zāi)特征信號(hào)進(jìn)行判別并做出決策;第三部分為報(bào)警系統(tǒng),報(bào)警系統(tǒng)主要是利用執(zhí)行器對(duì)數(shù)據(jù)融合處理中心傳遞過(guò)來(lái)的決策進(jìn)行判斷,若達(dá)到某預(yù)設(shè)便執(zhí)行報(bào)警。系統(tǒng)整體如圖 2.2 所示,融合系統(tǒng)整體如圖 2.3 所示。
【學(xué)位授予單位】:西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2018
【分類號(hào)】:TU892;TN92

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2588778

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