摘 要： 通過分析得出火災(zāi)探測(cè)信號(hào)的特征，并針對(duì)這些特征指出了減少火災(zāi)誤報(bào)率和漏報(bào)率、提高火災(zāi)報(bào)警準(zhǔn)確性的智能算法，包括數(shù)字濾波、靈敏度自動(dòng)調(diào)整、自動(dòng)漂移補(bǔ)償、上升速率分析等。這些算法對(duì)實(shí)際的工程應(yīng)用有著很好的借鑒價(jià)值。
關(guān)鍵詞： 火災(zāi)；智能算法；火災(zāi)探測(cè)信號(hào)；上升速率分析
智能算法是智能火災(zāi)報(bào)警控制器判斷火災(zāi)的一種算法，要想通過智能算法最大可能地減少對(duì)火災(zāi)的誤報(bào)率和漏報(bào)率，提高火災(zāi)報(bào)警的準(zhǔn)確性，首先要了解火災(zāi)探測(cè)信號(hào)的特征。
1 火災(zāi)探測(cè)信號(hào)的特征
火災(zāi)探測(cè)的原理是火災(zāi)探測(cè)器或傳感器通過火災(zāi)發(fā)生時(shí)產(chǎn)生的各種物理和化學(xué)變化特征來間接探測(cè)火災(zāi)，例如通過探測(cè)火災(zāi)產(chǎn)生的煙霧、火災(zāi)引起的高溫、火焰和氣體等。
火災(zāi)探測(cè)器或傳感器的輸出信號(hào)x0（t）隨火災(zāi)的發(fā)展而變化，火災(zāi)的早期特征狀態(tài)不穩(wěn)定，并且具有不同的表現(xiàn)形式，如慢速陰燃、明火和快速發(fā)展的火焰等，這些火災(zāi)信號(hào)的變化量不一樣，并且火災(zāi)為偶然事件，很少有觀察數(shù)據(jù)，因此，x0（t）是事先未知的或不確定的信號(hào)。此外，環(huán)境變化如氣候、濕度、灰塵、電子噪聲和人為的其他活動(dòng)都有可能引起x0（t）的變化，而這種變化的特征與火災(zāi)參數(shù)變化的特征基本相似。盡管檢測(cè) x0（t）是困難的，但它們的變化還是表現(xiàn)了火災(zāi)早期的一些特征，有時(shí)可以把x0（t）近似看作是一種非平穩(wěn)的隨機(jī)過程，主要由火災(zāi)信號(hào)和非火災(zāi)信號(hào)兩部分組成：
2 智能算法的組成
所謂智能是指辨析判斷及自適應(yīng)的能力，充分利用模擬量探測(cè)器所提供的豐富信息，采用具有一定判斷分析能力和應(yīng)變能力的智能算法最大可能地減少對(duì)火災(zāi)的誤報(bào)率和漏報(bào)率，提高火災(zāi)報(bào)警的準(zhǔn)確性。
智能算法的關(guān)鍵是要充分利用模擬量探測(cè)器所能提供的各種信息，通過對(duì)數(shù)據(jù)在時(shí)間上、變化上的全方位分析，消除環(huán)境干擾等對(duì)探測(cè)器的各種影響，正確區(qū)分真假火災(zāi)情況，實(shí)現(xiàn)正確報(bào)警。智能算法的組成如圖1所示。
探測(cè)器發(fā)出的脈寬信號(hào)經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換處理成數(shù)字量信號(hào)，經(jīng)過數(shù)字濾波，濾去高頻脈沖干擾信號(hào)，并對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑處理，然后將信號(hào)分別與火警閾值、預(yù)警閾值和故障閾值進(jìn)行數(shù)值比較。火警閾值、預(yù)警閾值和故障閾值分別等于各自的設(shè)定值加上修正值。修正值由兩部分組成，一部分為靈敏度自動(dòng)調(diào)整，它根據(jù)時(shí)間的變化進(jìn)行數(shù)值調(diào)整；另一部分為漂移自動(dòng)補(bǔ)償，由時(shí)漂的積累得出。當(dāng)測(cè)量值超過預(yù)警閾值時(shí)，再經(jīng)過時(shí)間積累確定是否為預(yù)警；當(dāng)測(cè)量值超過火警閾值時(shí)，再經(jīng)過上升速率分析和時(shí)間積累，確定是否為火警；當(dāng)測(cè)量值低于故障閾值時(shí)，經(jīng)時(shí)間積累確定是否為故障。
3 智能算法原理
3.1 數(shù)字濾波
探測(cè)器的安裝現(xiàn)場(chǎng)通常強(qiáng)電設(shè)備較多，因此在數(shù)據(jù)采集的過程中，不可避免地會(huì)產(chǎn)生脈沖干擾，這種干擾一般持續(xù)時(shí)間短，峰值大，對(duì)這樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字濾波處理時(shí)，僅僅采用算術(shù)平均或移動(dòng)平均濾波時(shí)，盡管對(duì)脈沖干擾進(jìn)行了1/n的處理，但其剩余值仍然較大。這種場(chǎng)合最好的策略是：將被認(rèn)為是受干擾的信號(hào)數(shù)據(jù)去掉，這就是防止脈沖干擾的平均值濾波法的原理。采用平均值濾波方法的作用是去掉信號(hào)中的脈沖干擾，同時(shí)對(duì)信號(hào)進(jìn)行平滑處理。
3.4 上升速率分析
在對(duì)探測(cè)器信號(hào)進(jìn)行靈敏度的自動(dòng)調(diào)整和測(cè)量值的自動(dòng)漂移補(bǔ)償修正之后，接下來進(jìn)行火警判斷。當(dāng)測(cè)量值≥火警閾值時(shí)，對(duì)測(cè)量值從預(yù)警閾值到火警閾值這一段曲線進(jìn)行上升速率分析。上升速率分析就是對(duì)超過火警閾值的探測(cè)器信號(hào)的上升速率進(jìn)行分析，當(dāng)上升速率超過速率上限時(shí)，先暫時(shí)不報(bào)火警，而是經(jīng)過一段時(shí)間的延時(shí)，如果測(cè)量值不超過火警閾值，則判斷是干擾引起的，不能報(bào)火警。當(dāng)上升速率小于速率下限時(shí)，判斷是因?yàn)殚L期緩慢漂移引起的，只有上升速率在規(guī)定范圍內(nèi)的，才確認(rèn)為火警。上升速率分析流程圖如圖2所示。
在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)采樣值達(dá)到火警閾值時(shí)，該時(shí)刻tm對(duì)應(yīng)閾值為ym，超過火警預(yù)警那一時(shí)刻t1對(duì)應(yīng)閾值為y1，此時(shí)上升速率為：
智能算法充分應(yīng)用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理能力，對(duì)火災(zāi)數(shù)據(jù)進(jìn)行多種補(bǔ)償、修正、判斷，提高了火災(zāi)探測(cè)器區(qū)分真假火警的能力，從而減少了對(duì)火災(zāi)的誤報(bào)率和漏報(bào)率，提高了火災(zāi)報(bào)警的準(zhǔn)確性。
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