基于信息融合的智能火灾报警系统研究

近年来，由于火灾报警系统未能正确识别周围生产、生活环境的状况而引发的火灾事故屡屡发生，致使人民生命和财产遭受重大损失。目前，市场上的火灾报警系统尽管多种多样，却不能准确探测到周围环境的综合状况，并依据状况及时预报火灾的可能性，因而误报、漏报率较高。为了能够提早并准确报警，本文提出由多传感器融合技术组成的智能火灾报警系统以取代传统的单一传感器报警系统。 本文在讨论传统火灾探测报警系统的基础上，提出了由温度、烟雾和CO三种传感器信息融合的智能火灾报警系统，该系统采用16位单片机SPCE061A作为控制中心，对采集的三种传感器信息进行综合处理，得出火灾发生的可能性；整个系统通讯采用CAN总线分布式，提高了系统的可靠性。在火灾信息处理上，采用三级融合的方法：在数据层采用速率检测算法，当传感器采集到的信号出现非平稳变化，提醒融合中心对信息进行提取，这样减轻了融合中心的数据处理工作，并具有并行分块处理的优点：在特征层采用最小二乘支持向量机网络进行特征提取，并输出初步结果，主要利用LS-SVM的自身学习特性；在决策层利用模糊逻辑推理的鲁棒性进行全局决策。从而提高了系统决策的准确性和合理性，降低了系统的误报率，尤其是对某些复杂条件下火灾危险性大的重要场所，该系统较单一感烟或感温系统更为可靠和有效。 本文最后对我国标准明火SH4、标准阴燃火SH1和厨房环境下三种火灾信号进行了仿真，建立的算法仿真模型可以给出不同环境下的火灾概率，从而验证了本文提出的多传感器融合技术组成的智能火灾报警系统的有效性和可行性。