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[發明專利]一種融合神經網絡和模糊控制的電氣火災智能報警方法無效

專利信息
申請號: 201010268485.4 申請日: 2010-08-31
公開(公告)號: CN101986358A 公開(公告)日: 2011-03-16
發明(設計)人: 彭浩明 申請(專利權)人: 彭浩明
主分類號: G08B17/00 分類號: G08B17/00;G08B25/00
代理公司: 長沙市融智專利事務所 43114 代理人: 顏勇
地址: 410002 湖南省長沙市*** 國省代碼: 湖南;43
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 融合 神經網絡 模糊 控制 電氣 火災 智能 報警 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種火災智能報警方法,特別涉及一種融合神經網絡和模糊控制的電氣火災智能報警方法。

背景技術

隨著社會經濟和技術發展,電力電子設備和用電負荷大幅增加,由電氣引發的火災事故隨之劇增,造成巨大的財產損失,同時也為人身安全帶來威脅。為了用電安全,人們先后發明制造了拉線開關、保險絲、漏電開關、斷路器、空氣開關等裝置,目前終端用戶用電保護以漏電保護開關為主,但使用漏電開關來實現用電安全存在如下弊病:

1)普通漏電開關保護參數由生產廠家在出廠時設定,保護動作時給出一路脫扣信號切斷電源,由于現場實際漏電數據不準確,容易導致誤動、拒動等正常動作,不能真正起到保護的作用;

2)普通漏電開關的功能簡單,只是監測超過固定的漏電數值(該數值僅是一個大致范圍),當開關動作時,已經發生了火災事故,因此普通漏電開關只能防止火災事故擴大,而不能預防火災發生;

3)漏電開關是單個的開關,數量多,即使在正常供電期間監測有漏電,也無法準確地判斷出發生漏電的地址、部位,往往一個故障要巡視所有的配電箱才能找到,也增加了維護成本;

4)普通漏電開關能防止由線(相)間短路故障和長時間過載發熱(即“短路”和“過電流”)引發的電氣火災,基本上屬于被動預防。

總體來說,傳統的用電安全保護措施只能是在電氣火災發生的初級階段抑制其擴大,而無法實現對電氣火災的主動預防。本著“預防勝于救災”的先進理念,預防電氣火災監控系統應運而生。電氣火災監控系統將電氣、電子、計算機、網絡及軟件技術相結合,對配電回路和用電設備的漏電、過載、短路、過電壓、欠電壓、溫升等運行狀態進行實時監控和網絡化管理,當線路中發生異常時,發出報警信號并準確報出故障點,并通知電氣專業人員及時排查電氣火災隱患,不讓線路帶故障及異常運行,把看不見摸不著的用電情況變成可視的數字化監控,從而把電氣火災消滅在萌芽狀態。

電氣火災報警系統一般由電氣火災探測器和控制器組成。其中,電氣火災探測器是識別電氣火災是否發生的專門儀器,根據建筑物或實地場所的要求,安裝不同類型的電氣火災探測器。在電氣火災報警系統中,電氣火災信號的選取更為重要。使用火災報警產品的目的就是及早報告電氣火災的發生,從而迅速有效的控制電氣火災,把損失降到最低。

現有的電氣火災報警系統存在的主要問題是報警系統中的誤報、漏報現象,這主要是因為:

1)模擬量探頭(傳感器)本身的精度存在個體差異,不能實現理想的輸出信號值與火災參量值之間的一一對應關系;

2)模擬量探頭(傳感器)受環境因素影響,包括安裝位置、環境溫度以及現場電磁環境等,其中現場電磁環境中的工頻磁場值對模擬量探頭的輸出影響較大,因此采用數據曲線對比等匹配法難以達到理想效果;

3)一般在系統中使用多個不同類型的傳感器采集現場數據,諸如漏電電流、電流電壓、弧光、溫度、工頻磁場值等信號,而這些參量之間部分或全部存在非線性依賴關系,無法用顯式的數學模型描述,單純通過這些數值的判決進行報警是不科學的。

目前,國家已經頒布了對傳感器精度限制嚴格的國家標準,以提高電氣火災報警的準確性,這雖然能夠解決部分問題,但帶來的是設備更換、傳感器制造成本增加,因此,在現有設備指標條件下,通過深層次的數據處理技術提高系統性能,一方面能有效降低傳感器生產成本,另一方面也可以減小因設備更換、安裝等帶來的成本增加。

針對以上這些問題,能夠在不增加成本的前提下對由電氣原因引發的火情做出快速、精確探測和有效控制是目前急需解決的問題。本發明的主要目的就是解決上述問題,實現更為準確、及時的電氣火災預報和報警。

發明內容

為了解決現有的電氣火災報警系統存在的上述技術問題,本發明提供一種融合神經網絡和模糊控制的電氣火災智能報警方法,本發明能在不增加系統成本和更換電氣火災探測設備的前提下通過基于融合神經網絡和模糊推理的數據分析處理技術,快速、準確地給出火災預報信號,有效降低因電氣火災所帶來的生命和財產損失。

本發明解決上述技術問題的技術方案包括以下步驟:

1)利用傳感器從現場采集到漏電流、電流電壓、弧光、溫度、工頻磁場信號,對傳感器采集的信號采用速率檢測算法進行預處理;

2)將經過預處理后的數據送到三層前饋誤差反向傳播的神經網絡進行處理;

3)將神經網絡的輸出電氣線路無損概率、電氣線路有損概率、電氣線路有火概率送到模糊推理模塊進行模糊推理,得到電氣火災發生的預測結果。

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