[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于分層模糊融合的多傳感器火災(zāi)檢測(cè)方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811346220.4
• 申請(qǐng)日: 2018-11-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109255921A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 葉錦華;肖家鑫;劉峰
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G08B17/00
• 分類(lèi)號(hào): G08B17/00;G08B17/10;G08B19/00
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

本發(fā)明涉及一種基于分層模糊融合的多傳感器火災(zāi)檢測(cè)方法。該方法在檢測(cè)火災(zāi)時(shí)，處理火焰信號(hào)、溫度變化率、溫度、一氧化碳濃度、煙霧濃度五個(gè)火災(zāi)參量，構(gòu)建一種由兩級(jí)模糊推理模型組成的分層模糊數(shù)據(jù)融合模型，第一級(jí)以溫度變化率和溫度作為輸入，第二級(jí)以第一級(jí)判斷結(jié)果、一氧化碳濃度、煙霧濃度、火焰信號(hào)作為輸入量，輸出為出現(xiàn)火災(zāi)的概率，該值與設(shè)定閾值比較即可進(jìn)行精確的火災(zāi)判別。通過(guò)多傳感器火災(zāi)信息的模糊融合和兩級(jí)模糊推理模型的分層機(jī)制，顯著減少了系統(tǒng)模糊規(guī)則庫(kù)的數(shù)量，提高了火災(zāi)檢測(cè)的魯棒性，快速性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及火災(zāi)檢測(cè)領(lǐng)域，具體涉及一種基于分層模糊融合的多傳感器火災(zāi)檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，建筑越來(lái)越密集，火災(zāi)環(huán)境日益復(fù)雜，加大了火災(zāi)救援難度，救援手段也十分有限，尤其是人口密集區(qū)域，如果火災(zāi)不能及時(shí)撲救，將造成難以估量的損失。借助火災(zāi)檢測(cè)技術(shù)，對(duì)早期火災(zāi)進(jìn)行預(yù)警，并及時(shí)采取有效的應(yīng)對(duì)措施，將火災(zāi)扼制在初期使其造成較小危害，可以有效消除火災(zāi)帶來(lái)的不利影響，避免火災(zāi)后期處理的弊端。

火災(zāi)發(fā)生時(shí)伴隨著多個(gè)環(huán)境參量的改變，如溫度、煙霧濃度、火焰有無(wú)等，通過(guò)對(duì)相應(yīng)環(huán)境參量的檢測(cè)，設(shè)定閾值進(jìn)行比較，可以達(dá)到判斷火災(zāi)是否發(fā)生的目的。現(xiàn)有火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)，大多采用單一傳感器，針對(duì)單個(gè)火災(zāi)參量進(jìn)行報(bào)警，由于環(huán)境信息量少，火災(zāi)誤報(bào)漏報(bào)率較高。采用多傳感器通過(guò)對(duì)火災(zāi)環(huán)境的多個(gè)參量提取，將系統(tǒng)獲取的多個(gè)信息進(jìn)行融合，產(chǎn)生更精確的多傳感器判斷，不僅克服了單一傳感器獲取數(shù)據(jù)的局限性，而且獲取的火災(zāi)信息更加全面，目前少數(shù)多傳感器火災(zāi)檢測(cè)系統(tǒng)的出現(xiàn)，一定程度上提高了火災(zāi)檢測(cè)的準(zhǔn)確性，但由于對(duì)多傳感器信息缺乏融合機(jī)制，在對(duì)火災(zāi)全局檢測(cè)精度仍有不足，且普遍檢測(cè)速度較慢，當(dāng)傳感器數(shù)量增多時(shí)，問(wèn)題更加突出。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于分層模糊融合的多傳感器火災(zāi)檢測(cè)方法，將常規(guī)模糊系統(tǒng)的模糊規(guī)則庫(kù)進(jìn)行簡(jiǎn)化，既保證火災(zāi)檢測(cè)的魯棒性和準(zhǔn)確性，又顯著地提高火災(zāi)的檢測(cè)效率。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于分層模糊融合的多傳感器火災(zāi)檢測(cè)方法，包括以下步驟：

步驟S1:采集環(huán)境中火焰信號(hào)、溫度、溫度變化率、一氧化碳濃度和煙霧濃度數(shù)據(jù)，并進(jìn)行歸一化處理；；

步驟S2:構(gòu)建分層模糊數(shù)據(jù)推理模型，包括第一級(jí)模糊數(shù)據(jù)推理模型和第二模糊數(shù)據(jù)推理模型；

步驟S3:模糊化溫度和溫度變化率數(shù)據(jù)，輸入第一級(jí)模糊數(shù)據(jù)推理模型，并根據(jù)第一級(jí)模糊推理計(jì)算輸出第一級(jí)判斷結(jié)果；

步驟S4:對(duì)第一級(jí)判斷結(jié)果進(jìn)行去模糊化處理；

步驟S5:模糊化火焰信號(hào)、一氧化碳濃度、煙霧濃度數(shù)據(jù)和第一級(jí)判斷結(jié)果，并輸入至第二級(jí)模糊數(shù)據(jù)推理模型，并根據(jù)第二級(jí)模糊推理計(jì)算得到第二級(jí)判斷結(jié)果；

步驟S6:采用去模糊化處理第二級(jí)判斷結(jié)果，得到火災(zāi)發(fā)生的概率；

步驟S7:將得到的火災(zāi)的概率值與預(yù)設(shè)閾值比較，若小于閾值認(rèn)為無(wú)火災(zāi)發(fā)生，反之則發(fā)生火災(zāi)。

進(jìn)一步的，所述步驟S1數(shù)據(jù)采集具體為：火焰信號(hào)采用紅外火焰檢測(cè)模塊檢測(cè)，溫度采用DS18B20數(shù)字溫度傳感器采集，煙霧檢測(cè)采用MQ-2模塊采集，一氧化碳檢測(cè)采用MQ-7模塊采集。

進(jìn)一步的，溫度、溫度變化率、一氧化碳濃度、煙霧濃度、火焰信號(hào)、第一級(jí)判斷結(jié)果、火災(zāi)概率模糊化后的狀態(tài)數(shù)分別為3個(gè)、3個(gè)、3個(gè)、3個(gè)、2個(gè)、2個(gè)和3個(gè)；

進(jìn)一步的，采用高斯型隸屬度函數(shù)來(lái)模糊化溫度、溫度變化率、一氧化碳濃度、煙霧濃度、第一級(jí)判斷結(jié)果和火災(zāi)概率對(duì)應(yīng)的狀態(tài)，隸屬度函數(shù)的表達(dá)式為