[發明專利]一種電氣火災監測方法、裝置及服務器

在審

• 申請號: 201811494481.0
• 申請日: 2018-12-07
• 公開（公告）號: CN109461277A
• 公開（公告）日: 2019-03-12
• 發明（設計）人: 林賢坤;彭靜
• 申請（專利權）人: 深圳市中電數通智慧安全科技股份有限公司
• 主分類號: G08B17/06
• 分類號: G08B17/06;G08B17/10;G08B17/12;G01D21/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明適用于電氣火災監測技術領域，提供了一種電氣火災監測方法、裝置及服務器，其中，所述方法包括：獲取多個關于電路的電氣火災特征參數的檢測數據；融合電氣火災特征參數的檢測數據，獲得監測結果；其中，電氣火災特征參數包括剩余電流參數和環境參數中的一種或組合，所述剩余電流參數包括剩余電流、剩余電流變化率和剩余電流變化量，所述環境參數包括溫度、紅外線強度和煙霧濃度。本發明能夠依據多個電氣火災特征參數對電氣火災進行判定，從而具有更強的抗干擾能力。

技術領域

本發明屬于火災監測技術領域，尤其涉及一種電氣火災監測方法、裝置及服務器。

背景技術

現有的電氣火災監測系統利用互感器檢測電路中的剩余電流，當判斷測得的剩余電流超過閾值時，發出警報并控制斷路器將電源與電路斷開，但由于實際應用環境較為復雜，容易受到噪聲等因素干擾，導致誤判率較高，給生產生活造成不便，因此需要改進檢測方法，提高系統抗干擾能力，降低誤判率。

發明內容

有鑒于此，本發明實施例提供了一種電氣火災監測方法、裝置及服務器，以解決現有技術中存在的問題。

本發明實施例的第一方面提供了一種電氣火災監測方法，包括獲取多個關于電路的電氣火災特征參數的檢測數據；融合電氣火災特征參數的檢測數據，獲得監測結果；其中，電氣火災特征參數包括剩余電流參數和環境參數中的一種或組合，所述剩余電流參數包括剩余電流、剩余電流變化率和剩余電流變化量，所述環境參數包括溫度、紅外線強度和煙霧濃度。

可選的，獲取所述剩余電流參數的檢測數據的步驟包括：在一定時間窗內，按照一定時間間隔采集所述電路中的剩余電流參數的檢測數據，獲取剩余電流時間序列；根據剩余電流時間序列計算剩余電流基準值；利用剩余電流互感器檢測電路中當前的剩余電流；根據當前剩余電流和剩余電流基準值計算當前剩余電流變化量和剩余電流變化率。

可選的，所述融合電氣火災特征參數的檢測數據，獲得監測結果的步驟包括：采用第一神經網絡融合溫度、紅外線強度和煙霧濃度的檢測數據獲取環境證據的基本概率賦值，采用第二神經網絡融合剩余電流、剩余電流變化率和剩余電流變化量的檢測數據獲取電流證據的基本概率賦值，按證據理論融合環境證據的基本概率賦值和電流證據的基本概率賦值獲取監測結果。

可選的，所述第一、第二神經網絡均為BP神經網絡。

本發明實施例的第二方面提供了一種電氣火災監測裝置，包括：

剩余電流參數獲取單元，用于檢測電路中的剩余電流獲取剩余電流檢測數據；

剩余電流處理單元，用于根據剩余電流檢測數據計算剩余電流變化率和剩余電流變化量檢測數據；

第一數據融合單元，用于融合剩余電流、剩余電流變化率和剩余電流變化量的檢測數據，獲取電流證據的基本概率賦值；

環境參數獲取單元，用于獲取關于電路的溫度、紅外線強度和煙霧濃度的檢測數據；

第二數據融合單元，用于融合溫度、紅外線強度和煙霧濃度檢測數據，獲取環境證據的基本概率賦值；

證據融合單元，用于利用證據融合理論根據電流證據的基本概率賦值和環境證據的基本概率賦值獲得監測結果。

可選的，所述第一、第二神經網絡均為BP神經網絡。

本發明實施例的第三方面提供了一種服務器，包括：存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上述電氣火災監測方法的步驟。

本發明實施例的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述電氣火災監測方法的步驟。