[實用新型]智能建筑火災自動報警系統有效
| 申請號: | 201820265190.3 | 申請日: | 2018-02-24 |
| 公開(公告)號: | CN207895646U | 公開(公告)日: | 2018-09-21 |
| 發明(設計)人: | 蔣振宇;王敬之;李彥龍;劉會超;劉健;孟學民;楊繼森;于存虎;李微;李四光 | 申請(專利權)人: | 蔣振宇 |
| 主分類號: | G08B17/00 | 分類號: | G08B17/00;G08B25/00;G08B25/12;G08B29/18 |
| 代理公司: | 北京匯信合知識產權代理有限公司 11335 | 代理人: | 趙倩 |
| 地址: | 071000 河北省*** | 國省代碼: | 河北;13 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 火災報警控制器 火災自動報警系統 火災信號探測器 信號傳遞裝置 本實用新型 數據管理器 報警設備 智能建筑 非線性動力學 高層建筑火災 火災發展趨勢 模數轉換器 數模轉換器 不確定性 定量計算 氣體流速 現場探測 火情 煙氣 火災 分析 開發 | ||
本實用新型公開了一種智能建筑火災自動報警系統,包括火災信號探測器、信號傳遞裝置,數據管理器、火災報警控制器和報警設備,所述數據管理器的一端通過模數轉換器與火災信號探測器連接,另一端通過信號傳遞裝置與火災報警控制器連接,所述火災報警控制器通過數模轉換器與報警設備連接。本實用新型裝置基于高層建筑火災的非線性動力學機理開發,根據現場探測溫度、氣體流速、煙氣濃度、壓力等信號對火災的復雜性和不確定性進行定量計算,分析當前火情以及火災發展趨勢,有較高的可靠性和科學性。
技術領域
本實用新型涉及一種火災監測預警預報裝置,具體是指一種具有自學習功能的智能建筑火災自動報警系統。
背景技術
隨著城市經濟建設的迅速發展,人民生活水平的不斷提高以及其它各項事業的興旺發達,城市用地日益緊張,促進建筑物正朝著高層化、密集化方向發展,建筑物的裝修用料和方式也日趨多樣化,隨著用電負荷及煤氣耗量的加大,對火災自動報警系統設計提出了更高、更嚴格的要求。高層建筑的火災有:火勢蔓延快、人員疏散困難、撲救難度大、火險隱患多的特點,因此極具危害性。為確保人民生命財產的安全,火災自動報警系統設計就成為高層建筑設計中最重要的內容之一。使用優質先進的火災監測預警預報裝置,準確判斷起火部位,以及準確預測火源是否會發展成火災,并對火災級別和發展程度進行預測,便于進行及時的撲救,對確保高層建筑運營安全尤其重要。
火災是一種在時空上失控的燃燒現象,當前要提高高層建筑火災預警的準確性和及時性,最缺乏的是對火災這一復雜物體現象的機理研究,和對火災發生、發展作出準確、及時判斷的方法。對于普通可燃物質燃燒的表現形式來看,首先是產生燃燒氣體,然后是釋放煙霧,在氧氣供應充分的條件下,才能達到燃燒,產生火焰,并散發出大量的熱,使環境溫度升高。因此火情發展在多數情況下,總是在初起和陰燃階段所占的時間比較長,此時火災的破壞性未達到最大,若能及早對火災進行預警和控制,就可有效地避免嚴重災情的發生。
在目前的高層建筑火災監測預警預報裝置中,通常采用單一的感煙型傳感器、感溫光纜或CCD(計算機控制顯示攝像機),其缺點是:對高層建筑結構和火災特點針對性不強,監測手段單一,可靠性差,如感煙型傳感器無法探測酒精燃燒產生的火焰,感溫傳感器則不易發現陰燃火,CCD攝像機無法辨別移動高溫物體與火災的差別,從而可能產生漏報警;同時,現有地感光、感煙、感溫型探測技術,只能探測火焰或者是火災發生在某些探測區域內,而無法確定火災發生的確切部位,另外由于環境的干擾,還常常出現漏檢、誤報的情況。
實用新型內容
本實用新型的目的是克服現有高層建筑火災監測預警預報裝置存在的缺陷與不足,提供一種基于人工智能和模糊控制技術,具有自學習功能的、準確、高效的智能建筑火災自動報警系統。
一種智能建筑火災自動報警系統,包括火災信號探測器、信號傳遞裝置,數據管理器、火災報警控制器和報警設備,所述數據管理器的一端通過模數轉換器與火災信號探測器連接,另一端通過信號傳遞裝置與火災報警控制器連接,所述火災報警控制器通過數模轉換器與報警設備連接。
所述數據管理器為計算機,包括數據庫、數據處理器兩部分;所述數據管理器與高層建筑系統通風換熱測量裝置連接;所述火災信號探測器,為離子感煙、氣體傳感器和/或溫度傳感器;所述火災報警控制器還包括手動報警按鈕;所述報警設備包括消防聯動、消防廣播、火警電話、應急照明和報警記錄設備。
本實用新型與現有建筑火災的預警技術相比,具有如下優點和效果:
(1)數據傳遞采用多重優先級網絡通信技術,任何一個節點機下的新的火災報警信號總是擁有最高優先權,保證其先于其他事件信號被傳送到消防控制系統,結合計算機并行處理技術,保證系統的反應時間短,運行速度快;
(2)運用模糊神經網絡技術預測高層建筑火災發生的火警級別,將預測結果返回系統,利用神經網絡的自學習能力,不斷修正樣本集和判別規則,實現系統的高容錯性和智能化;
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