火災自動報警系統(tǒng)是能夠及時發(fā)現(xiàn)火情，并聯(lián)動其它滅火設備，并實現(xiàn)監(jiān)測、報警和滅火自動化控制的消防設備，在現(xiàn)代建筑中起著極其重要的安全保障作用。隨著傳感器技術、無線通信技術、人工智能技術和計算機測控技術的飛速發(fā)展，火災自動報警系統(tǒng)也迎來了良好的發(fā)展前景。本研究旨在提高火災自動報警系統(tǒng)的智能化水平，降低誤報率和漏報率。首先分析了國內(nèi)外無線監(jiān)測網(wǎng)絡的研究與應用情況，選擇了適用于火災自動報警系統(tǒng)的ZigBee無線監(jiān)測網(wǎng)絡，在天津理工大學17號樓3層設計并構建了無線火災自動報警系統(tǒng)通信網(wǎng)絡。接下來對火災特征模型進行了分析，選擇了具有較強非線性映射能力、自學習能力、并行信息處理能力和容錯能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法作為火災探測算法，該算法先對多種火災參數(shù)進行處理，而后判斷火災情況。然后介紹了虛擬儀器的技術背景和LabVIEW的特點，應用LabVIEW虛擬儀器開發(fā)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，同時設計并開發(fā)了一套基于神經(jīng)網(wǎng)絡的智能火災自動報警虛擬儀器系統(tǒng)。最后基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法提出了兩種火災識別模型，并且對其進行了仿真實驗和火災模擬實驗，實驗結果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法能夠有效解決火災探測靈敏度與誤報率之間的矛盾，達... 

【文章來源】：天津理工大學天津市

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題的研究背景和意義
    1.2 火災自動報警系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 火災自動報警系統(tǒng)的發(fā)展
        1.2.2 國內(nèi)外火災自動報警系統(tǒng)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外火災自動報警系統(tǒng)研究存在的問題
    1.3 無線智能火災自動報警系統(tǒng)的發(fā)展
        1.3.1 無線報警網(wǎng)絡技術及其進展
        1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡技術及其進展
        1.3.3 虛擬儀器測控技術及其進展
    1.4 課題研究內(nèi)容及結構安排
2 ZIGBEE 無線火災信號傳輸技術
    2.1 ZIGBEE技術簡介
        2.1.1 ZigBee 技術的特點
        2.1.2 ZigBee 協(xié)議的構架
        2.1.3 ZigBee 網(wǎng)絡拓撲結構
    2.2 無線監(jiān)測網(wǎng)絡方案設計
        2.2.1 監(jiān)測網(wǎng)絡的布置原則
        2.2.2 監(jiān)測網(wǎng)絡的組成
    2.3 無線火災監(jiān)測網(wǎng)絡的總體設計
        2.3.1 監(jiān)測網(wǎng)絡節(jié)點設備的電路設計
        2.3.2 監(jiān)測網(wǎng)絡的總體結構
        2.3.3 監(jiān)測網(wǎng)絡的總體設計
    2.4 本章小結
3 神經(jīng)網(wǎng)絡火災探測智能算法
    3.1 室內(nèi)火災模型及探測原理
        3.1.1 室內(nèi)火災的模型
        3.1.2 火災探測原理
    3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡概述
        3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡的特征
        3.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
        3.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡智能火災探測算法的仿真
    3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡
        3.3.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
        3.3.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)
        3.3.3 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡智能火災探測算法流程圖
    3.4 本章小結
4 虛擬儀器技術
    4.1 虛擬儀器簡介
        4.1.1 虛擬儀器的特點
        4.1.2 虛擬儀器的構成
        4.1.3 LabVIEW 虛擬儀器設計原則
    4.2 利用 LABVIEW 虛擬儀器開發(fā)的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法
    4.3 應用 LABVIEW 虛擬儀器開發(fā)的火災監(jiān)控系統(tǒng)
    4.4 本章小結
5 火災識別模型及仿真實驗
    5.1 基于溫度場參數(shù)的火災識別模型
        5.1.1 溫度場火災識別模型
        5.1.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的設定
        5.1.3 仿真實驗
        5.1.4 火災模擬實驗
    5.2 基于復合參數(shù)的火災識別模型
        5.2.1 復合參數(shù)火災識別模型
        5.2.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的設定
        5.2.3 仿真實驗
        5.2.4 火災模擬實驗
    5.3 本章小結
6 總結
    6.1 結論
    6.2 展望
附錄 1
附錄 2
參考文獻
發(fā)表論文和科研情況說明
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校校園安全評價模型及其應用[J]. 于建新,劉煥春,王文靜,胡瑩瑩,許振.  安全與環(huán)境工程. 2011(02)
[2]One Fire Detection Method Using Neural Networks[J]. 程彩霞,孫富春,周心權.  Tsinghua Science and Technology. 2011(01)
[3]基于LabVIEW的煤礦礦井瓦斯?jié)舛葘崟r監(jiān)測報警系統(tǒng)[J]. 邱永華.  計算機與現(xiàn)代化. 2010(08)
[4]無線通信技術在火災自動報警系統(tǒng)中的應用[J]. 裴麗群.  建筑電氣. 2009(12)
[5]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的火災報警系統(tǒng)[J]. 文方,陳慕君,劉佳.  機械制造與自動化. 2009(06)
[6]基于LabVIEW實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡[J]. 李勇,王細洋,王學超.  南昌航空大學學報(自然科學版). 2009(01)
[7]灰色Elman神經(jīng)網(wǎng)絡在火災事故預測中的應用研究[J]. 李勇,胡雙啟.  中國安全科學學報. 2009(03)
[8]LabVIEW中BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)及應用[J]. 廖慎勤,彭良玉,江勇.  現(xiàn)代電子技術. 2009(04)
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博士論文
[1]面向森林火災監(jiān)測的無線傳感器網(wǎng)絡技術的研究[D]. 張軍國.北京林業(yè)大學 2010

碩士論文
[1]基于無線傳感網(wǎng)絡的智能森林火災實時監(jiān)控系統(tǒng)[D]. 肖迪.吉林大學 2011
[2]基于虛擬儀器的信號采集與控制系統(tǒng)開發(fā)[D]. 曾秀云.電子科技大學 2010
[3]基于虛擬儀器的網(wǎng)絡化多路溫度測試系統(tǒng)設計與實現(xiàn)[D]. 劉權.湖南科技大學 2010
[4]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的智能火災探測系統(tǒng)研究[D]. 楊晗.北京化工大學 2010
[5]基于ZigBee無線技術的電氣火災監(jiān)控系統(tǒng)應用設計[D]. 劉明光.山東大學 2010
[6]智能建筑火災自動報警系統(tǒng)的設計與研究[D]. 張響亮.武漢理工大學 2010
[7]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的圖書館火災監(jiān)控系統(tǒng)關鍵技術研究[D]. 田艷玲.中北大學 2009
[8]煤礦井下環(huán)境參數(shù)虛擬儀器測試系統(tǒng)研究[D]. 周文妹.西安科技大學 2009
[9]基于ZigBee的智能火災報警系統(tǒng)設計[D]. 顏學義.國防科學技術大學 2008
[10]基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡的智能火災探測研究[D]. 陳月.東北大學 2008



本文編號：3024202