本文關鍵詞：基于人工嗅覺系統(tǒng)的智能火災探測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 隨著人類社會的不斷進步，火在歷史的長河中扮演非常重要的角色，然而火一旦失去控制，將會給人類帶來災害，即通常所說的火災�；馂牟粌H會奪去人類的生命財產，還會破壞人類賴以生存的生態(tài)環(huán)境和自然資源，嚴重地威脅著人類的生存安全。因此，防止火災發(fā)生，減少火災損失成為人類研究的永恒話題。 火災探測技術是防范火災發(fā)生的有效手段。傳統(tǒng)的火災探測報警是根據某種單一的火災探測器所采集的火災探測參數，采用閾值比較法來判定火災的。但是，火災信號的多樣性和探測器類型的單一性之間的矛盾使得誤報現象十分普遍。為了能夠提早準確報警，目前大量的研究人員正在研制智能型探測器來取代傳統(tǒng)的單一傳感器，用于區(qū)別非火災信號和火災信號。 人工嗅覺模擬技術屬于新興的多學科交叉技術，它由氣敏傳感器陣列、模式識別系統(tǒng)、信息提取技術三部分組成。人工嗅覺技術應用于火災報警系統(tǒng)中可利用氣體傳感器陣列完成火災信息的數據融合，增加信息可靠性；模式識別中的模糊神經網絡算法完善了火災判別規(guī)則，增加判別的靈活性：多種信息提取技術能使非線性信號線性化，使火災判別更簡單化。 如果對多傳感探測器的信息只是進行簡單的或非判斷，相當于把多傳感器進行簡單的組合，并不能充分發(fā)揮多傳感探測器的有效作用。而人工嗅覺模擬技術中的氣體傳感器陣列能對多傳感器數據融合，能充分發(fā)揮多傳感器有效作用。它利用多個傳感器獲得的各種信息，得出環(huán)境或對象特征的全面和正確的認識。課題的研究內容是對火災陰燃火、明火信號的多數據融合技術進行研究，并在此基礎上設計火災報警探測系統(tǒng)。論文的主要理論研究工作包括三方面的內容，即火災發(fā)生時主要參數的確定、火災探測的原理與判別算法、基于火災探測主板的設計思想和原理。 本文在分析了火災發(fā)生的特點及人工嗅覺模擬技術原理的基礎上，提出了一種基于人工智能的多火災信息融合的火災探測算法，以溫度、煙霧濃度、CD氣體濃度三個模擬量為輸入，，利用模糊神經網絡對多火災信號進行融合，目的在于設計出一種快速、準確和有效的火災算法，從而組成一個高效的火災報警探測系統(tǒng)，以達到提早報警和降低誤報警的目的。
【關鍵詞】：人工嗅覺模擬 火災探測器 模糊神經網絡 復合探測器
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TP277;TU998.1
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTARCT5-13
• 第一章 緒論13-21
• 1.1 火災報警技術的發(fā)展概況13-15
• 1.2 國內外火災探測器研究概況15-16
• 1.3 嗅覺模擬技術原理及其發(fā)展概況16-18
• 1.4 智能型建筑對火災報警系統(tǒng)的要求18-19
• 1.5 本課題研究意義19
• 1.6 課題主要工作及內容安排19-21
• 第二章 人工嗅覺模擬系統(tǒng)組成及其原理21-35
• 2.1 人的嗅覺機理21-23
• 2.1.1 嗅覺模擬技術原理21-23
• 2.2 人工嗅覺模擬系統(tǒng)結構23-24
• 2.3 人工嗅覺系統(tǒng)各主要相關技術24-32
• 2.3.1 氣敏傳感器技術24-28
• 2.3.2 信號預處理技術28-30
• 2.3.3 模式識別技術30-32
• 2.4 人工嗅覺模擬系統(tǒng)應用及發(fā)展前景32-35
• 第三章 基于嗅覺模擬技術的火災報警系統(tǒng)35-49
• 3.1 火災探測器概念和基本功能35-37
• 3.1.1 火災探測器概念35
• 3.1.2 火災探測器基本功能35-37
• 3.2 火災探測參數選擇及探測器結構確定37-41
• 3.2.1 基本火災現象37-38
• 3.2.2 典型火災過程38-39
• 3.2.3 火災探測器結構確定39-41
• 3.3 嗅覺模擬技術應用于火災探測41-43
• 3.3.1 嗅覺模擬技術應用于火災探測的思路42-43
• 3.4 嗅覺系統(tǒng)各部分具體設計43-48
• 3.4.1 氣敏傳感器陣列43-47
• 3.4.2 信號預處理技術47
• 3.4.3 模式識別單元設計47-48
• 3.5 小結48-49
• 第四章 智能型火災報警系統(tǒng)設計49-67
• 4.1 火災報瞥系統(tǒng)硬件設計49-62
• 4.1.1 火災報警系統(tǒng)結構和功能49-51
• 4.1.2 測量容器結構和傳感器選擇51-53
• 4.1.3 火災探測器主板設計53-54
• 4.1.4 單片機選擇54-57
• 4.1.5 傳感器加熱電源電路57-58
• 4.1.6 信號采樣電路58-59
• 4.1.7 串行通訊接口電路59-61
• 4.1.8 字符型液晶顯示模塊LCM接口61-62
• 4.2 火災報警系統(tǒng)軟件設計62-66
• 4.2.1 火災報警系統(tǒng)對軟件的要求63
• 4.2.2 智能型火災報警控制系統(tǒng)軟件設計63-66
• 4.3 小結66-67
• 第五章 智能型火災報警系統(tǒng)算法設計67-95
• 5.1 模糊控制與神經網絡發(fā)展概況67-71
• 5.1.1 模糊控制與神經網絡算法發(fā)展簡述67-69
• 5.1.2 人工神經網絡概述69-70
• 5.1.3 模糊控制與神經網絡的融合70-71
• 5.2 智能火災報警系統(tǒng)算法設計71-88
• 5.2.1 傳感器信息預處理選擇72
• 5.2.2 模糊神經網絡探測模型概述72-76
• 5.2.3 模糊算法在火災報警系統(tǒng)中的應用76-80
• 5.2.4 人工神經網絡在火災報警系統(tǒng)中的應用80-88
• 5.3 仿真試驗88-93
• 5.4 誤差分析93-94
• 5.5 小結94-95
• 第六章 結論與展望95-98
• 6.1 結論95-96
• 6.2 展望96-98
• 6.2.1 模糊邏輯、神經網絡的發(fā)展方向96
• 6.2.2 火災探測技術的發(fā)展方向96-98
• 參考文獻98-101
• 附錄1 隸屬度函數規(guī)則101-104
• 學習期間發(fā)表的論文104-105
• 致謝105

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