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《中国民用航空飞行学院》 2017年
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基于模糊神经网络的复合火灾探测系统的研究

何志祥  
【摘要】:火灾严重威胁人民的生命和财产安全,但传统火灾探测器多采用单一传感器,且火灾探测算法使用简单的阈值法,在现实火灾环境下容易出现火灾误报等现象。因此提高火灾探测系统的性能,降低火灾误报率是当前亟待解决的问题。本文主要研究基于模糊神经网络的复合火灾探测系统。以CO气体、烟雾、温度作为火灾特征参量,设计了复合火灾探测器并以RS-485总线构建多点火灾探测系统。利用CO传感器MQ-7、温度传感器TC1047、红外发光管PD243B和硅光电池IR5123C设计火灾探测电路;利用MAX1348芯片构建了RS-485总线电路;利用CATIA软件设计探测器外壳,并用3D打印完成外壳制作。设计单片机控制程序完成下位机对三路火灾信号的采集、A/D转换和传输;利用模糊系统和神经网设计火灾探测算法;利用Labview设计上位机用户界面,实现对火灾特征参量、通信自检和实时报警的显示、存储、再现。应用新研制的复合火灾探测器进行功能性验证实验、火灾响应时间实验、抗干扰实验、分布式模拟火灾探测实验。实验结果表明:新研制的复合火灾探测器能够对木材阴燃火、棉绳阴燃火、聚氨酯明火、乙醇明火进行火灾探测,火灾平均响应时间19.8s,比市售的海湾型探测器响应时间快2.1s,满足国家标准中规定的火灾响应时间≤30s的要求;在800次香烟火、打火机火、暖风机、粉尘抗干扰实验中误报率为0.3%;由三路复合火灾探测器组建实验系统能进行单点和多点火灾探测。
【学位授予单位】:中国民用航空飞行学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP183;X932

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