飞机货舱复合烟雾探测方法研究

为解决目前飞机货舱火警探测装置易受空气中灰尘和水蒸气颗粒干扰造成误报率极高的问题,提出一种复合多传感器的飞机货舱火灾探测方法。首先搭建包括温度传感器、CO传感器和双波长光电式烟雾传感器的复合式火灾探测装置,设计火灾探测系统软件;然后进行真假火源试验,采集火灾过程中烟雾、温度、气体的变化特征参数;最后采用人工神经网络算法对采集到的数据进行融合分析。结果表明:嵌入双波长光电式烟雾探测器的多传感器探测装置报警正确率比传统火灾烟雾探测器有大幅度提高,干扰源识别相对误差不超过5.7%。     

火灾烟雾探测技术的发展与探讨

简述了火灾烟雾探测的基本原理，针对火灾烟雾中固态产物的物理特征，从探测器设计和相应算法两个层面综述了国内外火灾烟雾探测技术的进展，展望了火灾烟雾探测技术的发展趋势。     

现代火灾报警系统简介

火灾深测器火灾探测器安装在被监测现场 ,探测环境中与火灾相关的物理量 ,将这些物理量转换并处理成适当的电信号传递给控制器 ,依据其探测的物理量不同 ,火灾探测器可分为 :感烟探测器感烟探测器分离子感烟和光电感烟两种。离子感烟探测器内部装有电离室 ,电离室内的放射源产生的 粒子将空气分子电离成正负离子。当烟雾进入电离室 ,由于烟雾颗粒的体积较大 ,会阻挡带电离子的运动 ,从宏观上表现为电离电流减小。探测到这种电离电流的变化 ,就相当于探测到了火灾。光电感烟探测器内的光电室里安装有红外发射管和红外接收管。一旦有烟雾进入…     

现代火灾报警系统简介

火灾探测器安装在被监测现场 ,探测环境中与火灾相关的物理量 ,将这些物理量转换并处理成适当的电信号传递给控制器 ,依据其探测的物理量不同 ,火灾探测器可分为 :　　感烟探测器　　感烟探测器分离子感烟和光电感烟两种。　　离子感烟探测器　内部装有电离室 ,电离室内的放射源产生的粒子将空气分子电离成正负离子。当烟雾进入电离室 ,由于烟雾颗粒的体积较大 ,会阻挡带电离子的运动 ,从宏观上表现为电离电流减小。探测到这种电离电流的变化 ,就相当于探测到了火灾。　　光电感烟探测器　该探测器内的光电室里安装有红外发射管和红外接收…     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题,在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨,并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术,以红外热成像探测为辅助手段,采用神经网络实现数据融合,对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测,在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。     

光学迷宫对飞机货舱感烟探测器响应性能的影响

针对飞机货舱火灾的探测延迟性问题,探讨了光学迷宫对点型光电感烟探测器响应性能的影响,实验研究了点型光电感烟探测器在有、无迷宫两种情况下烟雾探测的响应过程,对比分析了不同烟量时迷宫的作用,并提出探测器迷宫结构的改进设计思路。实验结果表明,在探测器响应过程中,有光学迷宫的探测器烟雾浓度波动幅度较小,迷宫对烟气有滞留作用,提高了探测器的稳定性;但迷宫会使探测腔室的烟雾浓度明显滞后且低于腔外,增大了探测器的迟滞时间,烟雾浓度较低时这种迟滞影响更为明显,严重影响货舱火警探测器的灵敏度。     

火灾烟雾光学探测技术原理的数学分析

从辐射传热的角度，同时考虑照明条件下的火灾烟雾与环境背景中其他物体的辐射，采用信／噪比处理方法，对火灾烟雾光学探测原理进行了数学分析，分析指出：火灾烟雾光学探测必然分为散射型和透过型两种原理类型，以及存在着四种技术原理。     

一种基于纹理特征的主动红外烟雾识别方法

视频图像火灾探测技术因其探测效率高、响应速度快等优点而被广泛应用,但普通摄像机无法拍摄零照度(黑暗)甚至低照度环境下的烟雾图像。而火灾发生时往往先产生烟雾,若能实现火灾早期的烟气探测将有利于预防火灾规模的扩大和人员财产的损失。利用红外摄像机结合红外发射灯来成像以完成对火灾的探测,具体探测过程为:首先利用中值滤波去除原始灰度图像中的噪声;其次利用三帧差分法提取烟雾前景;然后通过Local Binary Patterns与灰度共生矩阵分别获取烟雾纹理的局部和统计特征;最后将烟雾纹理特征输入Fisher分类器以识别烟雾与非烟雾(如水汽、飞尘等),并及时发出报警信号。设计有无环境风和人为干扰环境下的烟雾与水汽试验,利用烟雾运动的不规则性与扩散性、图像的Gabor特征、LBP尺度验证所用纹理特征。结果表明,从分类正确率和响应时间看,在低照度环境下所用纹理特征优于其他烟雾特征法。另外,通过调节相机与火源之间的距离,可得到应用于实际工程的红外摄像机最佳安装距离。     

基于数字锁相技术的飞机货舱火灾烟雾光学参数方法研究*

为解决飞机货舱火灾光学探测易受环境杂光和空气中灰尘、水汽干扰,误报率高的问题,提出1种基于数字锁相的双波长火灾烟雾探测方法。利用数字锁相技术调制双波长光源,选择性地提取微弱光散射信号,并设计前、后双向散射光探测光路。采用常见火灾材料及干扰源进行真假火源实验,依据米氏散射理论及不同粒径气溶胶颗粒对不同波长光的散射效应差异,以不对称比（AR）和双波长光强比（DWIR）作为火灾检测参数对不同粒径颗粒进行区分,根据2种火灾检测参数建立数据样本,利用BP神经网络进行分析,并加入复合式传感器实验作为对比。研究结果表明:基于数字锁相技术的火灾烟雾光学探测方法能够在一定程度上区分火灾烟雾和干扰源,误报率小于3.5%。     

火灾视频探测在地铁中的应用研究

随着近年计算机技术和图像技术的发展,在九十年代诞生的图像检测技术在火灾探测中得到了应用.本文介绍了基于图像识别的火灾探测技术VID(Video image detecdon)的发展,算法,技术特点以及与其他探测技术的比较.并结合地铁中的环境特点对VID系统在地铁空间的适用性进行了探讨.     

提高前向散射型光电感烟探测器性能的算法

以国家科技部973项目中建立的火灾探测应用环境及火灾信息数据库为依据,对目前使用最为广泛的前向散射型光电感烟探测器固有特性的归纳和分析,通过数据挖掘,提出一种切实可行的算法处理技术和智能判断火灾方法,有效提高了现有前向散射型光电感烟探测器的火灾探测及其抗干扰能力。     

通风对飞机货舱烟雾探测影响研究

为探讨通风对飞机货舱火灾探测造成的影响,采用火灾动态仿真(FDS)模拟不同通风工况下飞机货舱内烟雾扩散情况。建立DC-10货舱三维数值模型,仿真计算并验证通风时顶棚温度、气体浓度、光透率(LT);通过计算5种通风工况下顶棚烟雾流场及光透率,研究通风工况及探测器阈值对不同位置探测时间的影响。结果表明:相比于无通风工况,货舱通风显著影响舱内烟雾扩散;通风口下游较上游位置容易探测到烟雾;通风延迟烟雾探测时间,且通风量越大响应时间越长,通风量大于11. 33 m~3/min时探测不到烟雾;探测器阈值影响探测时间,适当提高探测器阈值及减小通风量能缩短探测时间。     

激光烟雾图像和CO气体复合火灾探测器的设计

准确可靠并且尽早期地发现火灾是火灾探测最重要的环节。传统的单一量火灾探测器是对燃烧过程中产生的烟气或者火焰温度等单一的火灾参量作出响应,判断是否有火灾发生,容易引起误报。介绍了一种基于激光图像感烟和CO气体的复合式探测器的设计,在设置报警输出时,将烟雾探测结果和气体浓度探测结果进行逻辑"与",只有当两者都达到预先设置的阈值时,整个探测器才报警,从而提高了火灾探测的可靠性。     

图像型火灾探测技术的应用

微电子技术和模式识别方法的发展,使得基于图像处理的火灾探测技术在火灾自动报警领域中得到运用,它解决了传统火灾探测技术在某些环境使用中存在的限制。本文介绍了图像型火灾探测技术的原理、优点,分析了当前采用的硬件实现方案的特点及发展趋势。     

基于气体浓度和烟颗粒消光系数的复合火灾预警系统

为解决火灾烟雾颗粒的消光效应对光声火灾检测带来的影响,以近红外激光为光源,结合波长调制技术和谐波检测技术对光声信号和颗粒消光系数进行了测量,并建立了火灾复合探测模型。利用棉绳阴燃、木材热解2组阴燃火实验以及正庚烷明火、木材明火2组明火实验进行了火灾模拟探测,并结合特定算法对结果进行了判定。结果表明系统能较好地对实验产生的CO浓度和烟颗粒消光系数进行探测,且运行稳定,能够满足火灾预警需求。     

飞机货舱火灾CO浓度神经网络补偿算法研究

针对飞机货舱火灾探测误报率偏高且响应速度较慢的问题，采用电化学式一氧化碳传感器来代替传统民机所用的光电式烟雾探测器来探测飞机货舱火灾，并提出了一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络的一氧化碳浓度补偿模型。首先在自搭建试验平台采集密闭空间火灾的多项试验数据，然后用PSO优化LSTM的隐藏层神经元个数和学习率，提高了LSTM的预测精度。通过与其他3种神经网络对比，PSO改进LSTM模型在基于时间序列的火灾一氧化碳检测中具有更好的补偿效果。通过浓度补偿，可以使电化学式一氧化碳探测器在飞机货舱火灾发生的早期阶段进行更准确的探测预警。     

火灾探测的原理和方法(上)

简述了火灾现象的物理特征、火灾探测的基本原理,并对火灾探测算法的建立及发展作了介绍。对产生火灾误报警的原因进行了分析,指出要改善火灾探测的准确性,缺少的不是思路和技术,而是火灾科学基础研究方面的积累。     

火灾探测的原理和方法(下)

简述了火灾现象的物理特征、火灾探测的基本原理并对火灾探测算法的建立及发展作了介绍。对产生火灾误报警的原因进行了分析，指出要改善火灾探测的准确性，缺少的不是思路和技术，而是火灾科学基础研究的积累。     

火灾探测技术及方法

火的发现推动了人类文明的进步,但同时也给人类和社会带来了极大的危害.阐述了感烟、感温、感火焰等几种常规火灾探测器的工作原理,并介绍了目前较为先进的光声火灾探测技术和TDLAS火灾探测技术.     

模糊神经网络在火灾探测系统中的应用

为使火灾探测具有较低的误报率、较高的可靠性和较强的环境适应能力,提出了一种基于人工智能的数据融合技术的火灾探测算法,以环境温度、烟雾浓度、CO含量为检测对象,利用人工神经网络和模糊推理技术对多传感器信号进行融合,最终输出火灾危险性大小的信号。神经网络采用径向基函数网络(RBF),运用最近邻聚类学习算法,实现隶属度函数参数的自动提取,并结合模糊逻辑具有较强综合判断能力和识别能力的特点,在MATLAB下完成了火灾探测系统的设计与仿真,明显提高了火灾探测系统的性能。