飞机货舱火灾多传感器探测方法研究

为解决目前飞机货舱火灾探测器误报率极高、响应速度慢的问题,开发一种基于烟雾颗粒浓度、温度、CO质量浓度和CO_2质量浓度的多传感器飞机货舱火警探测方法并制定多参数报警算法。选择合适型号探测器构成烟雾、温度、CO和CO_2多传感器探测装置;采用常见火灾材料及干扰源在模拟货舱内进行真假火源试验;根据从试验数据中提取的火灾发生的特征信息制定多参数报警算法。结果表明:真实火灾产生大量的CO和CO_2,其质量浓度变化非常大;假火灾只产生极少量的CO和CO_2,质量浓度基本与环境中持平;用基于多传感器火灾探测装置可以准确区分真假火源,大幅度降低误报警率;多参数报警算法较单参数算法响应更快。     

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。     

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。     

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。     

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%。     

飞机货舱锂离子电池火灾烟雾光散射特性

锂离子电池应用广泛，飞机货舱内不可避免地会运载锂离子电池或含有锂离子电池的货物，导致货舱内锂离子电池火灾时有发生。然而，研究者对飞机货舱感烟火灾探测器是否适用于锂离子电池火灾及响应性能的认识尚不清楚。航空标准SAE AS8036A是为测试和评估飞机货舱感烟火灾探测器性能而制定的，其中仅规定了几种标准测试火，并没有锂离子电池火灾相关内容。使用SAE AS8036A标准中规定的试验装置，研究了两种荷电状态的18650锂离子电池火灾烟雾光散射特性，并选取SAE AS8036A标准中规定的2种阴燃烟雾、2种明火烟雾及2种粉尘干扰气溶胶作为对比。结果表明，设计的探测器模型采用两种波长入射光(405 nm、850 nm)及两个散射角(45°、135°)光电二极管，能区分识别火灾烟雾与粉尘干扰气溶胶，并且判断是否为锂离子电池火灾。     

双波长气溶胶粒径传感方法及其火灾烟雾探测器

提出了双波长光散射气溶胶粒径传感方法,设计实现了采用该方法的双波长火灾烟雾探测器。使用短波长和长波长的双波长光源,通过计算其光功率比值,利用其与中值粒径的关系函数获得气溶胶粒径,并根据不同粒径下的气溶胶浓度分别给出大小不同粒径的火灾烟雾或干扰气溶胶提示。因而,不仅可以有效区分大小不同粒径的火灾烟雾气溶胶,以正确探测火灾,而且能够识别微米级的大粒径干扰粒子,降低火灾误报率,可以应用于飞机等航空器空中密闭的特殊环境。     

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…     

浅谈光电烟雾火灾探测技术

本文简要阐述了火灾探测的重要性,回顾了火灾探测技术的发展历史,介绍了烟雾火灾探测技术的基本原理,并从光学探测室、传感器等层面介绍了光电烟雾火灾探测技术的发展概况.最后,展望了光电烟雾火灾探测技术的发展趋势.     

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。     

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。     

适用于吸气式感烟火灾探测器的高灵敏度烟雾传感器

为了实现高性价比的吸气式火灾探测,针对红外发光二极管(LED)替代激光技术进行了研究。首先对激光和LED光源的特性和适用性进行了对比分析;然后以散射光烟雾探测器为基础,通过丁达尔效应,达到高灵敏度的探测;再通过适用高性能的过滤器降噪,从而提高灵敏度。实验结果表明:烟雾通过LED进行检测,对不透明度8.7e-4 d B/m(0.02%/m)作为警报阈值的可靠测量,预警的目标灵敏度达到8.7e-5 d B/m(0.002%/m)。本新型高灵敏度烟雾传感器,具有更广的温度范围、更长的光源寿命及更好的光强度稳定性,可实现激光探测器的高灵敏度,又能像点型探测器那样更好的适应温度波动和粉尘干扰。     

多传感器耦合区域火灾报警技术研究

早期预警与低误报率一直是建筑火灾探测面临的挑战与难题。已有研究多针对特殊场所特定燃烧产物或多种传感器耦合,普适性不强,探测设备成本高,无法大规模应用。通过将火灾烟气蔓延规律与探测器信号时空分布融合,在不增加探测器数量和分布的情况下,提出了一种基于建筑结构微元的多传感器耦合区域火灾报警模型。对典型火灾场景的烟气蔓延情况进行了模拟分析,狭长结构中探测器信号强度变化具有一定的规律性。应用区域火灾报警模型后,报警时间较传统模式提前了14.7%,基本杜绝了单个探测器误报引发建筑物火灾报警的问题。结果表明:多传感器耦合探测模式显著缩短了火灾报警时间,降低了火灾探测误报率,实现了火灾的早期准确识别与预警。     

飞机货舱烟雾探测系统优化布置技术及平台研发

对飞机货舱烟雾探测系统布置原则进行了论述,提出了一套飞机货舱烟雾探测系统布置方法,并开发出一套烟雾探测系统布置优化平台。对烟雾探测系统布置中的几个关键技术问题进行了详细讨论,并以某型运输机货舱为实例进行了仿真计算。     

基于多模态特征融合的飞机货舱火警探测技术

针对当前飞机货舱火警误报率高及人工特征提取适应性差的问题,使用一维卷积神经网络,建立了多模态融合火警预测模型,进行特征提取,开展模型的评估与验证,将特征提取与分类进行整合,实现了端到端的火警预测任务,提高了模型的可靠性与准确性。采用双波长烟雾探测技术,探测悬浮颗粒物的索特平均粒径、温度、红外光和蓝光的接收光与发射光功率比值。相较于传统火警探测算法将特征提取和分类分开处理策略,按照无火、阴燃、有火3种类别,进行火警信息的分类预测。结果表明,多模态融合的火警探测模型相对于单模态火警探测模型可以达到更高的探测精度,精度可达0.95以上。     

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。     

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。     

低压货舱多参数火灾探测集成模型的优化选择

针对低压飞机货舱环境下单模型的烟雾探测算法不灵敏的问题,给出了一种基于二次优化选择(Quadratic Optimization Choice, QOC)策略的集成分类模型。首先,对多种火灾特征参数包括CO体积分数、温度、湿度、红外和蓝光波长光散射功率信号、烟颗粒索特平均直径及对应增长率进行增益评估,筛选出关联度高的参数作为属性,通过特征工程和性能对候选分类器进行排序,然后采用QOC策略和软投票法集成机制确定次级分类器,最后指定多层感知器(Multilayer Perceptron, MLP)作为元分类器的模型集成方法,以提高烟雾探测模型在真实飞行环境的准确性和鲁棒性。模型性能将基于精确率、召回率和F₁、F₂、F₃指标进行比较。结果表明,集成模型应用于60 kPa低压环境烟雾探测结果优于K邻近算法(K Nearest Neighbor,KNN)和MLP,对榉木和航空汽油可燃物分别具有0.972 4和0.960 1的分类精确率,较原始算法KNN分别提高了0.087 2和0.062 6,较原始算法MLP分别提高了0.036 ...     

多传感器耦合区域火灾报警技术研究

早期预警与低误报率一直是建筑火灾探测面临的挑战与难题.已有研究多针对特殊场所特定燃烧产物或多种传感器耦合,普适性不强,探测设备成本高,无法大规模应用.通过将火灾烟气蔓延规律与探测器信号时空分布融合,在不增加探测器数量和分布的情况下,提出了一种基于建筑结构微元的多传感器耦合区域火灾报警模型.对典型火灾场景的烟气蔓延情况进...