本發(fā)明涉及室內(nèi)火災(zāi)監(jiān)測，具體涉及一種仿人工嗅辨型室內(nèi)火災(zāi)早期預報警方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、火災(zāi)一直是現(xiàn)代城市發(fā)生的最具破壞性和影響力的災(zāi)難之一。城市化和社會經(jīng)濟水平的提高，火災(zāi)發(fā)生次數(shù)及其損失總體呈上升趨勢，室內(nèi)火災(zāi)事故占絕大部分，已成為和諧社會構(gòu)建、民生保障以及消防救援高質(zhì)量發(fā)展的重要焦點。
2、火災(zāi)過程一般分為初期階段、發(fā)展階段、猛烈階段、下降階段和熄滅階段等五個階段，不同階段具有不同的物理和化學變化，具有不同的狀態(tài)特征，通過對各階段主要特征進行探測和分析，可以及時發(fā)現(xiàn)火災(zāi)并進行預/報警。為此，人們發(fā)明了多種火災(zāi)探測器，如感溫型、感煙型、感光型、氣敏型、視覺型等室內(nèi)火災(zāi)監(jiān)測報警器。現(xiàn)有的室內(nèi)火災(zāi)安全監(jiān)測技術(shù)主要包括：（1）多傳感器融合監(jiān)測類（cn222260212u、cn115909638b、cn220604132u、cn214847029u、cn216083893u、cn105488938b、cn206574211u、cn203596071u），通過煙霧、溫度、氣體濃度、紅外輻射等多參數(shù)綜合判斷火災(zāi)；（2）視覺感知與動態(tài)監(jiān)測類（cn112347937b、cn112347937a、cn115909638b、cn115909638a），利用攝像頭或動態(tài)部署的傳感器（如天花板/地板傳感器）捕捉火焰、煙霧的視覺特征或動態(tài)變化；（3）隱患預防與三維場景重建類（cn115035483b、cn115035483a），通過三維場景重建識別涉電設(shè)備（如發(fā)熱電器、電連接接頭）的潛在火災(zāi)隱患；（4）無線傳輸與智能聯(lián)動類（cn214847029u、cn105336082a、cn203596071u、cn105488938b），結(jié)合zigbee、nb-iot等無線技術(shù)實現(xiàn)遠程報警，并與斷路器、滅火裝置聯(lián)動。此外，還發(fā)展了基于嗅覺傳感器的檢測技術(shù)，朱菲菲和劉欽分別采用有源內(nèi)腔式激光氣體傳感器和紅外氣體傳感器，獲取氣體濃度信息，融合其他信息應(yīng)用于氣體/氣味源的判定。
3、然而，現(xiàn)有技術(shù)還存在如下的局限性：
4、（1）火災(zāi)發(fā)生的早期，因煙氣濃度、溫度、一氧化碳濃度等特征物濃度低、不穩(wěn)定，傳感器通常難以識別，導致誤報或不報。
5、（2）依賴單一參數(shù)，容易受到室內(nèi)或環(huán)境帶來的光源干擾（如夜晚低光、日光直射等），氣流干擾（如空調(diào)、通風系統(tǒng)或空氣對流等）影響，導致火災(zāi)監(jiān)測傳感器漏報或誤報。
6、（3）監(jiān)測過程被動，在干擾情況下缺乏主動監(jiān)測與分辨的結(jié)構(gòu)和方法，導致判斷漏報或誤報。
7、（4）室內(nèi)火災(zāi)監(jiān)測報警需要同時兼顧成本和可靠性。
8、為了解決上述問題，本發(fā)明通過理論和實驗，設(shè)計了一種仿人工嗅辨型火災(zāi)早期預報警方法及系統(tǒng)，不但采用多傳感器融合監(jiān)測，而且具有仿人的主動嗅辨原理及結(jié)構(gòu)，裝置整體結(jié)構(gòu)簡單、成本低，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)傳統(tǒng)技術(shù)多參數(shù)融合的被動監(jiān)測，還能具有仿人的主動嗅辨功能，能夠突破現(xiàn)有技術(shù)的瓶頸，裝置整體結(jié)構(gòu)簡單、成本低，大大提升早期火災(zāi)監(jiān)測的可靠性，為室內(nèi)火災(zāi)早期、實時、可靠監(jiān)測奠定技術(shù)基礎(chǔ)。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明提供一種仿人工嗅辨型室內(nèi)火災(zāi)早期預報警方法及系統(tǒng)，旨在通過仿人的多參數(shù)融合和主動嗅辨，解決上述背景技術(shù)中提出的問題，將被動感知與主動嗅辨協(xié)同，達到室內(nèi)火災(zāi)早期發(fā)現(xiàn)、可靠監(jiān)測的目的。
2、考慮到現(xiàn)有技術(shù)的上述問題，根據(jù)本發(fā)明公開的一個方面，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：
3、一種仿人工嗅辨型室內(nèi)火災(zāi)早期預報警系統(tǒng)，其包括：
4、傳感單元，用于探測室內(nèi)煙氣濃度和一氧化碳濃度，并將探測的氣體濃度數(shù)據(jù)發(fā)送給微控制器模塊；
5、微控制器模塊，其內(nèi)設(shè)置某一或者某幾氣體濃度達到符合預觸發(fā)條件的閾值，當所述控制模塊接收到的數(shù)據(jù)達到預觸發(fā)條件的閾值時，所述微控制器模塊向嗅辨單元發(fā)出啟動指令；
6、嗅辨單元，所述嗅辨單元包括微型風機，所述嗅辨單元接收到啟動指令后，嗅辨單元的微型風機啟動，風機用于主動加速環(huán)境氣流流經(jīng)所述傳感單元的傳感器探頭，模擬疑似火災(zāi)情況下人工嗅辨，用于提升對早期低濃度火災(zāi)特征的捕獲能力與響應(yīng)速度；
7、智能化信息處理模塊，融合煙氣濃度和一氧化碳濃度，基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對獲取的數(shù)據(jù)進行綜合分析計算，進行火情的判定，判定結(jié)果發(fā)送給微控制器模塊，若判定為存在火災(zāi)，則微控制器模塊停止風機運行；若無法確切判定為火災(zāi)，微控制器模塊讓風機繼續(xù)運行；以及將判定結(jié)果發(fā)送給和通信模塊；
8、通信模塊，用于將火災(zāi)特征數(shù)據(jù)上傳到遠程服務(wù)器，并在智能化信息處理模塊判斷有火災(zāi)情況下，將包含位置信息的報警消息推送至用戶移動終端或區(qū)域監(jiān)控中心。
9、為了更好地實現(xiàn)本發(fā)明，進一步的技術(shù)方案是：
10、進一步地，所述嗅辨單元還包括開設(shè)于殼體上的進氣格柵與出氣格柵，所述微型風機的進氣口朝向所述進氣格柵，出風口定向引導氣流流經(jīng)所述傳感器探頭后，從所述出氣格柵排出。
11、進一步地，所述微型風機的吸氣流量被配置為5×10-4~?2×10-3?m3/s。
12、進一步地，所述預觸發(fā)條件的閾值包括基于各傳感器的檢測特性與環(huán)境干擾特性的靜態(tài)預觸發(fā)閾值和濃度變化率趨勢閾值。
13、進一步地，對所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練包括：
14、將一氧化碳與傳感單元的信號進行預處理后，輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；
15、所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用高斯隸屬度函數(shù)對輸入信號進行模糊化，并通過模糊規(guī)則層實現(xiàn)雙參數(shù)的特征融合，輸出無火、陰燃或明火的置信概率。
16、進一步地，所述信號進行預處理的方式，包括：
17、基于信號變化強度與預設(shè)警戒值的比較進行有效性篩選，當時，判定為有效信號；
18、在判定為有效信號后，采用公式對有效信號進行歸一化，其中x表示火災(zāi)參量輸入值，k表示補充修正，xmin表示火災(zāi)參量的門限；xmax表示火災(zāi)參量的最大幅限，i為自然數(shù)；xi表示歸一化后作為輸入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入值。
19、進一步地，還包括采用附加動量項的誤差反向傳播算法對所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓練，其權(quán)值更新遵循公式，其中w為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的連接權(quán)值；t表示訓練過程總的迭代次數(shù)；表示目標函數(shù)e相對于權(quán)值w的梯度；表示學習率；表示動量系數(shù)。
20、本發(fā)明還可以是：
21、一種實現(xiàn)如上述仿人工嗅辨型室內(nèi)火災(zāi)早期預報警系統(tǒng)的方法，其包括：
22、步驟1：用傳感單元探測室內(nèi)煙氣濃度和一氧化碳濃度，并將探測的氣體濃度數(shù)據(jù)發(fā)送給微控制器模塊；
23、步驟2：當所述微控制器模塊接收到的數(shù)據(jù)達到預觸發(fā)條件的閾值時，所述控制模塊向嗅辨單元發(fā)出啟動指令；
24、步驟3：所述嗅辨單元接收到啟動指令后，嗅辨單元的微型風機啟動，風機用于主動加速環(huán)境氣流流經(jīng)所述傳感單元的傳感器探頭，模擬疑似火災(zāi)情況下人工嗅辨，用于提升對早期低濃度火災(zāi)特征的捕獲能力與響應(yīng)速度；
25、步驟4：智能化信息處理模塊通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對增強感知后獲取的數(shù)據(jù)進行深度計算與置信度融合，用于火情的判定；在判定有火災(zāi)的情況下，通過無線通信模塊，將包含位置信息的報警消息推送至用戶移動終端或區(qū)域監(jiān)控中心。
26、進一步地，所述步驟2中，所述數(shù)據(jù)達到預觸發(fā)條件的閾值包括兩個方面：
27、a）比較實時濃度值與預設(shè)的靜態(tài)預觸發(fā)閾值；
28、b）計算并比較短時間窗內(nèi)的濃度變化率與預設(shè)的趨勢閾值；
29、當a）或b）任一條件成立，則觸發(fā)下一步。
30、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：
31、1）“被動感知+主動嗅辨”協(xié)同機制：通過引入受控微型風機與預觸發(fā)邏輯，系統(tǒng)模仿了人體在聞到可疑氣味時主動吸氣辨別的行為，將傳統(tǒng)火災(zāi)探測的被動等待模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃釉鰪姴蓸幽Ｊ剑瑥母旧咸嵘藢τ谠缙凇⒌蜐舛然馂?zāi)特征信號的捕獲靈敏度與響應(yīng)速度；仿真模擬表明，該機制可使煙霧特征的有效捕獲時間提前約10秒以上；
32、2）“多參數(shù)融合+仿生智能決策”：采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理煙霧與一氧化碳雙參數(shù)信息，模擬人類基于不完全、模糊信息進行綜合判斷的認知過程；這種方法相比傳統(tǒng)的固定閾值邏輯融合，對環(huán)境干擾具有更強的魯棒性，能在不降低靈敏度的前提下顯著降低誤報率，解決了早期預警中靈敏度與可靠性難以兼顧的核心矛盾；
33、3）系統(tǒng)集成度高、實用性強：將主動氣流系統(tǒng)、多傳感器、核心算法模塊高度集成于緊湊殼體內(nèi)部，結(jié)構(gòu)簡單，成本可控；通過標準wi-fi通信實現(xiàn)云邊協(xié)同，既保障了復雜算法的運行能力，又實現(xiàn)了遠程監(jiān)控與預警。