求火警报警器电路设计的论文

标签

智能火灾探测器 复合传感器 神经网络

资料描述

[页数] 36 [字数] 23119

[目录]

摘要

Abstract

1 绪论 1

2 系统架构设计 4

3 8051单片机的介绍 5

4 系统硬件设计 9

5 系统软件设计 25

6 结论 28

参考文献

致谢

[原文]

1 绪论

1.1 火灾报警器概述

随着传感器技术、微处理器技术和信号处理技术的飞速发展，复合火灾探测已经成为火灾自动探测技术的发展方向。目前复合火灾探测器的主要有光电感烟和感温复合、离子感烟和感温复合以及光电感烟、离子感烟和感温三复合等形式。采用复合探测方法的主要目的是使探测器能够均衡探测各种类型的火灾，特别是散射光烟雾探测器通过温度补偿，克服了其对带温升的黑烟不敏感的缺点，有力地推动了光电烟雾探测器的应用。但是光电感烟传感器和温度传感器复合探测器对低温升的黑色烟雾相应较差，离子感烟由于其存在放射性污染的可能性而越来越难以被市场接受，而且不论是光电还是离子感烟方法，本质上还是离子探测，各种灰尘、水汽和油雾等粒子干扰同样对它们产生影响。尽管可以采用信号处理的方法抑制这些干扰，但很难做到完全消除，因此需要寻找能更加有效探测火灾和减少误报的新的火灾探测方法。

众所周知，绝大多数火灾都要产生一氧化碳(CO)气体，在燃烧不充分的火灾早期更是这样，而且CO气体比空气轻，扩散性比烟雾强，特别是许多常用感烟方法的误报源并不产生CO气体，因此将CO传感器引入火灾探测，构成复合火灾探测器是一种比较理想的早期火灾探测方法。

九十年代以来，神经网络的自学习、自适应、自组织特性，引起了各国消防界和工程界的极大关注。日本的Y. Okayama 提出使用一种三层前馈BP神经网络来探测火灾，具有一定的自学习性和自适应性，但它对传感器信号的特点考虑不够全面，而且仅仅采用简单门限直接进行判决，不利于减少火灾的误报率。S. Nakanishi等人利用模糊逻辑方法处理烟雾浓度信号的烟、温、CO复合信号，系统的调节还采用了神经网络算法，实际结果显示误报率降低了50%，火灾报警时间还有所提前，但它只是用模糊逻辑方法调整报警延迟时间，没用充分发挥神经网络的优势......

[摘要]

目前，火灾自动报警系统领域中网络化、自动化技术日臻完善，但火灾探测器还存在着误报和漏报等问题。火灾探测器探测火灾的准确性将直接影响整个自动报警系统的性能。因此，火灾探测器技术己成为该领域的主要发展方向。

登陆 帮助 主页 资料广场 最新资料

最热门的资料

销售最多的资料

公开标签

权威会员

圈子 搜索圈子

公开圈子

会员注册

所有的资料

圈子名和圈子介绍

圈子内帖子

复合型智能火灾报警器的设计

复合型智能火灾报警器的设计

￥525.0 抓取资料 文件内搜索 收集到购物车

复合型智能火灾报警器的设计.doc (773KB)

标签

智能火灾探测器 复合传感器 神经网络

资料描述

[页数] 36 [字数] 23119

[目录]

摘要

Abstract

1 绪论 1

2 系统架构设计 4

3 8051单片机的介绍 5

4 系统硬件设计 9

5 系统软件设计 25

6 结论 28

参考文献

致谢

[原文]

1 绪论

1.1 火灾报警器概述

随着传感器技术、微处理器技术和信号处理技术的飞速发展，复合火灾探测已经成为火灾自动探测技术的发展方向。目前复合火灾探测器的主要有光电感烟和感温复合、离子感烟和感温复合以及光电感烟、离子感烟和感温三复合等形式。采用复合探测方法的主要目的是使探测器能够均衡探测各种类型的火灾，特别是散射光烟雾探测器通过温度补偿，克服了其对带温升的黑烟不敏感的缺点，有力地推动了光电烟雾探测器的应用。但是光电感烟传感器和温度传感器复合探测器对低温升的黑色烟雾相应较差，离子感烟由于其存在放射性污染的可能性而越来越难以被市场接受，而且不论是光电还是离子感烟方法，本质上还是离子探测，各种灰尘、水汽和油雾等粒子干扰同样对它们产生影响。尽管可以采用信号处理的方法抑制这些干扰，但很难做到完全消除，因此需要寻找能更加有效探测火灾和减少误报的新的火灾探测方法。

众所周知，绝大多数火灾都要产生一氧化碳(CO)气体，在燃烧不充分的火灾早期更是这样，而且CO气体比空气轻，扩散性比烟雾强，特别是许多常用感烟方法的误报源并不产生CO气体，因此将CO传感器引入火灾探测，构成复合火灾探测器是一种比较理想的早期火灾探测方法。

九十年代以来，神经网络的自学习、自适应、自组织特性，引起了各国消防界和工程界的极大关注。日本的Y. Okayama 提出使用一种三层前馈BP神经网络来探测火灾，具有一定的自学习性和自适应性，但它对传感器信号的特点考虑不够全面，而且仅仅采用简单门限直接进行判决，不利于减少火灾的误报率。S. Nakanishi等人利用模糊逻辑方法处理烟雾浓度信号的烟、温、CO复合信号，系统的调节还采用了神经网络算法，实际结果显示误报率降低了50%，火灾报警时间还有所提前，但它只是用模糊逻辑方法调整报警延迟时间，没用充分发挥神经网络的优势......

[摘要]

目前，火灾自动报警系统领域中网络化、自动化技术日臻完善，但火灾探测器还存在着误报和漏报等问题。火灾探测器探测火灾的准确性将直接影响整个自动报警系统的性能。因此，火灾探测器技术己成为该领域的主要发展方向。

本文在对国内外研究现状和存在的问题进行分析的基础上，在硬件和软件方面对火灾探测器技术进行研究。在硬件方面，采用温度传感器、CO传感器和光电感烟传感器组成复合型探测器，利用这三种传感器对火灾发生时的三种主要参数进行测量;软件方面，采用神经网络对采集各传感器的信号进行处理，而后再经模糊判决器来发出报警信号。这使探测器在输出报警信号时具有一定的智能化功能。实验结果表明，这种结构的火灾探测器不仅报警的准确性大大提高，还能进一步判定火灾的状态。由此可见，复合技术和神经网络技术的应用能够大大提高火灾探测器的性能，大大降低了误报率和漏报率，为早期报警提供有利条件

[参考文献]

[1] 吴启鹏，新世纪消防科学技术展望.中国消防大全，2002 （11）：4-5

[2] 徐春燕，火灾探测技术的发展及其应用.鞍钢技术,2000年第9期:60-62

[3] 王新军，三种火灾探测器性能比较及应用.隧道建设，2005 , 25（3）74-78

[4] 张佳薇，孙丽萍，宋文龙主编.传感器原理与应用.哈尔滨：东北林业大学出版社，2003.99-102

[5] 张建华，王占林.基于神经网络的控制系统状态监测与故障诊断方法研究．96年中国控制与决策学术年会论文集

[6] 刘世良，潘一平,火灾多元复合探测技术的现状与发展.消防技术与产品信息1998年04期:21-24

[7] 吴龙标,火灾探测的人工神经网络方法.人类工效学.1997, 3 (2) :39-41

[8] 尚峰，蒋国平,DS18B20在火灾探测器中的应用.电子测量技术2003.

[9] 范冰彦,家庭无线智能防盗报警系统.安防科技，2003. 3: 70-71

[10] 杨振汀，流行单片机实用子程序及应用实例.西安电子科技大学出版社，2002.83~86

[11] 张毅刚，彭喜元，姜守达，乔立言.新编MCS-51单片机应用系统.哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2004.8~27，142~146，155~156，164~166，215~217

[12] 周航慈，单片机应用程序设计技术(修订版).北京航空航天大学出版社，2002.56~72

[13] 焦李成，神经网络系统理论．西安电子科技大学出版社，1995

[14] 睢丙东主编，单片机应用技术与实例.北京：电子工业出版社，2005.13~25，81~85

[15] 王慧主编，计算机控制系统.北京：化学工业出版社教材出版中心，2005.53~62

[16] 尚峰，复合形火灾探测器的研究[硕士论文].大连理工大学.2003.8

[17] 曹君，火灾报警系统设计[硕士论文].哈尔滨理工大学.2006.3

[18] BRITISH STANDARD, Fire detection and fire alarm systems-Part5:Heat detectors-Point detectors. BS EN 54-5:2001:5-20

[19] James A. Milke, Monitoring Multiple Aspects of Fire Signatures for Discriminating Fire Detection, Fire Technology. Vol. 35. No. 3. 1999:25-29

[20] Holt, Mike.Fire Alarm Signaling Systems. Electrical Construction and Maintenance, 2003,102(8):40, 42-43