基于多波段火灾探测系统神经网络算法的研究

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1、AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringAStudyofNeuralNetworkAlgorithmofFireDetectionSystemBasedonMulti-bandCandidate:WangYishengMajor:Communication&InformationSystemSupervisor:Ass.Prof.WengHongHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuha

2、n,Hubei430074,P.R.ChinaMay,2008独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：王仪盛日期：2008年6月1日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授

3、权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：王仪盛指导教师签名：翁虹日期：2008年6月1日日期：2008年6月1日华中科技大学硕士学位论文摘要火灾是一种频繁发生而又损失惨重的灾难，一直是安防领域研究的一个重要课题。然而传统的火灾探测方法是采用感温，感烟等单一探测器，具有较高的误报率，因此这样的探测方法不能满足现代安防的要求。随着传感器技术和微处理器技术以及智能算法研究的快速发展，使

4、得基于多传感器的智能火灾探测器成为可能，这样就可以大大缩短火灾早期报警时间、提高了火灾判决的准确度，使各类工业建筑、高层民用建筑等得到了更有效的保护。本文首先介绍了国内外火灾探测的发展现状，火灾发生原理及探测方法等基础理论知识。接下来阐述了该火灾探测系统的功能和组成，并介绍了处理器MSP430F149和主要外围模块，同时对系统的软件设计进行了详细分析。紧接着介绍了一种经典的可用于火灾探测的互相关算法，算法简单可靠，性能良好。最后介绍了一种智能化算法——神经网络算法，该智能算法以其具有自适应性、学习能力、容错能力和并行处理等特性而迅速在信息处理领域得到应用，并

5、为火灾信号处理开辟了崭新的发展途径。文中详细阐述了神经网络算法的结构模型，算法原理，并利用了MATLAB神经网络工具箱对其进行仿真，分析其结果，得出将其用于火灾探测中具有较高的准确度，因此，本文采用神经网络智能算法用于火灾探测，可以大大降低火灾探测的误报率，提高火灾探测的准确度和灵敏度，具有良好的可行性。关键词：TPS2534；MSP430F149；红外火焰探测；智能算法；神经网络I华中科技大学硕士学位论文AbstractFireisadisasterwhichoccursfrequentlyandresultsinhugeloss.Nowadays,iti

6、sanimportantsubjectinthefieldofsafetyprotection.However,traditionalmethodoffiredetectionistoemployasinglefiredetectorsuchasheatdetector,smokedetectorandsoon,ithasahighrateoffalsealarm.Asaresult,suchdetectionmethodcannotmeetthedemandsofmodernsafetyprotection.Withthefastdevelopmentof

7、sensortechnology,microprocessortechnologyandintelligentalgorithm,itispossibletoresearchintelligentfiredetectorbasedonmulti-sensor.Soitispossibletocutdownthetimeofearlyfire-alarm,increasetheaccuracyoffirejudging,andactivelyprotectallkindsofindustrialandhigh-risecivilbuildings.Inthis

8、thesis,firstlyweintroducet