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时间:2019-05-26
《数据融合技术在火灾自动探测中的应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、数据融合技术在火灾自动探测中的应用研究张兢路彦和(1)雷刚(2)(1)重庆工学院电子信息与自动化学院(400050)(2)重庆工学院汽车学院(400050)摘要:根据当今火灾探测的现状和实现火灾早期探测的需求,将多传感器数据融合技术应用在火灾预警系统中。选择多个传感器对火灾过程的多参数进行监测,特别对火灾发生初期产生的异常信息进行全面监控,弥补了采用单一传感器的不足,扩展了时间上和空间上的观测范围。采用自适应加权融合估算法,增强了系统报警输出的灵敏度和可靠性,达到了实现提前预警的目的。关键词:火灾探测,多传感器,数据融合,火灾预警中图分类号:TP212.9文献标识码:AApplicatio
2、nandResearchofDataFusionTechnologyinAutomaticFireDetectionSystemZhangJingLuYanhe(1)LeiGang(2)(1)SchoolofElectronicsandAutomation,ChongqingInstituteofTechnology,Chongqing400050(2)ChongqingAutomobileCollege,ChongqingInstituteofTechnology,Chongqing,China400050Abstract:Accordingtocurrentsituationofmod
3、ernfiremonitoringanddemandsofearlywarningoffire,multisensordatafusionisappliedforFirealarmsystems.detectingmultiparameteroffirecoursebymultisensor,especiallyroundlydetectingabnormalinformationofinitialstagesoffire,canmakeuplackofsinglesensor,andcanextendmonitoringrangefortimedomainandspacedomain.I
4、nthispaper,anadaptiveweightedfusionestimatingmethodisapplied,andsensitivityandreliabilityofsystematicwarningisstrengthened,soaimofearlywarningmaycometrue.Keyword:firedetection,multisensor,datafusion,firealarm1引言随着社会经济的发展和生活水平的提高,各种场合的电子设备大多长期处于运行状态,电气设备过载、过热、短路的火灾隐患较多,同时火灾过程的复杂性和火灾的损失也越来越大。火灾自动探测报
5、警系统作为早期探测火灾,将火灾遏制在萌芽状态的重要设备,是实现防消结合,预防为主的消防策略的重要手段。随着微电子技术、传感器技术、通信和网络技术的飞速发展,使火灾探测报警时间的提前、火灾探测报警可靠性的提高、火灾探测报警系统的网络化等都成为可能[1][3]。用最小的代价,实现可靠的火灾探测报警,使火灾损失降到最低限度,是火灾探测报警追求的一个重要的性能指标。鉴于目前普通类型的感温、感烟火灾探测报警器已不能满足需求,必须采用超早期火灾探测报警技术。实现火灾报警的提前和提高火灾探测报警的可靠性,首先体现在采用多个传感器全面采集火灾发生前的各种异常信息,并用智能技术处理传感器提供的火灾信息。多传
6、感器信息融合技术应用于火灾自动报警系统,可以大大地提高整个系统的智能性,有效地提高火灾监测的灵敏度,从而实现火灾的早期预警。2多传感器数据融合目前,C3I(command,contro1,communicationandintelligence)系统中都在采用多传感器融合技术,但其方法同样适用于自动化控制和智能监测等领域。多传感器数据融合就是综合利用多传感器信息,采用计算机技术对按时间序列获得的多传感器观测数据,在一定准则下进行分析、综合、支配和使用,通过它们之间的协调和性能互补的优势,克服单个传感器的不确定性和局限性,提高整个传感器系统作者简介:张兢(1965—),女,重庆人,副教授,硕
7、士,现主要从事电子信息技术与测试技术方向的教学和研究。的有效性能、获得对被测对象的一致性解释与描述,进而实现相应的决策与估计,使系统获得比它的各组成部分更充分的信息[2]。图1是多传感器数据融合的示意图,传感器之间的冗余数据增强了系统的可靠性,传感器之间的互补数据扩展了单个传感器的性能。冗余信息传感器1传感器2互补信息图1多传感器融合示意图多传感器数据融合分三种层次结构,即数据层、特征层、决策层融合[2]。一般选择的多个
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