基于模糊邏輯和RBF算法的家庭火災(zāi)報警系統(tǒng)的研究

趙方飛

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和人們生活水平的提高，家中日常所用的電器設(shè)備越來越多。為了防止電器損壞等原因有些家用電器專門設(shè)計了短路、過熱等保護系統(tǒng)，但是一些電器必定要長期處于工作狀態(tài)，電器線路的老化和電器設(shè)備的老化是不可避免的，進而存在發(fā)生火災(zāi)的安全隱患。目前的火災(zāi)探測系統(tǒng)基本都采用單一的煙霧傳感器探測方法，這種方法雖然可以探測出火災(zāi)的發(fā)生，但是卻存在很高的誤報率，比如廚房煙霧、吸煙等都會引起報警。該文為了提高探測的準(zhǔn)確性和時實性，采用了多種傳感器，然后利用模糊邏輯和RBF算法對多個傳感器采集的信息進行融合分類，最終得出是否發(fā)生火災(zāi)的決策。

關(guān)鍵詞：火災(zāi)報警系統(tǒng)；模糊邏輯；RFB算法；融合算法；傳感器

中國分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）29-6945-04

Abstract： With the rapid development of science and technology and people living standard improved， more and more electrical equipments were used in the daily life. In order to prevent electrical appliances short circuit and overheating protection system are specially designed in electrical equipment. But some of the equipments must be in working state for a long time， electrical lines aging and electrical equipment aging is inevitable， then there is existence of security risks of fire. In present， most of the fire detection systems are based in a single smoke sensor method， although this method can detect the occurrence of fire， but there is a high rate of false positives， such as the kitchen smoke and smoking can cause wrong alarm. In this paper， several sensors are used in order to improve the accuracy and real-time of detection. Then using fuzzy logic and RFB algorithm to collect information and classification of the several sensors， finally got the result of the fire occurred or not.

Key words： fire alarm system； fuzzy logic； RFB algorithm； fusion algorithm； sensor

傳統(tǒng)的單一傳感器火災(zāi)檢測系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)有的需求，研究更先進的火災(zāi)檢測系統(tǒng)是必然趨勢，穩(wěn)定性高、可靠性高的火災(zāi)檢測系統(tǒng)對于家庭防火具有重大的意義。該文研究的目的在于，采用多傳感器的手段，綜合各傳感器采集的參數(shù)對火災(zāi)進行更準(zhǔn)確的判斷，打破傳統(tǒng)火災(zāi)檢測系統(tǒng)的思維。這種復(fù)合探測的方法具有很高的實用價值，目前較為常用的傳感器有溫度傳感器、煙霧傳感器、CO氣體傳感器，還有多種可燃?xì)怏w傳感器，采用模糊推理系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)融合算法得出火災(zāi)是否發(fā)生的結(jié)果。不僅能夠檢測出火災(zāi)的發(fā)生，還能夠在早期就檢測出火災(zāi)，識別率高、準(zhǔn)確率高、可靠性高，能夠最大限度地減少火災(zāi)對生命財產(chǎn)造成的損失。

1 硬件系統(tǒng)分析與設(shè)計

本系統(tǒng)主要采用的數(shù)據(jù)傳輸方式為ZigBee無線通訊，由于ZigBee無線通訊芯片自帶8051內(nèi)核，內(nèi)部集成8路輸入可配置分辨率12位AD，因此探測器不需要加額外的微控制器，探測器由傳感器和ZigBee無線通訊模塊組成[1]。主控器由ZigBee無線通訊模塊、聲光報警模塊、GSM模塊組成，系統(tǒng)硬件總體框圖如圖1所示。

2 算法分析與設(shè)計

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，具有收斂速度快、精度高等優(yōu)點[2][3]，因此本系統(tǒng)為了提高火災(zāi)檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，降低誤報率，采用了多傳感器信息融合技術(shù)和模糊控制系統(tǒng)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合技術(shù)，建立了火災(zāi)檢測的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。很多參數(shù)都能反映火災(zāi)形成的過程，比如溫度、CO含量、煙霧濃度、H2含量等等，通過分析可知這些參數(shù)值或它們的變化率與火災(zāi)形成過程各個階段都有一定的映射關(guān)系。通常情況下，空氣中的CO含量是極其低的，對人體不會有任何損害，但是當(dāng)火焰燃燒時空氣中的CO含量會急劇增加；而當(dāng)火災(zāi)發(fā)生時，隨著燃燒溫度必然會升高，煙霧濃度也會隨之升高，根據(jù)燃燒物的不同煙霧的濃度會有一定程度的不同，因此本系統(tǒng)主要選用了環(huán)境溫度、煙霧濃度和CO含量三個參數(shù)的變化來進行對火災(zāi)的檢測。

本文的火災(zāi)檢測系統(tǒng)算法結(jié)構(gòu)分為三層，即信息層、融合處理層和決策層。信息層的主要任務(wù)是采集各個傳感器的數(shù)據(jù)；融合處理層的主要任務(wù)是對各個傳感器數(shù)據(jù)進行融合并分析，將參數(shù)進行分類處理后識別為明火、陰燃火和無火災(zāi)三種結(jié)果，同時還要給出各種結(jié)果的概率；決策層的主要任務(wù)是結(jié)合融合處理層輸出的各類特征信息，選用合適的融合技術(shù)進行最終的判斷并輸出結(jié)果?；馂?zāi)檢測算法系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示：

4 結(jié)束語

本文采用多傳感器信息融合的方式對火災(zāi)數(shù)據(jù)進行采集，采用模糊推理系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的方式對火災(zāi)進行分析判斷，數(shù)據(jù)傳輸方式為無線傳輸，并針對用戶不在家的情況在系統(tǒng)中加入GSM模塊，一旦家中發(fā)生火災(zāi)則會給預(yù)設(shè)的手機號碼發(fā)送警告短信，具有很高的實用性。

參考文獻：

[1] 吳旻，謝紅福，王曉梅.ZigBee無線通訊技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].工業(yè)控制計算機，2011（8）.

[2] 海山，張策，何風(fēng)琴.RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)在逼近能力方面的研究[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟，2007（14）.

[3] 劉永，張立毅.BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)及其性能比較[J].電子測量技術(shù)，2007（4）.endprint

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和人們生活水平的提高，家中日常所用的電器設(shè)備越來越多。為了防止電器損壞等原因有些家用電器專門設(shè)計了短路、過熱等保護系統(tǒng)，但是一些電器必定要長期處于工作狀態(tài)，電器線路的老化和電器設(shè)備的老化是不可避免的，進而存在發(fā)生火災(zāi)的安全隱患。目前的火災(zāi)探測系統(tǒng)基本都采用單一的煙霧傳感器探測方法，這種方法雖然可以探測出火災(zāi)的發(fā)生，但是卻存在很高的誤報率，比如廚房煙霧、吸煙等都會引起報警。該文為了提高探測的準(zhǔn)確性和時實性，采用了多種傳感器，然后利用模糊邏輯和RBF算法對多個傳感器采集的信息進行融合分類，最終得出是否發(fā)生火災(zāi)的決策。

關(guān)鍵詞：火災(zāi)報警系統(tǒng)；模糊邏輯；RFB算法；融合算法；傳感器

中國分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）29-6945-04

Abstract： With the rapid development of science and technology and people living standard improved， more and more electrical equipments were used in the daily life. In order to prevent electrical appliances short circuit and overheating protection system are specially designed in electrical equipment. But some of the equipments must be in working state for a long time， electrical lines aging and electrical equipment aging is inevitable， then there is existence of security risks of fire. In present， most of the fire detection systems are based in a single smoke sensor method， although this method can detect the occurrence of fire， but there is a high rate of false positives， such as the kitchen smoke and smoking can cause wrong alarm. In this paper， several sensors are used in order to improve the accuracy and real-time of detection. Then using fuzzy logic and RFB algorithm to collect information and classification of the several sensors， finally got the result of the fire occurred or not.

Key words： fire alarm system； fuzzy logic； RFB algorithm； fusion algorithm； sensor

傳統(tǒng)的單一傳感器火災(zāi)檢測系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)有的需求，研究更先進的火災(zāi)檢測系統(tǒng)是必然趨勢，穩(wěn)定性高、可靠性高的火災(zāi)檢測系統(tǒng)對于家庭防火具有重大的意義。該文研究的目的在于，采用多傳感器的手段，綜合各傳感器采集的參數(shù)對火災(zāi)進行更準(zhǔn)確的判斷，打破傳統(tǒng)火災(zāi)檢測系統(tǒng)的思維。這種復(fù)合探測的方法具有很高的實用價值，目前較為常用的傳感器有溫度傳感器、煙霧傳感器、CO氣體傳感器，還有多種可燃?xì)怏w傳感器，采用模糊推理系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)融合算法得出火災(zāi)是否發(fā)生的結(jié)果。不僅能夠檢測出火災(zāi)的發(fā)生，還能夠在早期就檢測出火災(zāi)，識別率高、準(zhǔn)確率高、可靠性高，能夠最大限度地減少火災(zāi)對生命財產(chǎn)造成的損失。

1 硬件系統(tǒng)分析與設(shè)計

本系統(tǒng)主要采用的數(shù)據(jù)傳輸方式為ZigBee無線通訊，由于ZigBee無線通訊芯片自帶8051內(nèi)核，內(nèi)部集成8路輸入可配置分辨率12位AD，因此探測器不需要加額外的微控制器，探測器由傳感器和ZigBee無線通訊模塊組成[1]。主控器由ZigBee無線通訊模塊、聲光報警模塊、GSM模塊組成，系統(tǒng)硬件總體框圖如圖1所示。

2 算法分析與設(shè)計

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，具有收斂速度快、精度高等優(yōu)點[2][3]，因此本系統(tǒng)為了提高火災(zāi)檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，降低誤報率，采用了多傳感器信息融合技術(shù)和模糊控制系統(tǒng)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合技術(shù)，建立了火災(zāi)檢測的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。很多參數(shù)都能反映火災(zāi)形成的過程，比如溫度、CO含量、煙霧濃度、H2含量等等，通過分析可知這些參數(shù)值或它們的變化率與火災(zāi)形成過程各個階段都有一定的映射關(guān)系。通常情況下，空氣中的CO含量是極其低的，對人體不會有任何損害，但是當(dāng)火焰燃燒時空氣中的CO含量會急劇增加；而當(dāng)火災(zāi)發(fā)生時，隨著燃燒溫度必然會升高，煙霧濃度也會隨之升高，根據(jù)燃燒物的不同煙霧的濃度會有一定程度的不同，因此本系統(tǒng)主要選用了環(huán)境溫度、煙霧濃度和CO含量三個參數(shù)的變化來進行對火災(zāi)的檢測。

本文的火災(zāi)檢測系統(tǒng)算法結(jié)構(gòu)分為三層，即信息層、融合處理層和決策層。信息層的主要任務(wù)是采集各個傳感器的數(shù)據(jù)；融合處理層的主要任務(wù)是對各個傳感器數(shù)據(jù)進行融合并分析，將參數(shù)進行分類處理后識別為明火、陰燃火和無火災(zāi)三種結(jié)果，同時還要給出各種結(jié)果的概率；決策層的主要任務(wù)是結(jié)合融合處理層輸出的各類特征信息，選用合適的融合技術(shù)進行最終的判斷并輸出結(jié)果?；馂?zāi)檢測算法系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示：

4 結(jié)束語

本文采用多傳感器信息融合的方式對火災(zāi)數(shù)據(jù)進行采集，采用模糊推理系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的方式對火災(zāi)進行分析判斷，數(shù)據(jù)傳輸方式為無線傳輸，并針對用戶不在家的情況在系統(tǒng)中加入GSM模塊，一旦家中發(fā)生火災(zāi)則會給預(yù)設(shè)的手機號碼發(fā)送警告短信，具有很高的實用性。

參考文獻：

[1] 吳旻，謝紅福，王曉梅.ZigBee無線通訊技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].工業(yè)控制計算機，2011（8）.

[2] 海山，張策，何風(fēng)琴.RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)在逼近能力方面的研究[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟，2007（14）.

[3] 劉永，張立毅.BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)及其性能比較[J].電子測量技術(shù)，2007（4）.endprint

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展和人們生活水平的提高，家中日常所用的電器設(shè)備越來越多。為了防止電器損壞等原因有些家用電器專門設(shè)計了短路、過熱等保護系統(tǒng)，但是一些電器必定要長期處于工作狀態(tài)，電器線路的老化和電器設(shè)備的老化是不可避免的，進而存在發(fā)生火災(zāi)的安全隱患。目前的火災(zāi)探測系統(tǒng)基本都采用單一的煙霧傳感器探測方法，這種方法雖然可以探測出火災(zāi)的發(fā)生，但是卻存在很高的誤報率，比如廚房煙霧、吸煙等都會引起報警。該文為了提高探測的準(zhǔn)確性和時實性，采用了多種傳感器，然后利用模糊邏輯和RBF算法對多個傳感器采集的信息進行融合分類，最終得出是否發(fā)生火災(zāi)的決策。

關(guān)鍵詞：火災(zāi)報警系統(tǒng)；模糊邏輯；RFB算法；融合算法；傳感器

中國分類號：TP311 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-3044（2014）29-6945-04

Abstract： With the rapid development of science and technology and people living standard improved， more and more electrical equipments were used in the daily life. In order to prevent electrical appliances short circuit and overheating protection system are specially designed in electrical equipment. But some of the equipments must be in working state for a long time， electrical lines aging and electrical equipment aging is inevitable， then there is existence of security risks of fire. In present， most of the fire detection systems are based in a single smoke sensor method， although this method can detect the occurrence of fire， but there is a high rate of false positives， such as the kitchen smoke and smoking can cause wrong alarm. In this paper， several sensors are used in order to improve the accuracy and real-time of detection. Then using fuzzy logic and RFB algorithm to collect information and classification of the several sensors， finally got the result of the fire occurred or not.

Key words： fire alarm system； fuzzy logic； RFB algorithm； fusion algorithm； sensor

傳統(tǒng)的單一傳感器火災(zāi)檢測系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)有的需求，研究更先進的火災(zāi)檢測系統(tǒng)是必然趨勢，穩(wěn)定性高、可靠性高的火災(zāi)檢測系統(tǒng)對于家庭防火具有重大的意義。該文研究的目的在于，采用多傳感器的手段，綜合各傳感器采集的參數(shù)對火災(zāi)進行更準(zhǔn)確的判斷，打破傳統(tǒng)火災(zāi)檢測系統(tǒng)的思維。這種復(fù)合探測的方法具有很高的實用價值，目前較為常用的傳感器有溫度傳感器、煙霧傳感器、CO氣體傳感器，還有多種可燃?xì)怏w傳感器，采用模糊推理系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)融合算法得出火災(zāi)是否發(fā)生的結(jié)果。不僅能夠檢測出火災(zāi)的發(fā)生，還能夠在早期就檢測出火災(zāi)，識別率高、準(zhǔn)確率高、可靠性高，能夠最大限度地減少火災(zāi)對生命財產(chǎn)造成的損失。

1 硬件系統(tǒng)分析與設(shè)計

本系統(tǒng)主要采用的數(shù)據(jù)傳輸方式為ZigBee無線通訊，由于ZigBee無線通訊芯片自帶8051內(nèi)核，內(nèi)部集成8路輸入可配置分辨率12位AD，因此探測器不需要加額外的微控制器，探測器由傳感器和ZigBee無線通訊模塊組成[1]。主控器由ZigBee無線通訊模塊、聲光報警模塊、GSM模塊組成，系統(tǒng)硬件總體框圖如圖1所示。

2 算法分析與設(shè)計

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，具有收斂速度快、精度高等優(yōu)點[2][3]，因此本系統(tǒng)為了提高火災(zāi)檢測的準(zhǔn)確性和可靠性，降低誤報率，采用了多傳感器信息融合技術(shù)和模糊控制系統(tǒng)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合技術(shù)，建立了火災(zāi)檢測的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。很多參數(shù)都能反映火災(zāi)形成的過程，比如溫度、CO含量、煙霧濃度、H2含量等等，通過分析可知這些參數(shù)值或它們的變化率與火災(zāi)形成過程各個階段都有一定的映射關(guān)系。通常情況下，空氣中的CO含量是極其低的，對人體不會有任何損害，但是當(dāng)火焰燃燒時空氣中的CO含量會急劇增加；而當(dāng)火災(zāi)發(fā)生時，隨著燃燒溫度必然會升高，煙霧濃度也會隨之升高，根據(jù)燃燒物的不同煙霧的濃度會有一定程度的不同，因此本系統(tǒng)主要選用了環(huán)境溫度、煙霧濃度和CO含量三個參數(shù)的變化來進行對火災(zāi)的檢測。

本文的火災(zāi)檢測系統(tǒng)算法結(jié)構(gòu)分為三層，即信息層、融合處理層和決策層。信息層的主要任務(wù)是采集各個傳感器的數(shù)據(jù)；融合處理層的主要任務(wù)是對各個傳感器數(shù)據(jù)進行融合并分析，將參數(shù)進行分類處理后識別為明火、陰燃火和無火災(zāi)三種結(jié)果，同時還要給出各種結(jié)果的概率；決策層的主要任務(wù)是結(jié)合融合處理層輸出的各類特征信息，選用合適的融合技術(shù)進行最終的判斷并輸出結(jié)果?；馂?zāi)檢測算法系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖3所示：

4 結(jié)束語

本文采用多傳感器信息融合的方式對火災(zāi)數(shù)據(jù)進行采集，采用模糊推理系統(tǒng)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的方式對火災(zāi)進行分析判斷，數(shù)據(jù)傳輸方式為無線傳輸，并針對用戶不在家的情況在系統(tǒng)中加入GSM模塊，一旦家中發(fā)生火災(zāi)則會給預(yù)設(shè)的手機號碼發(fā)送警告短信，具有很高的實用性。

參考文獻：

[1] 吳旻，謝紅福，王曉梅.ZigBee無線通訊技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].工業(yè)控制計算機，2011（8）.

[2] 海山，張策，何風(fēng)琴.RBF網(wǎng)絡(luò)和BP網(wǎng)絡(luò)在逼近能力方面的研究[J].內(nèi)蒙古科技與經(jīng)濟，2007（14）.

[3] 劉永，張立毅.BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)及其性能比較[J].電子測量技術(shù)，2007（4）.endprint