[发明专利]一种基于烟感检测的火灾预警系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于烟感检测的火灾预警方法，包括获取烟雾传感器当前时刻的烟雾浓度数据；若烟雾浓度超出设定阈值，则获取当前烟雾传感器的位置及楼宇信息；远程控制，获取楼宇当前时刻的全部烟雾传感器和温湿度传感器测量数据；将测量数据进行同质融合后输入BP神经网络进行异质融合，得到烟雾浓度评价值和温湿度评价值，再通过计算得到预警信息融合值；基于预警信息融合值确定预警等级，并根据预警等级执行火灾预警策略。本发明通过对整个楼宇烟雾浓度、温度和湿度进行融合建模，确定预警等级，对火灾发生概率进行预判，实现了对火灾的及时预警和高效响应。

技术领域

本发明涉及火灾预警技术领域，特别涉及一种基于烟感检测的火灾预警系统及方法。

背景技术

在当代经济社会条件下，高层建筑已成为城市建设的主流，虽然高层建筑有许多好处，但随之也产生不少问题，其中之一就是火灾问题。当今高层建筑与以前的高层建筑相比，高度、造型、材料、结构、功能都发生了巨大的变化，防火灭火的复杂性和难度都增加。高层建筑因楼层高、规模大、生活设施齐全，可燃物多，发生火灾时，火势蔓延快，扑救、疏散困难，容易造成巨大损失。随着网络技术和智能控制技术的发展，传统的消防预警管理也朝着智能化方向发展，因此有必要提出一种基于烟感检测的火灾预警系统和方法。

发明内容

本发明提供了一种基于烟感检测的火灾预警方法，当检测到某个烟雾传感器的烟雾浓度超出阈值时，获取整个楼宇烟雾浓度、温度和湿度数据，通过数据融合建模，确定火灾预警等级，对火灾发生概率进行预判，实现了对火灾的及时预警和高效响应。

本发明的另一个目的是提供了一种基于烟感检测的火灾预警系统，可应用于多种火灾预警场景，预警范围大，灵敏度高。

本发明的技术方案为：

一种基于烟感检测的火灾预警方法，包括：

步骤一、获取烟雾传感器当前时刻的烟雾浓度数据；

步骤二、若烟雾浓度超出设定阈值，则获取当前烟雾传感器的位置及楼宇信息；

步骤三、远程控制，获取楼宇当前时刻的全部烟雾传感器和温湿度传感器测量数据；

步骤四、将测量数据进行同质融合后输入BP神经网络进行异质融合，得到烟雾浓度评价值和温湿度评价值，再通过计算得到预警信息融合值；

步骤五、基于预警信息融合值确定预警等级，并根据预警等级执行火灾预警策略。

优选的是，步骤四具体包括如下步骤：

将烟雾浓度数据和温湿度数据进行阈值分割，删除干扰数据，再进行归一化处理；

基于自适应加权融合法计算传感器权重，获得测量数据的状态值；

基于BP神经网络算法建立预测模型，获得测量数据的评价值；

根据评价值计算预警信息融合值。

优选的是，自适应加权融合，具体包括如下步骤：

计算数据的方差和总均方误差，得到总均方误差关于传感器权重的函数方程；

解析函数方程得到状态模型为：

其中，表示传感器状态值，a_i表示传感器测量值，p_i表示传感器权重，i表示传感器，S²表示总均方差，n表示传感器数量。

优选的是，深层神经网络算法，包括：

建立三层BP神经网络；