[发明专利]一种基于多传感器的火灾预警方法

摘要

一种基于多传感器的火灾预警方法，采用测温传感器和CO浓度传感器实时探测环境温度值和CO浓度值，分别计算温度值和CO浓度值对应的发生火灾的概率值，然后分别采用D‑S证据理论融合方法和Vague模糊集数据融合方法对温度值的对应发生火灾的概率值和CO浓度值的对应发生火灾的概率值进行融合，当两种融合结果的概率值之间的相对误差小于阈值时，即以两种融合结果的概率值的均值为最终火灾概率值，当最终火灾概率值超过50％即发出报警信号；否则，只有当两种融合结果的概率值都超过50％才发出报警信号，本发明采用两种融合方法对传感器采集的数据进行融合，可以弥补每种融合方法的不足，进一步提高火灾报警器的报警准确率和减少误报、漏报的概率，不增加报警器的成本。

主权项

1.一种基于多传感器的火灾预警方法，其特征在于：采用测温传感器和CO浓度传感器实时探测环境温度值和CO浓度值，分别计算该温度值和CO浓度值对应发生火灾的概率值，然后分别采用D‑S证据理论融合方法和Vague模糊集数据融合方法对温度值的对应发生火灾的概率值和CO浓度值的对应发生火灾的概率值进行融合，当两种融合结果的概率值之间的相对误差小于阈值时，即以两种融合结果的概率值的均值为最终火灾概率值，当最终火灾概率值超过50％即发出报警信号；否则，只有当两种融合结果的概率值都超过50％才发出报警信号；具体包括如下步骤：步骤1、采用测温传感器和CO浓度传感器，实时探测环境温度值和CO浓度值，分别计算出其对应的发生火灾的概率值：步骤11、将采集的温度值归一化计算，获得该温度值对应发生火灾的概率值：温度值的归一化公式如下所示：其中，MT(C)表示在某一温度x下发生火灾概率的可信度，数值在0‑1之间；用MT(N)表示在某一温度下发生火灾概率的不可信度，数值也在0‑1之间，MT(N)＝1‑MT(C)；式(1)中的温度节点值42℃和65℃是按国家标准GB 4716‑2005确定的；42℃～65℃之间发生火灾的概率经过MATLAB仿真计算确定；步骤12、将采集的CO浓度值归一化计算，获得该CO浓度值对应发生火灾的概率值：CO浓度值的归一化公式如下所示：其中,MCO(C)表示在某一一氧化碳浓度x下发生火灾概率的可信度，数值在0‑1之间；用MCO(N)表示在某一一氧化碳浓度下发生火灾概率的不可信度，数值也在0‑1之间，MCO(N)＝1‑MCO(C)；式(2)中的CO浓度节点值10ppm、15ppm、20ppm和25ppm是参照欧洲6种标准火生成CO的最大生成量，上述各区间对应的发生火灾的概率经过MATLAB仿真计算确定；步骤2、分别采用D‑S证据理论融合计算和Vague模糊集数据融合计算对步骤1所采集的温度值和CO浓度值对应发生火灾的概率值进行融合，当两种融合结果的概率值之间的相对误差小于阈值时，即以两种融合结果的概率值的均值为最终火灾概率值，该最终火灾概率值超过50％即发出报警信号；否则，只有当两种融合结果的概率值都超过50％，取两者的均值为融合结果，并发出报警信号；步骤21、利用D‑S证据理论融合计算所采集的温度值和CO浓度值对应的发生火灾的概率值：步骤211、利用D‑S证据融合规则可以计算这两个证据共同作用产生的能够较好地反映数据融合结果的基本概率分配函数：可信度m(C)＝MT(C)×MCO(C)   (3)不可信度m(N)＝MT(N)×MCO(N)   (4)模糊度m(φ)＝MT(C)×MCO(N)+MT(N)×MCO(C)   (5)不一致因子K＝1‑m(φ)   (6)式中不一致因子K表示2个证据体矛盾的程度，D‑S证据融合规则的结果根据K值进行归一化，如果K＝1，则表示几个证据体完全矛盾；步骤212、计算发生火灾的概率：M(C)＝m(C)/(1‑K)   (7)如果当M(C)≥0.5时，表示会出现火灾；步骤22、利用Vague模糊集融合计算所采集的温度值和CO浓度值对应的发生火灾的概率值：设U是论域，x∈U，对于论域U称满足下述条件的集合A＝{＜x,MA(x),NA(x)＞|x∈U}可信度范围MA(x)＝[uA(x),1‑vA(x)]不可信度范围NA(x)＝[vA(x),1‑uA(x)]模糊度范围PA(x)＝[0,πA(x)]，πA(x)＝1‑uA(x)‑vA(x)；首先利用步骤1的归一化算法对采样所得到的温度值和CO浓度值进行归一化处理，转化为Vague模糊集的表达方式：temp＝{uA1(x),vA1(x),πA1(x)}，其中x为温度传感器采集的温度值，uA1(x)代表支持度，vA1(x)代表反对度、πA1(x)代表不确定度；CO＝{uA2(x),vA2(x),πA2(x)}，其中x为CO传感器采集的CO浓度值，uA2(x)代表支持度、vA2(x)代表反对度、πA2(x)代表不确定度；根据实际情况，对温度传感器和CO浓度传感器给予的权重分别为W＝(0.45,0.55)，根据条件属性，做出系统有火灾、无火灾、无法确定的概率，即：利用激励‑惩罚带参数的方式对无法确定部分进行划分，将π_A(x)部分划分到u_A(x)中：即为Vague模糊集支持的发生火灾的概率；步骤23、参考步骤21和22的计算结果进行火灾预警决策：a)如果则表示发生火灾的概率大于50％；b)如果则需M(C)和都大于50％，才表示发生火灾的概率大于50％，报警器报警，发生火灾的概率