基于模糊信息融合的矿井火灾监测系统研究

基于模糊神经网络的智能火灾报警系统研究的开题
报告
一、选题背景
随着城市化进程的不断推进，建筑的规模不断扩大，保障人员安全的工作变得越来越重要。

而火灾是建筑安全的重要威胁之一，往往会造成严重的后果。

因此，如何及时准确地发现和预防火灾，成为了一个迫切的问题。

智能火灾报警系统，就是为解决这一问题而被广泛研究和应用的一种技术。

本课题将研究基于模糊神经网络的智能火灾报警系统，以提高火灾预防和应对的效率和精度。

二、选题意义
智能火灾报警系统是一种结合了先进的传感器技术、自适应控制技术等多种高科技手段的系统，可以及时发现火灾、报警并进行相应的控制。

不仅如此，智能火灾报警系统还可以与其他智能化的安全系统进行联动，实现多重安全保障，对于提高现代城市的安全水平起到十分重要的作用。

三、研究内容
本课题旨在研究基于模糊神经网络的智能火灾报警系统的设计、构建和测试。

具体研究内容包括：
1. 智能火灾报警系统的原理研究。

2. 模糊神经网络的原理及其在火灾报警领域的应用研究。

3. 设计并实现一个具有可拓展性的智能火灾报警系统原型。

4. 对系统进行测试评估，分析其性能特点。

四、研究方法
本研究将采用文献调研、数据采集、实验仿真等方法进行实验研究，同时引入模糊神经网络技术对智能火灾报警系统进行优化和改进，取得
更好的性能和效果。

五、预期成果
本研究将提出并实现一种基于模糊神经网络的智能火灾报警系统，
在保证较高准确度的基础上，具有高效、可靠、灵活等优点，有望为现
代城市安全管理提供有力支持。

基于信息融合算法的矿井安全监测系统研究煤炭作为我国重要的能源之一,直接影响着我国经济的增长。

如何确保矿井的安全生产是煤矿企业重点关注的问题。

将多传感器信息融合算法应用到矿井安全监测系统也越来越受到人们的重视。

因为以往的矿井环境的监测是由单个传感器完成,检测的信号常常会因为干扰或者故障导致虚警、误警等。

基于此,本文研究了一种基于信息融合算法的矿井安全监测系统,可以准确预防和判断矿井事故的发生。

本文利用Zigbee无线传感器网络技术、多传感器信息融合技术和BP神经网络信息融合算法,设计出一套安全可靠的矿井监测系统。

在本系统的设计研发中,以CC2530为硬件平台,成功实现了矿井下Zigbee
无线传感器网络的设计,并利用MATLAB神经网络工具箱建立了BP神经网络预测模型,确定了温度、粉尘、风速、一氧化碳、瓦斯等环境参数与井下安全状况之间的关系。

同时,为了实现可视化图形界面,建立了MATLAB与DELPHI的应用程序接口,实现了DELPHI对MATLAB的调用。

该模型采用50组数据为训练样本,采用5输入、5输出、10隐含层的三层网络,期望误差选取为0.001,最大训练次数设为3000,初始学习速率设为0.01,最后对BP神经网络进行训练。

最后预测的结果显示,预测结果与实际情况吻合率高达99.5%,说明系统利用BP神经网络训练后的算法能够大大提高预测的准确性。

本文的研究实现了信息融合算法应用于矿井安全监测系统中。

该系统能够准确地判断井下环境的安全状况,使矿井监测系统向更安全、准确性更高的方向发展,对信息融合算法在矿井安全监测系统中的进一步探究具有一定参考价值。

软件天地文章编号：１００８－０５７０（２００８）０１－１－０２６３－０２基于模糊神经网络的智能火灾报警系统ＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＦｉｒｅＡｌａｒｍＳｙｓｔｅｍｓＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ（南京工业大学）费红举张广明ＦＥＩＨＯＮＧＪＵＺＨＡＮＧＧＵＡＮＧＭＩＮＧ摘要：针对目前建筑物发生火灾事故后果严重、损失大的问题，本文主要设计了基于模糊神经网络的智能火灾报警系统。

采用模糊控制理论可以提高报警系统的灵敏度，减少误报率；结合神经网络的自学习功能可以提高整个系统的智能化程度。

整个火灾报警系统采用分布智能型结构。

关键词：模糊控制；神经网络；火灾报警系统中图分类号：ＴＰ２７３文献标识码：ＡＡｂｓｔｒａｃｔ：ＡｂｕｉｌｄｉｎｇａｌａｒｍＢｙｕｓｉｎｇｔｈｅＦｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｔｈｅｗｈｏｌｅＫｅｙｗｏｒｄｓ：Ｆｕｚｚｙｃｏｎｔｒｏｌ；ｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｄｕｅｔｏｔｈｅｓｅｒｉｏｕｓｒｅｓｕｌｔｓａｎｄｌｏｓｓｅｓｏｆｆｉｒｅａｃｃｉｄｅｎｔｓ．ｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｌａｒｍｓｙｓｔｅｍｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙａｎｄｒｅｄｕｃｅｍｉｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ；Ｃｏｍｂｉｎｅｗｉｔｈｔｈｅｓｅｌｆ－ｌｅａｒｎｉｎｇｏｆｔｈｅｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅｄｅｇｒｅｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｔｈｅｆｉｒｅａｌａｒｍｓｙｓｔｅｍｕｓｅｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｉｒｅａｌａｒｍｓｙｓｔｅｍ（３）管理级：集中报警系统通过ＲＳ４８５协议和各个区域报警器总线相连接，完成集中火灾报警和对区域报警器的管理。

一方面，通过ＲＳ４８５和区域报警器进行信息的交换；另一方面，完成信息的存储、删除、显示、打印功能。

在确定火灾发生后集中报警器启动声光报警、紧急广播并以一定的通信手段完成远程报警。

浅析模糊控制在火灾探测信息处理中的应用摘要：对火灾过程产生的各种特征信号进行准确检测是确保及时、可靠的火灾探测报警的重要前提，采用有效的火灾探测算法是关键所在。

引入专家系统技术的模糊逻辑控制系统能够较好地处理火灾信息的随机性和非结构性等特征，从而达到既能快速探测火灾，又有较低的误报率的目的。

关键词：火灾探测器火灾信息处理专家模糊控制1 前言自从100多年前英国人研制成功第一只感温探测器以来，火灾探测器的家族不断壮大，其种类和功能趋于多样化和复杂化。

然而火灾发生的随机性、设备使用环境的多变性以及干扰源的不确定性，极易导致火灾的误报，因此改进火灾信息处理方法成为研究重点之一。

80年代后期兴起的总线制火灾探测器和模拟量可寻址技术，以及探测智能、监控智能和抗干扰算法的应用，为火灾探测的智能化发展奠定了良好的基础。

90年代研制的早期火灾智能报警系统，引入模糊逻辑控制的方法处理火灾信息，能在火灾发生初期对火灾进行识别并发出报警信号，将火灾抑制在萌芽状态。

火灾信号处理技术与人工智能技术和自动控制技术的一体化发展趋势，使得火灾信息处理算法在改进探测系统性能上的作用日益突出。

2 火灾探测信息处理火灾一旦产生便以接触式(物质流)和非接触式(能量流)的形式向外释放能量，因此火灾探测器或传感器大都通过对火灾发生时产生的各种物理和化学变化特征检测火灾，这些火灾参量包括烟雾、温度、火焰以及气体成分等。

不过在非火灾的情况下也可能会产生上述信号，甚至有时其变化规律与火灾发生时出现的特征极为相似，容易引起探测器的误报。

火灾自动探测系统的工作流程如图1所示。

图1 火灾自动探测系统的流程将火灾发生的物理特征通过传感单元转化为电信号以后的一个问题就是判断是否报警，这就需要靠火灾探测算法来实现。

早期进入工程应用的是开关量型火灾探测器，且多采用单个传感器对火灾中出现的某一个火灾参量，如温度、烟雾等进行检测。

这类探测器使用的是直观阈值法，就是在传感器中设定一个阈值，如果检测到的参量数值高于这个设定值，探测器就会发出报警信号，典型设备有利用两种热胀系数不同的金属片制成的定温式点型火灾探测器。

总第208期2020年第8期机械管理开发MECHANICAL MANAGEMENT AND DEVELOPMENTTotal 208N〇.8,2020D01:10.16525/l4-1134/th.2020.08.059基于信息融合与ZigBee技术的矿井安全监测系统设计杨柯(中煤集团安全监察管理部，北京100120)摘要：通过分析介绍Z lgBe e和井下环境中各种复杂信息相互融合的技术，同时以系统的硬件软件为栽体，搭 建一个基于Z igB ee技术的井下安全监测系统，然后根据系统结构和功能的要求，完成了硬件和软件的设计和开发，最后通过计算机、监控变电站和设置模拟智能无线传感器等测试设备工作环境来验证设计的功能能否满足设定功能。

关键词：Z lgB e e安全监控系统无线传输软件设计中图分类号:TD76 文献标识码:A引言随着我国经济的高速发展，对煤炭的需求日益 增长，促使煤矿生产对供电系统、用电设备井下危险 环境监测提出了更高的要求。

矿区现有的环境监控 系统要达到安全可靠的平稳实时监控，就要实时采 集井下环境的气体成分含量信息、问题信息、湿度信 息、气压等关键信息，将这些信息进行处理汇总融 合，然后发送给中央处理系统进行分析处理，给出决 策。

同时，井下安全监测系统的关键是井下标志信息 的采集，目前，大多数井下安全监测系统还是采用传 统的网络传输线的方式，采集传感器与传输系统需 要进行物理连接，很不便捷，对于移动物体基本无法 实现监控。

ZigBee技术是一种无线电子标签的技术，他能够通过无线通信的方式，将传感器的采集值传 给处理单元，通过软硬件电路进行解码处理，监控井 下环境安全。

并在发生故障时及时报警，迅速、准确 地切除故障设备，避免事故扩大和引发其他事故。

1系统总体方案矿井下安全监测系统(见图1)主要由井下网络 中继部分、ZigBee电子标签、传感器路由节点组成。

所有位于传感器节点的电子标签通过路由器联网 后，再通过智能数字通信接口PCI接口卡、CAN-USB接口卡、或者CAN Ethernet接口卡完成 采集结果传输[1_3]。

基于模糊算法的火灾监控系统设计的开题报告一、研究背景和选题意义火灾是一种常见的自然灾害，不仅给人们生命和财产造成了严重损失，而且还对社会和环境产生了不良影响。

因此，如何有效地避免和控制火灾是人们长期以来所关注的重要问题之一。

为了实现火灾的及时监测和快速响应，各国不断研究和发展各种类型的火灾监控系统。

基于模糊算法的火灾监控系统是近年来新兴的一种系统，其可以根据不同的环境和气象条件，灵活地调整火灾监控策略。

本文旨在探究基于模糊算法的火灾监控系统的设计方法和实现技术，以期提高火灾监测和应急响应的有效性和精度。

本课题的研究意义在于：1. 通过研究基于模糊算法的火灾监控系统，可以有效提高火灾监测和应急响应的精度和效率，使火灾发生时能够及时发现和处理。

2. 通过优化和改进火灾监控系统的设计和实现，可以提高其稳定性和可靠性，减少误报率和漏报率。

3. 基于本研究所构建的火灾监控系统，可以为未来相关领域的研究提供实验指导和技术支持。

二、研究内容和方法本文的研究内容主要包括：基于模糊算法的火灾监控系统设计、系统模型建立和模拟仿真实验等方面。

方法包括文献综述、案例分析、实验测试等。

1. 文献综述：对基于模糊算法的火灾监控系统的研究文献进行综述和整理，了解其应用领域、研究进展及存在的问题等方面。

2. 案例分析：选取不同环境和场景下的火灾监控系统，分析其应用特点和优缺点，为设计和实现本文所述的系统提供参考。

3. 系统模型建立：结合文献综述和案例分析的研究成果，提出基于模糊算法的火灾监控系统设计方案，并建立相应的系统模型。

4. 模拟仿真实验：使用MATLAB等工具对系统模型进行仿真测试，验证监控系统的性能和效果，并对系统参数进行优化和调整。

三、预期成果和创新点本文预期的主要成果包括：基于模糊算法的火灾监控系统设计和实现；系统模型的建立和验证；相关测试数据和分析结果的汇总和分析。

其创新点主要表现在：1. 基于模糊算法的火灾监控系统能够灵活地根据环境气象条件进行调整和优化。

基于信息融合和模糊神经网络的火灾检测系统崔莉;姜滨【摘要】火灾信号具有不稳定性和易受干扰的特点,如果仅使用传统的单一传感器对火灾某一项特征信号进行检测,将会出现较高的误报率,并且传统火灾检测系统抗干扰性差,不能适应环境变化.本文提出了一种基于信息融合和模糊神经网络的智能火灾检测系统.【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2019(037)006【总页数】2页(P127-128)【关键词】信息融合;模糊神经网络;火灾检测【作者】崔莉;姜滨【作者单位】哈尔滨剑桥学院,黑龙江哈尔滨 150069;哈尔滨电工仪表研究所有限公司,黑龙江哈尔滨 150028【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言随着城市智能建筑领域的密集性发展,不仅增大了火灾发生的隐患,更对火灾检测系统提出了前所未有的高要求[1]。

由于火灾信号具有不稳定性和易受干扰的特点,如果仅使用传统的单一传感器对火灾某一项特征信号进行检测,将会出现较高的误报率,并且传统火灾检测系统抗干扰性差,不能适应环境变化[2-3]。

因此,研究智能化的新型火灾检测系统已经成为必然发展趋势。

在分析传统火灾检测系统缺陷的基础上,本文重点研究了多源信息融合理论、模糊控制理论以及人工神经网络理论,设计了一种基于信息融合和模糊神经网络的智能火灾检测系统。

1 智能火灾检测系统的整体结构本文基于多源信息融合理论,构建火灾检测系统的三层融合结构体系,实现火灾信息多角度和多层次的综合监测,有效克服了单一特征信号检测的局限性。

利用神经网络理论模仿人脑的拓扑形式,对火灾数据信息进行研究和分析；利用模糊逻辑推理方法提升数据信息操作的快速性和有效性。

本文的智能火灾检测系统的整体结构如图1所示。

本系统是基于多源信息融合的三层体系架构构建而成,实现火灾检测系统的多特征参量检测。

本系统通过被监测区域中的多个CO气体传感器、烟雾传感器以及温度传感器分别进行检测,并将检测得到的信号一起送入到信息层中进行融合处理。