摘要:为提高火灾预警系统的及时性和准确性及减少预警系统布线繁多、线路复杂等问题，采用物联网技术及LabVIEW虚拟仪器开发一套智能识别火灾模型。首先监测各传感器，对异常情况分析报警，用模糊理论和D-S证据理论算法对同质传感器和异质传感器进行融合，确定火灾概率进行火灾报警。经过试验证明，拥有监测分析和融合多传感器信息两部分的火灾预警系统能够准确对火灾预警，比用单一传感器进行火灾预警更准确，更灵敏，抗干扰能力强。
关键词:多传感器；数据融合；火灾预警
0 引言
随着城市化进程的不断加快，各类建筑的数量不断增加，高度和规模不断扩大。火灾发生的频率也逐渐增大，因此造成的人员伤亡和经济损失十分严重。据统计，从2003年到2013年的十年间，我国火灾事故数量高达150万起，伤亡人数达9万多人，直接经济损失高达179亿元人民币。因此，对火灾进行及时准确的预防和探测至关重要。但现有的火灾预警系统存在诸多问题，例如火灾探测器的种类单一；传统的总线制报警系统需要布线，线路容易出现老化、腐蚀等各种问题，设计、施工和维护复杂；通讯协议不开放，数据格式不统一；不具备分析储存能力等等，准确率和及时性不高，存在高虚警率和漏报率[1-3]。本文针对这些问题，选取烟雾传感器、温度传感器、CO传感器进行火灾监测，采用蓝牙通讯技术使每个传感器成为独立监测模块，传输数据给LabVIEW管理平台，对数据进行显示、处理预警和储存[4]。
1 火灾预警系统概述
物联网是互联网技术的延伸，是集感知、传输和智能决策为一体的网络系统，蓝牙通讯技术以低成本的无线技术取代传统电线或网络连接，使不同协议的不同传感器在近距离范围内具有统一操作的可能[5-6]。如图1所示，本文在物联网架构下将蓝牙通讯技术、传感器技术和LabVIEW虚拟仪器技术结合，将火灾预警系统中的烟雾传感器、温度传感器、CO传感器分别集成一个蓝牙从机模块，将采集到的数据通过将蓝牙主机集成模块传输到LabVIEW管理平台，在LabVIEW环境下实现环境监测、数据显示、分析报警和储存等功能[7]。
图1 火灾预警系统总体架构图
2 软件总体设计
设计软件分为监测和处理两部分构成，监测部分通过蓝牙实时接收各个传感器传输的数据，界面通过LabVIEW虚拟仪器技术进行编写，实时动态显示各个监测数据值；当监测数据异常时，发出警报如“温度升高速度过快”、“CO值过高”、“烟雾浓度升高速度过快”等。
处理部分接收监测数据值保存在数据库中，运用模糊理论数据融合对同类传感器的数据进行融合输出融合值，然后运用D-S证据理论融合异类传感器数据，以此判断火灾发生的概率，提高预警的准确率及火灾救援的针对性。
3.传感器数据融合算法
3.1同类传感器数据融合
表示不完全冲突所有信任度乘积之和。由融合后的信任度函数判定火灾发生的概率。
图4 高斯隶属度函数信任度曲线
4.实验研究
实验室面积为将烟雾探测器安置于实验室屋顶正中央，温度和CO分别安置于实验室距地面1米的墙壁上，保证在同等条件下燃烧面积为的不同材料，如布料、木材、纸张等，每隔1秒测量一次数据，拟合出温度、烟雾和CO输出浓度与响应时间的曲线图。
利用LabVIEW虚拟仪器技术对数据融合后的结果如下表1所示。
表1 单一概率与融合概率对照表
由表1内结果可以看出，融合火灾识别模型比单一传感器火灾识别更灵敏，尤其是在趋于阈值为0.5时，融合后的结果更灵敏，更能有效判别火灾是否发生。因此可以看出融合后的火灾识别模型更灵敏，能减少人为干扰造成的影响，采用虚拟仪器技术开发识别系统，实现了自主监测、自主融合、自主预警的目标，计算效率高、准确率高、操作简单。
参考文献
[1]王慧, 宋宇宁. D-S证据理论在火灾检测中的应用[J]. 中国安全科学学报, 2016, 26(5):19-23.
[2]周杰, 蔡世清, 朱伟娜. 多传感器数据融合的多准则决策模型[J]. 控制与决策, 2016, 31(8):1354-1362.
[3]张嘉琪, 刘阳, 王晓丽,等. 虚拟仪器技术在神经网络火灾识别模型中的应用研究[J]. 中国安全科学学报, 2011, 21(11):49.
基金项目
天津市自然科学基金项目（17JCQNJC06900）
论文作者:王晨,张嘉琪,王丽
论文发表刊物:《防护工程》2018年第29期
论文发表时间:2018/12/20
标签：火灾论文; 传感器论文; 数据论文; 蓝牙论文; 预警系统论文; 技术论文; 概率论文; 《防护工程》2018年第29期论文;