硕士学位论文—智能建筑火灾自动报警系统的研究 - 图文

分类号 密级 U D C 编号

中 南 大 学

CENTRAL SOUTH UNIVERSITY

硕士学位论文

论 文 题 目 智能建筑火灾自动报警系统的研究

与应用

学 科、专 业 软件工程 研 究 生 姓 名 谢荣全 导师姓名及专业

技术职务 陈学工 副教授

MS THESIS

Research and Application of Intelligent Construction Fire Auto-alarm System

Specialty： Software Engineering

Master Degree Candidate： Xie Rong Quan Supervisor： Associate Prof. Chen Xue-Gong

School of Software Central South University Changsha Hunan P.R.C

原 创 性 声 明

本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。

作者签名： 日期： 年 月 日

学位论文版权使用授权书

本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。

作者签名： 导师签名： 日期： 年 月 日

摘 要

智能建筑火灾自动报警系统是为了实现火灾确认和报警，防止和减少火灾发生的一种集信息技术、计算机技术和自动控制技术寓一体的智能型、网络化火警显示和安全疏散指示系统。在国内外重要建筑和公共场所已经成为必不可少的消防安全设施。本文从分析智能建筑火灾自动报警系统的构成原理出发，通过几种火灾信息识别方法的研究，特别是图像型的火灾信息识别进行重点剖析。同时研究基于BP（ Back Propagation）神经网络算法实现图像型火灾探测的方法。

本论文对火灾信息识别的几种方法：诸如通信数据识别方法；图像识别方法一一做了研究，重点研究了图像型火灾信息识别方法。在此研究的基础上，针对上述几种火灾信息识别的不足，设计了火灾图像噪声消除、背景差分法等算法在图像处理中的应用，通过仿真，验证了算法的可行性。提出了火焰具有面积、边缘变化以及形体变化等信息特征的观点，通过相应的检测，进行了火焰识别实验，达到了较好的结果。

考虑到火灾发生的双重性，即随机性与确定性，同时又由于智能建筑火灾自动报警系统检测火灾的一项重要任务就是将不确定的一面转化成比较准确的一面。因此，本文利用BP神经网络算法能进行数值化的和非数学模型的函数估计的优点，将BP神经网络算法引入到图像型的火灾探测中，给出了神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案。本文对一系列的火灾样本图像和干扰图像进行了实验。实验结果表明，基于BP神经网络的火灾探测算法能更有效地减少火灾的误报警率，提高火灾报警的准确率。 关键词：智能建筑，火灾报警，火焰图像，神经网络

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ABSTRACT

The intelligent building automatic fire alarm system is an intelligent system with colicky network fire-alarm demonstration and safe evacuation. This system combines Information Technology, Computer Technology with Auto-control Technology. This system aims to realize the fire confirmation and the warning prevention and fire occurrence reduction. It’s become a necessary installation of fire protection in important buildings and public places at home and abroad. This thesis fixes on the research as follows: Firstly, it studies the methods of fire information recognition, and its key research on the image fire information recognition methods; Secondly, research is made on the image-centered fire detection methods based on BP (Back Propagation) neural network algorithm. This thesis conducts researches on the methods of fire information recognition, and mainly studies the methods of the image fire information recognition methods. It puts forward a series of fire image processing methods such as filtering the noise, difference image and so on. The feasibility of the method is proved by the result of simulation. Based on the flame of the information feature of area, edge and shape change, this thesis studies the corresponding detection algorithms, and gets preferable experimental results through the frame recognition.

As for the duality of fire, namely randomness and determinism, the intelligent building automatic fire alarm system has the important task that transforms the randomness accurately in the firm detection. Therefore, this thesis uses the BP neural network algorithm. It gives the detail structure of the BP nerve net and the detail design precept of input and output layer. In this paper, a series of sample images of fire and interference images has been experimented. Experimental results show that fire detection algorithm based on the BP neural network is more effective to reduce fire false positive rate, and improves the accuracy of the fire alarm.

KEYWORDS intelligent building, automatic fire alarm system, flame image，neural network。

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

目 录

第一章 绪论.???????????????????????????

1.1 研究背景与意义 .......................................... 3 1.2 国内外研究现状与水平 .................................... 3

1.2.1 国外典型产品...................................... 4 1.2.2 国内典型产品...................................... 7 1.3 研究的主要内容?????????????????????.5 1.4 论文的组织结构 .......................................... 11

第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理 .......................... 12

2.1 智能建筑的组成及功能 .................................... 12 2.2 智能建筑火灾自动报警系统 ................................ 13

2.2.1 火灾自动报警系统基本结构.......................... 13

2.2.2 火灾自动报报警系统基本性能........................ 14 2.3.3 火灾自动报警系统基本要求.......................... 15 2.3 火灾探测器原理 .......................................... 16 2.3.1 火灾自动报警控制器................................ 16 2.3.2 火灾自动报警系统的线制............................ 18 2.4 传统火灾自动报警系统..................................... 19 2.5 现代火灾自动报警系统..................................... 19 2.6 本章小结???????????????????????? 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法 .............................. 23

3.1 火灾信息处理的基本概念................................... 21 3.1.1 火灾信息处理的基本概念.............................. 22 3.1.2 火灾信号的基本特征.................................. 22 3.2 通信数据信息识别方法..................................... 24 3.2.1通信方式的分析识别.................................. 25

3.2.2通信数据信息识别 .................... 错误！未定义书签。

3.2. 3 数据及实验分析??????????????????. 28 3.3 图像型火灾识别技术????????????????????30

3.3.1 基本原理............................................. 31 3.3.2 火灾图像的预处理..................................... 32 3.3.3 火灾图像的分割....................................... 33 3.3.4 火灾图像的特征提取.................................. 364 3.3.5 实验结果及分析...................................... 397 3.4 本章小结 ............................................... 419

第四章 基于BP神经网络的火灾图像探测技术 ......................... 40

4.1 人工神经网络 ............................................ 40 4.2 BP神经网络火灾图像探测算法 .............................. 40 4.2.1 BP神经网络原理 ..................................... 40

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

4.2.2 BP神经网络结构 ...................................... 41

4.2.3 BP神经网络算法学习步骤 .............................. 42 4.3.4 BP神经网络算法的火灾探测实验 ....................... 464 4.3 本章小结 ............................................... 486

第五章 结论与展望 ............................................... 519

5.1 研究工作总结 ........................................... 519 5.2 进一步研究发展方向 ...................................... 50

参考文献 ......................................................... 51 致 谢 ........................................................... 54 攻读学位期间主要的研究成果 ...................................... 575

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

随着信息社会的发展，智能建筑比传统建筑更能够为人们提供理想的工作和生活环境。因此以1984年1月美国联合科技集团UTBS在康乃狄格州哈特福德市(Connecticut Hartford)建设的都市大厦(City Palace)为标志，在美国、欧洲及世界其他地区相继兴起了营造智能建筑的热潮。当前，我国的城市建设正在经历一个前所未有的蓬勃发展阶段，同时也陆续兴建了一些不同智能标准的新型智能建筑。尤其是进入20世纪90年代以来，智能建筑在我国似雨后春笋般地拔地而起，并将成为21世纪建筑发展的主流。智能建筑是综合经济实力的象征和综合性科技产业，其发展涉及电力、电子、计算机软件工程与通讯等多种行业。同时数字程控交换机、光纤通讯、卫星通讯、区域网络与广域网络等取得长足发展，都为智能建筑的兴起奠定了良好的技术基础。

随着人们防火意识的增强以及计算机技术的发展，智能建筑火灾报警系统的探测技术由单元探测技术向多元复合探测技术发展，提高了探测的灵敏度和可靠性；信息处理技术由“固定阈”判断发展为将现场采集参数与储存数据进行对比，并开始引进神经网络技术；随着现场总线技术的发展，数据总线布线技术由二线制逐步走向CAN、Long Works现场总线技术，增强了火灾报警系统的开放性、准确性和实时性。随着信息共享性的增强，火灾报警系统的管理必将走向网络化，由监控中心进行统一调度，实现各部门的联动。智能化建筑的兴起，以及微电子技术、检测技术、自动控制技术、计算机技术等的飞速发展，人们对火灾报警系统提出了更高的要求，使得火灾自动报警系统也出现了智能化的趋势[1]。为了加强新型火灾报警系统的发展，有必要对智能火灾探测报警技术进行研究探讨，开发新的传感技术和研究新的火灾信息处理算法。研究火灾自动报警系统的探测、报警、处理、控制等功能，掌握探测火灾的规律，完成火灾报警系统数据的识别、检测、维修等功能，以期降低误报，杜绝漏报，减少火灾给人类生命财产带来的损失，减少火灾给生态环境和自然资源造成的破坏具有十分重要的意义[2，3]。

1.2 国内外研究现状与水平

火灾自动报警系统的发展历史可以追溯到19世纪。1890年英国人发明了第一只用来探测火灾信息的装置——对温度敏感的感温探测器。此后的半个世纪感温探测器只是局部地被应用，仅作为一种报警元件。而作为火灾自动报警系统的

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发展标志的火灾探测器——放射性同位素源的离子感烟探测器，是到了20世纪50年代开始研究开发，60年代初才被推广应用。在欧美等发达国家，火灾自动报警设备的生产和应用历史较长，应用已经普及到了家庭。并且制定了比较完善的火灾报警规范。火灾报警技术发展与微电子技术、计算机技术、通讯技术和信息技术密切相关，还包含了光电子技术、传感器技术、自动控制技术、热工技术、特殊材料、化工等专业领域的知识，火灾自动报警发展趋势为【4，5】：

(1) 以模拟量数据传输为基础的火灾自动报警系统曾经是20世纪80年代兴起的新一代的火灾自动报警系统。例如，西门子的SIGMASYS系统就能实现这样的功能；

(2) 可寻址开关量火灾报警系统和分级报警式火灾自动报警系统作为“初级智能”的火灾自动报警系统获得普及应用。在此基础上，以火灾模拟化技术为基础的、具有像人的感觉器官那样高可靠火灾探测功能的高级智能化火灾自动报警系统正在研制。采用人工神经网络、自动消防功能的机器人、光谱特性和火灾图像特征等识别技术判别真假火灾；

(3) 采用多级计算机分机管理方式的先进火灾自动报警系统获得应用，适应了智能化建筑将楼宇内防火、电力、空调、节能、设备监控管理组合在一个完整的计算机管理系统的需要；

(4) 从多线制系统联接过渡到总线制；

(5) 专用集成电路设计与应用技术将成为智能化火灾参数传感器的核心，促进了火灾自动报警系统的智能化；

(6) 以火灾自动探测算法为基础的烟、温复合式火灾探测器已批量生产并被工程应用；

(7) 无线遥控式火灾自动报警系统报警已在国外逐步实现产品化； (8) 计算机多媒体和数据库技术实现了报警语音化和各种数据存储； (9) 以微粒分析和激光技术为基础的高精度火灾参数分析和超早期火灾报警技术已实现产品化；

(10) 国外具有协议开放技术的火灾探测器已形成规模化生产能力[6]。 1.2.1 国外典型产品

国外火灾自动报警的典型产品众多。这里重点简介美国DALLAS公司生产

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的数字温度芯片DS18B20型火灾自动报警系统。该系统2000年问世以来，代表了目前火灾报警系统的国际先进水平。其产品具有测点多、造价低、安装维修方面、便于扩展、可靠性高、抗干扰能力强等优点。如图1-1是产品的网络拓扑结构图：

CAN总线. . .CAN总线智能模块. . .CAN总线智能模块1-wire总线DS18B20DS18B20DS18B20DS18B20

图1-1 DS18B20系统网络拓扑结构图

1、CAN总线智能节点模块

DS18B20系统的硬件实现主要是通过CAN总线智能节点模块的实现。系统模块采用AT89C55WD做主控芯片，通过CAN总线独立控制芯片PHLLPS SJA1000和CAN总线收发器芯片PHLLPS 82250与CAN总线相连，通过I/O 口和1-Wire单总线相连通。总共可以挂接3?10?110=3300片DS18B20。每个CAN总线智能节点都有一个模块地址，这个地址通过一个8位的拨码开关来实现节点与节点之间的互相通信[8]。

2、DS18B20与控制器的连接

DS18B20支持寄生电源供电方式，如图1-2所示。这种方式不需要本地专门提供电源，把芯片的电源和地相接，只用一根1-Wire单总线和主机通信并获取电源。DS18B20在单总线为高电平时从单总线获得电荷，供应芯片电源，同时一部分电荷也保存在芯片的寄生电容中，在单总线低电平时供电。单总线的空闲状态是高电平，如果单总线保持低电平超过480ěs，单总线上挂接的所有器件将复位。另外，单总线器件在某些工作状态下（如温度转换和EEPROM写入时）必须保证有足够的电源和电流。所以，当Wire单总线上负载多个DS18B20时，必须在总线上用一个MOSFET（金属氧化物半导体场效应管）提供强上拉。当单总线需要上拉时由控制器通过I/0口对场效应管的栅极写“1”，即加一个+5V的电压，使场效应管导通，其他时刻对栅极写“O”，使场效应管截止。

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+5VDS18B20. . .+5V GND DQ VDD GND DQ VDDDS18B20微控制器5KRXTX100100

图1-2 DS18B20与控制器接线图

人们在工程实践中发现，每片DS18B20芯片与单总线间接一个100?的电阻可提高系统的稳定性（见图1-2）。这是因为，DS18B20芯片都是通过漏极开路和数据线接口（如图1-3）接电阻后，可有效限制电流，避免场效应管击穿、芯片损坏。另外，当单总线有多个DS18B20分支时，在分支点处会引起阻抗失配，从支路末端返回的反射波会影响总线上其它的器件。在支路上串接电阻将有效地降低阻抗失配，减少反射能量。

12设置34温度传感器7856200kΩ

图1-3 DS1820内部结构图

1-Wire单总线可以连接控制器I/O 口的一位，也可以连接两位，发送和接收分开。后者不存在总线竞争，单总线能接DS18B20芯片数更多，传送距离更远。

3、测温和报警

DS18B20提供了一系列单字节命令，可对每个芯片写EEPROM，设置报警上、下限，温度分辨率及读取芯片测量温度。系统在运行时也要循环检测，获取是否有器件报警的ROM序列码。DS18B20还提供了特殊的“二叉树”搜索命令，启动从低位到高位的搜索，完成从：启动—低位—高位的搜索。搜索时芯片每次送出ROM的一位和其补码。控制器负责“线与”的搜索方向判断，判断64次“线与”等于一个ROM序列码。1s钟时间内至少可获取75个器件的ROM序列码。

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目前代表国际先进水平的火灾自动报警系统的还有美国爱德华系统技术公司（Edwards System Technology , 简称EST）的EST3系列火灾自动报警系统和英国科艺公司（THORN SECURITY）的代表性产品—Minerva80系列智能型火灾自动报警系统。在国外近期建成的大型综合性高层建筑和智能性建筑中，采用多级计算机分级管理方式的先进的火灾自动报警系统获得应用，适应了智能化建筑将楼宇防灾、电力、空调、节能、设备监控管理组合在一个完整的计算机管理系统的需要。目前国外已在一块硅片上集成了相当于人眼的光电部份，相当于人视觉神经的信号，使传输部份和相当于人脑的记忆得到再现。这种传感器的批量生产将进一步促进火灾自动报警系统的智能化建设。 1.2.2 国内典型产品

我国火灾自动报警系统技术发展虽然不及国外先进水平，但发展迅速，优秀产品不断涌现。北京世宗智能有限公司的技术产品ZN900系列火灾自动报警与消防联动控制系统采用模拟量火灾探测技术和智能化判断处理方法，使火灾报警控制器不断地查询每一个火灾探测器的现场数据，并对收集到的现场数据进行智能判断。当发现某个火灾探测器数据变化量增大，达成火灾发展曲线，火灾报警控制器发出声光报警，同时，点亮火灾探测器上的确认灯，现场数据进行相对比较复杂的分析处理，大大降低了火灾自动报警系统误报率[9]。

1、系统特点

(1) ZN900系列火灾自动报警系统特点采用先进的模拟量检测技术和总线制地址编码传输技术，具有灵敏、稳定、抗干扰、抗潮湿等多功能。系统在火灾报警控制器和消防设备联动控制器采用96系列16单片机和模块化总线制结构，大容量、大屏幕液晶显示。消防联动设备与火灾报警探测器的逻辑关系由集中报警控制器内的电子表格实现[10]。

(2) 可根据工程实践需要具体设计要求进行现场编制软件程序。

(3) 系统功能多，除声光报警外还有语言报警，自动拨119电话，对讲、显示各种信息，可在80列或132列打印机和CRT上输出火灾发展阶段的曲线。

(4) JB-QB-100型以二总线制模拟量火灾报警控制器1路容量为99只各种探测器，水流指示器、手动报警器等。二总线上所接的各种探测器和模块不分极性。编址可在火灾报警控制器内完成。当由集中控制器和几台区域控制器联网时，可用此6位拨动编码开关，编制每个区域控制器的编程。布线可采用干支或环形。本机与集中控制器配套使用时，实现在火警状态下，火灾发生地点与集中控制器

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

（消防中心）进行语言报警对讲，不需要用拿话筒。

(5) JB-TB-2000-ZN905E模拟量通用火灾自动报警控制器，其探测驱动板有四路二总线接口。每路接100只各种模拟量探测器和其他设备，一个板可接400台控制器最多插入5个探测器驱动板，总容量为20路2000只探测器。火灾报警器采用大屏幕液晶显示器，能显示有关信息和技术数据，如显示地址号码、型号、灵敏度、环境变化量等等。通过RS232接口与PC机衔接，用CRT显示各种图案【12，13】。

2、主要控制模块与功能 (1) 输出模块ZN906

用于控制消防联动设备和向消防控制中心返回联动设备动作与否的信息；模块受消防联动控制器控制总线的控制，可现场编程，每个模块中有一对常驻开闭触点，容量为：220V，7A，电源24VDC[16]。

(2) 输入模块ZN907

用于接收水流指示器，击碎玻璃按钮等设备输出的开关信号。可与普通火灾探测器一样接到探测总线上，输入模块所需信号为常开开关信号。电源为24 VDC。

(3) 卷帘门控制模块ZN909

用于控制卷帘门并反馈动作信息。模块受消防联动控制器控制总线控制，可现场编程，模块上有上升、下降控制输出端及喷水控制输出端。电源24VDC。

3、联动控制装置及功能

(1) 湿式自动喷淋控制器ZN910

用在水流指示器和闸刀开关信号的作用，能自动起动喷淋泵自动供水灭火。该控制系统外部配线分为分散控制方式：水流指示器动作信号经探测器二总线上ZN907输入模块再通过专用二总线加24V电源四总线接到湿式自动喷淋控制器，启动喷淋泵，并把部位信号传输到集中报警控制器处理。

(2) 防排烟控制柜ZN911

用在通风空调、防排烟设备及电动防火阀控制系统。防排烟阀的控制采用总线输出技术，每个控制点可用一个外控模块控制，并通过外控模块返回运用信息，模块编码可以现场实现，最多可控100个点。

(3) 火灾应急广播控制柜ZN912GB

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

用在火灾事故广播与警报系统，对扬声器的控制采用总线控制方式。总线容量为99个，有自动、手动两面三刀种工作方式，控制方式有单独控制及交叉控制方式。

(4) 人工报警控制器ZN913

用在专用二总线连接所有手动报警和消火栓击碎玻璃按钮输入模块报警方式。其方式可分为分散式和集中式：分散式即输入模块直接接在探测总线上；集中式即输入模块接在人工报警控制器探测总线上。

4、系统应用形式

ZN900系列二总线火灾自动报警系统可以构成小区域、大区域和区域+集中火灾自动报警系统形式。相应的系统构成方式如图1-4所示。

代表国内先进产品的还有LA040系列火灾自动报警系统。LA040型火灾自动报警系统是北京立安山雀智能系统有限责任公司的典型技术产品。系统的核心是JB—Q100GZ2L—LA040型火灾报警控制器，可以联接该公司生产的不同类型的火灾探测器、联动模块和各种接口。该系统可配置512-12800个火灾探测编码点及控制编码点，其配置划分为1-8块驱动板，每块驱动板联接2回路，每回路控制的地址为2048个。系统统一共可配接子站与楼层显示器共84台。

屏幕、键盘 工作站 485 总线 数 火灾报警 控制器 控制 总线 打印机 模拟显示屏 （主机） 据和控制 总线 脉冲数字输入 模拟量输入 （类比输入） 模拟量输出 （类比输出） 数字量输出 数字量输入

图1-4 集成网络火灾报警系统

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

1.3主要研究内容

智能建筑火灾自动报警系统涉及的主要技术包括[14,15]：火灾信息的有效检测与火灾模式识别技术；火灾探测信息数据处理与火灾自动报警技术；消防设备联动控制与消防设备电气配线技术；自动消防系统计算机管理与监控数据网络通信技术；火灾监控系统工程设计、施工管理和使用维护技术。本文研究主题是智能建筑火灾自动报警系统的研究和应用，研究的主要内容包括以下三个方面：

1、研究了智能建筑火灾自动报警系统的构成原理

本文详细研究了智能建筑火灾自动报警系统的概念、基本结构、基本性能、基本要求，以及火灾探测器原理、报警系统的线制和传统火灾报警系统、现代火灾报警的主要优缺点等内容。通过对信息处理的基本概念的分析和目前困扰着火灾自动报警的“瓶颈”问题，即如何减少火灾探测过程中的误报率，并提出了自己的一些见解。

2、火灾信息识别方面

在目前已有的火灾信息识别技术：通信数据信息识别和数字图像处理技术识别方法研究的基础上，本文对图像型火灾信息识别方法进行了重点研究。研究了火灾图像噪声消除、背景差分法等算法在图像处理中的应用，通过仿真，验证了算法的可行性。针对火焰的面积、边缘变化以及形体变化等信息特征，研究了相应的检测方法，进行了火焰识别实验，收到了较好的效果。

3、火灾报警探测方面

由于火灾的发生具有双重性，既有它的随机性的一面，又有它的确定性一面。同时，火灾信号检测要求信号处理算法能够适应各种环境条件变化，自动调整参数以达到能快速、准确地探测火灾，。因此，火灾报警探测是一个非常困难的问题。基于上述问题，同时考虑到神经网络与模糊系统有能以一种不精确方式处理火灾信号中不十分规则的信息的优点[16]，本文将BP神经网络算法引入到火灾图像探测中，在给出了神经网络的具体结构和输入输出单元的设计方案的基础上，进行了基于BP神经网络的火灾报警探测技术即视频探测和气体识别验证实验，并在火灾自动报警现场就火灾发生概率问题进行了分析讨论。实验证明该方法能有效地探测出火灾并报警。

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中南大学工程硕士论文 第一章 绪论

1.4 论文的组织结构

本文共分五章，分别为绪论、智能建筑火灾自动报警系统构成原理、火灾信号识别的基本方法、基于BP神经网络算法在火灾探测中的应用、结论与展望。

第一章为绪论，主要概述了本文的研究背景和研究意义，然后研究了火灾自动报警系统的国内外研究现状与水平，最后给出了本课题的研究内容和文章的组织结构。

第二章为背景知识，主要介绍了智能建筑火灾自动报警的构成原理、主要性能、设计要求及传统火灾报警系统和现代火灾报警系统的主要优缺点等。

第三章主要介绍了火灾信息识别的几种基本方法，包括通信数据信息识别方法和数字图像处理技术识别方法等。针对上述二种方法主要优缺点一一进行了分析研究和检测，这二种信息识别方法虽然广泛利用于目前的火灾信息的识别，但其在时间的消耗和成本的选优上，其优、劣势显而易见。本文着重从火灾图像的火焰面积和尖角特征出发，重点研究了数字图像处理技术识别方法

第四章主要研究BP神经网络算法在火灾自动报警系统的应用。首先介绍了神经网络的基本原理，然后对BP神经网络的基本结构做了研究，再次对BP算法的学习算法步骤做了详细的阐述，最后采用BP神经网络算法，对火灾探测进行了视频检测、气体辨识BP网络训练与验证实验和现场实例分析，取得了较好的实验效果。

第五章首先对自己的研究工作进行了全面的总结，然后用科学发展观的眼光，探讨了智能建筑火灾自动报警系统这一领域的发展方向。

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

2.1 智能建筑的组成及功能

智能建筑是采用系统集成方法将计算机、通讯、信息技术与建筑艺术有机结合的产物。智能建筑的结构可用图2-1表示。它由智能建筑环境内系统集成中心(SIC, System Integrated Center)，利用综合布线系统(PDS, Premises Distribution System)，形成标准化强电与弱电接口，连接3A系统即建筑自动化系统(BAS, Building Automation System)、通讯自动化系统(CAS，Communication System)、办公自动化系统(OAS, Office Automation System)，实现3A功能即建筑自动化、通讯自动化和办公自动化功能。

BASPDSSICPDSPDSDASCAS 图2-1 智能建筑结构示意图 1、综合布线系统

综合布线系统(PDS)是智能建筑连接3A系统各种控制及信号必备的集成化通常使用传输系统，它利用无屏蔽双绞线(UTP)或光纤实现建筑物内的语言、数据、监控图像和楼宇控制信号的实现传输。PDS由工作区（终端）子系统、水平布线子系统、垂直干线子系统组成，是命令运行的可信赖的保证。PDS克服了传统布线中各系统互不关联、施工管理复杂、缺乏统一标准及适应环境变化灵活性差等缺点。它采用积木式结构、模块化设计、实施统一标准，满足智能建筑高效、可靠、灵活性强的要求[17]。

2、建筑设备自动化系统

建筑设备自动化系统对智能建筑中的暖通、空调、电力、照明、供排水、消防、电梯、停车场、废物处理等大量机电设备进行有条不紊的综合协调，科学运行管理及维护保养工作[19]。它为所有机电设备提供了安全、可靠、节能、长寿。

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

3、通讯自动化

该系统可分为卫星通讯、图文通讯、语言通讯及数据通讯等四个子系统[20]： (1) 卫星通讯突破了传统的地域观念，起到了零时时差信息的重要作用； (2) 图文通讯在当今智能化建筑中，可实现传真、可视数据检索、电子邮件、电视会议等多种通讯业务。

(3) 语言通讯系统可提供预约呼叫、等候呼叫、自动重拨、快速拨号、转向呼叫、直接拨入、用户账单报告、语言邮政(E-mail)等上100种不同特色的通讯服务；

(4) 数据通讯系统可供用户建立区域网，以联接其办公区内电脑系统及其外部设备，从而完成电子数据交换业务(EDI)。系统还可使不同型号的电脑相互之间进行通讯。

4、办公自动化系统

OAS用于实现智能建筑中涉及部门多、综合性强、时效性高的行政、财务、商务、档案、报表、文件等信息管理业务。因此，办公自动化系统被誉为智能建筑忠实可靠的人事、财务、行政、保卫、后勤的总管。OA系统是在CA系统基础上建立起来的信息系统，主要由日常事务型和决策型两个子系统组成。前一个子系统是通用的，主要是提高人们的工作效率。后一个子系统与人们从事的工作领域有关。如：金融领域的专用信息系统、工业企业领域的专用信息系统、国家宏观经济调控领域的专用信息系统等[21，22]。

2.2 智能建筑火灾自动报警系统

2.2.1 基本结构

“火灾自动报警系统”实际上是“火灾探测报警和消防设备联动控制系统”的简称[23]。其结构示意图如2-2所示。从图中可以看出：在火灾报警系统中，火灾探测器长年累月地监控被警戒的现场和对象。当监测场所或对象发生火灾时，火灾探测器将检测到火灾产生的烟雾、高温、火焰及火灾特有的气体等信号并转换成电信号，经过与正常状态或参数模型分析比较，给出火灾报警信号。产生报警并通过火灾报警控制器上的声光报警显示出来。同时，火灾自动报警系统通过火灾报警控制器启动警报装置，告诫现场人员投入灭火操作或从火灾现场迅速逃离疏散；并且启动断电控制器装置、防排烟设备、防火门、防火卷帘、消防电梯、

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

火灾应急照明、消防电话等减灾装置，防止火灾扩散蔓延；一旦火灾被及时扑灭，系统又恢复到原来的监控状态。

火灾判断标准手动控制装置人火灾探测器正常状态阈值火灾报警控制器联动控制器灭火装置被警戒现场2.2.2 基本性能

图2-3为火灾自动报警系统结构及功能关系图。从图中可以得知：高层建筑及智能建筑中的火灾自动报警系统是以火灾现象为监测对象，根据防火、灭火要求和特点而设计、构成和工作的。是一种及时发现和通报火情，并采取有效措施控制和扑灭火灾而设置在高层建筑或智能化建筑物中的自动消防设施，是将高层建筑或智能化建筑中的火灾消灭在萌芽状态，减少火灾危害及其损失的有力工具。随着社会的进步和经济繁荣，火灾自动报警系统作为有效的消防技术手段之一，也越来越显示出它的重要性。火灾自动报警系统以先进的火灾控测技术和独特的报警装置的高分辨率，不但能报出大楼内火警所在的位置和区域，而且还能进一步分辨出是所连接的哪一个装置在报警以及装置的类型、本大楼消防系统的具体处理方式等；系统可以使大楼的灯光、照明、配电、音响与广播、电梯等装置，通过中央监控装置或系统实现联动控制，实现通信、办公和保安系统的自动化。所以，从消防安全需要出发，高层建筑或智能化建筑火灾自动报警系统应该采用相关规范要求的系统设计模式[24]。一般来说，火灾自动报警系统应具备以下几个方面的性能要求：

（1）具有模拟量或智能化火灾探测方法和总线制系统结构； （2）现场火灾探测器或传感器能采集动态数据并有效传输；

（3）报警控制器具有火灾识别模型，火灾报警可靠及时，误报率低； （4）系统具有报警阈值自动修正、灵敏度高等判优等功能；

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+减灭装置

图 2-2 火灾自动报警系统示意图

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（5）系统工作稳定，兼容光焕发性强，消防设备联动控制功能丰富，逻辑编

程便利；

（6）系统具有数据共享、电源与设备监控、网络服务和消防设备管理功能； （7）系统具有良好的人机界面和应用软件，具有综合管理和服务能力。

火灾发现2灭火报警音响器1人发现火灾感烟探测器感温探测器保护区门上指示灯手动操作装总火灾灯判断电路3手动自动切换火灾探测器动作部位显示灯总故障灯保护区内保护区外火灾、故障报警器启动电路辅助设备5对讲机延迟电路灭火部位显示灯起动动作指示灯灭火报警音响器灭火装置灭火剂放出指示灯控制器

图2-3 火灾自动报警系统结构及功能关系图

2.3.3 基本要求

“报警早，损失少”，早期发现火灾和及时扑救火灾是设计火灾自动报警系统的出发点和终极点。其目的是能将损失控制在最小范围内，满足高层建筑或智能化建筑消防安全方面的性能要求。正是基于这种思想和高层智能化建筑以自救为主的消防指导原则，我国的消防技术规范《高层民用建筑设计防火规范》(GB50045——1995)（2002年版）、《建筑设计防火规范》(GBJ16-1987)（2002年版）、《建筑内装修设计防火规范》(GB5022-1995)和《火灾自动报警系统设计规范》(GB50116——1998)等都对火灾自动报警系统及其技术产品提出了以下的一些要求：

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

(1) 确保建筑物内火灾探测和报警功能有效，保证不出现漏报真实火灾； (2) 克服环境因素对系统的影响，减少系统的误报率； (3) 确保系统工作可靠稳定，信号传输准确及时；

(4) 要求系统具有设计灵活性和产品成系列兼容性，适应不同工程需要； (5) 要求系统工程适应性强，系统布线简单、灵活、方便；

(6) 要求系统应变能力强，为工程调试、系统管理和维护诸方面提供方便； (7) 要求系统的性能价格比高；

(8) 要求系统联动功能丰富、联动逻辑多样、控制方式有序有效。 总之，火灾自动报警系统是确保现代高层建筑及智能化建筑免除或减少火灾危害的极其重要的安全设施。正确合理地设计、安装火灾自动报警系统是现代高层建筑及智能化建筑电气设计、施工的一顶重要内容。因此，对于从事消防系统工程和建筑电气技术工作的工程技术人员而言，系统掌握高层建筑及智能化建筑火灾自动报警系统的组成原理、结构特点，熟悉火灾自动报警系统主要设备装置的电路原理、技术性能是极其重要的。

2.3 火灾探测器原理

2.3.1 火灾自动报警控制器

火灾自动报警系统的所有设备都直接或间接地与火灾报警控制器相连接，火灾报警控制器是火灾自动报警系统的心脏[25]。虽然各厂家的生产的控制器性能、型号不完全相同，就是同一厂家生产的不同型号的产品性能也有很大的差别，但总的要求都必须符合国标GB4717的标准，控制器的基本功能是：

(1) 主备电源

主电源是为火灾自动报警系统提供可靠的供电电源服务， 以保证系统正常运行的条件。当备用电池的电压低于20V时，控制器报故障，这时应关闭维修，以防蓄电池过放而被损坏，影响火灾自动报警的正常运转和监控。

(2) 火灾报警

这是火灾自动报警系统的关键部份。当收到探测器（手动报警按钮、消火栓按钮及输入模块）发来的火警信号时，均可在控制器发出声、光报警信号；这时

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

火警指示灯亮；显示首次报警地址号及总数，其余火警可通过键盘操作显示火警地址；锁定时钟显示，直至火警复位，才显示实际时间（年、月、日、时、分）。

(3) 故障报警

故障报警即是我们平时说的“误报”，当出现这种情况时，故障指示灯亮；发出长音故障音；显示首次故障地址号及类型号；锁定时钟显示，直至故障复位，才显示实际时间；故障情况下出现火警时，则由故障报警自动转化为报火警；当火警被清除后，又恢复故障报警。因此，尽量减少故障报警是提高火灾自动报警系统准确率的极其重要的一环。

(4) 自动巡检

自动巡检功能好像公安巡逻民警巡查社会治安状况一样，当火灾自动报警系统长期处于监控状态，为了检查系统工作是否正常，控制器设置检查键。处于检查状态时，凡是运行正常的部件均能向控制器发回火警信号，此时控制器做出相应反应，说明整个报警系统工作是正常的。

(5) 自动打印和记录功能

控制器能保存供火灾调查用的永久性的火警和故障信息，并可随时调用。 (6) 隔离功能

火灾自动报警系统安装完毕后，电源接通后，系统就开始注册，自动完成对每个部件赋予部位号。系统运行某个部件出现故障时，为了保证系统正常运行，就对故障部件实行手动关闭（隔离）。这就是隔离功能。

(7) 联动控制

联动控制有自动和手动两种方式，用功能键进行选择。 （8）火灾报警控制器产品型号编制方法

火灾报警控制器产品型号编制方法[26]是按照“中华人民共和国专业标准ZB C81002-84”执行的，其编制方法如图2-4所示。

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J B C Q G 20 ⑥ ⑤ ④ ③ ② ① 图2-4 火灾报警控制器型号编制方法

主参数 结构特征代号 分类特征代号 应用范围特征代号火灾报警控制器代号消防产品分类代号

2.3.2 火灾自动报警系统的线制

火灾自动报警系统的线制是指探测器和控制器之间的连线数量及其相应的技术，连线数量的多少关系到设计的工作量、施工的难度、系统的可靠性、系统的运行机制和工程的成本。

1、多线制系统

在大规模集成电路出现之前，出于对探测器体积和质量的限制，探测器本身没有编码器，为了确定大量探测器的位置，将每个探测器的引线直接连到控制器，在控制器的接线处标明该探测器的位置，这就实现了火灾报警到部位的功能。图2-5为多线制火灾自动报警系统连线图。

控制器 1 2 3 ??? n

图2-5 多线制火灾自动报警系统连线制

2、总线制系统

20世纪80年代以来，大规模集成电路的出现，使得每个探测器给定一个特定的编码地址成为可能。编码地址和探测器的平面配置图互相对应，只要知道了编码地址也就知道探测器的部位。手动报警按钮、消火栓按钮、输入模块和输出

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模块等部件，也采用同样的方法进行编码。编码方式有下面几种：

(1) 机械编码。最早的编码器用8位拨码开关设置地址码，拨码开关按二进制2n?1方式进行编码，其中第8位不用。

(2) 电子编码。用电子编码器通过有线的方法对探测器、模块和火灾显示器等进行电子编码。其原理是：将探测器或模块的两根总线输入端与电子编码器的总线输出端相连，电子编码器可对探测器的地址码、设备类型、灵敏度等进行设定、读出和删除；也可以对模块的地址码、设备类型、状态参数进行设定、读出和删除。

(3) 预置编码 。近年来有的厂家在出厂时，就将探测器的唯一地址码设置好。现场调试人员只要将所使用的探测器的地址码读出，标在设计图上，然后在相应的地址码上将该部件的位置名称输入主机。

3、传输系统

传输系统的功能是传递现场设备、部件（如探测器）与微处理器之间的所有信息。一般采用专用的阻燃的双胶线或电缆传输信号，传输距离最大为1200-1500m，导线截面积为1.0-2.5cm2之间。为了减少导线损耗的影响，常常采用的是间接传输方式：即有频率传输和数字信号传输等。

2.4 传统火灾自动报警系统

传统火灾自动报警系统是指1995年以前，我国生产的火灾探测器都是开关量火灾探测器，由于探测器的输出只有两种状态，用软件方法进行信号处理也十分简单，人们将这样的系统称为传统火灾自动报警系统。从设计角度来说，传统火灾自动报警系统设计范围根据工程建设规模的大、小；保护智能建筑的对象（防火等级的二级、一级、特级）；联动功能的简单、较复杂、复杂；消防管理机构设置的形式等等。传统的火灾自动报警系统规模大小分为区域报警系统、集中报警系统、控制中心报警系统三种基本形式[27]。

2.5 现代火灾自动报警系统

随着微电子技术和计算机软件技术在消防产品中的大量应用，集成化、智能化和网络化程度的不断提高，火灾自动报警系统的结构形式越来越灵活多样，很难精确划分几种固定模式。而微型计算机极强的运算能力、众多的逻辑功能等优势，对改善和提高系统的快速性、准确性、可靠性方面显示出强大的生命力。在

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

火灾报警控制器性能改进方面，产生了可寻址开关量报警系统。模拟量探测器的诞生，使得用软件处理火灾信号的能力大大地提高，产生了许多新的算法，推动了火灾自动报警技术的进步。为了后续章节研究的需要，这里作重点简介。

1、工作原理

图2-6是一个以微型计算机为基础的现代火灾自动报警系统的基本原理。系统中，火灾探测器、消防联动设备等必须通过输出接口才能与微处理器相连。

探测器输入接口电路数据采集器DGP灭火装置输出接口电路声光警报装置输出接口电路数据总线地址总线控制总线微处理器CPU外围设备 (a) 基本原理

声光报警微处理器CPU数据采集器CPU探测器主控台灭火装置监控现场外围设备消防中心控制室传输系统

(b) 基本结构

图2-6 现代火灾自动报警系统

2、接口技术

现代火灾自动报警系统的接口电路包括输入接口电路和输出接口电路两种： (1) 输入接口电路。指模拟量探测器接口电路一般包括前置放大、多路转换、采样保持、A/D变换等部分，如图2-7所示。对于模拟量火灾探测器，火灾探测器内包括敏感元件和放大器两部分，多路转换器以后的电路在控制器内。对于智能型火灾探测器，除了多路转换器外，输入口以前的电路都在火灾探测器内，多

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工程硕士学位论文 第二章 智能建筑火灾自动报警系统构成原理

路转换器在控制器内[28]。

R3R1光电品体管V0+输入口R2微处理器Vs 图2-7 输入电路与微处理器连接

采样保持器将连续信号变为离散信号，A/D转换器对离散信号进行量化，变成数字信号经输入口送到微处理器。多路转换器是一个电子模拟开关，多个输入端口分别与各个检测点相相连，输出只有一个，通过二进制化代码寻址对各检测点进行巡回检测。如图2-8。

探测器放大器多路转换器采样保持器A/D输入口微处理器

图2-8 模拟量探测器输入接口电路

(2) 输出接口电路。指微处理器输出的数字信号通过D/A（数/模）变换，变为模拟信号，去驱动控制装置动作。当控制器装置需要较大的驱动功率时，用微处理器输出的数字信号直接控制继电器动作，再允许输出大功率的继电器触点启动被控设备动作。如图2-9。

微 处 理 器 输 出 口 继 电 装 置 控制装置

图2-9 微处理器与控制装置的连接

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2.6 本章小结

本章为后面各章节提供基础性知识，起好引桥、铺垫作用。在这一章里全面介绍了智能建筑火灾自动报警系统的概念、基本结构、基本性能、基本要求和火灾探测器原理、报警系统的线制，以及传统火灾报警系统、现代火灾报警的主要优缺点等主要内容。重点介绍了火灾探测报警自动化、火灾信息传输、消防联动控制、火灾通信指挥及管理网络化、火灾报警系统集成等方面的技术和火灾自动报警等其他子系统。

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

3.1火灾信息处理的基本概念

3.1.1信息处理的基本概念

信号中蕴含着信息，信号中包含着某些反映被检测物理过程或系统状态和特性等方面的有用信息，它是认识客观事物内在规律，研究事物之间相互关系、预测事物未来发展的重要依据。信号是信息的载体，在通过传感器、中间变换器等所测得的信号中，即包含着有关被测对象的有用信息，同时由于识别过程中受到检测系统内、外部各种因素的影响，还夹杂着一些不需要的成分。因此需要对所测得的信号做相应的分析和处理，以能够较为准确的提取测试信号中的有用信息，为获取研究被测物理现象、过程、系统提供正确的信息依据。进入21世纪以来，火灾自动报警系统广泛应用于人们的日常生活和国家经济建设的各项领域。尤其在高层建筑、大型商场、通信枢纽、宾馆酒店、高等院校等基础设施中，按照国家建筑规范要求都必须设置火灾自动报警系统。笔者因工作关系，参与检测、维修火灾自动报警的机会比较多，很清楚火灾自动报警系统的主要优缺点。现就某大学附属医院设计安装的火灾自动报警系统加以分析研究。基本概况见图3-1。

图3-1 火灾自动报警系统全景图

该火灾自动报警系统产品采用的是海湾安全技术有限公司智能火灾报警控制系统。该系统的主要功能简要描述如下：

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

(1) 每台控制器均可作为主机或从机应用在CAN总线网络中，网络最大容量为32512点；现实际设有探测点5000个，覆盖了医院所有区域。

(2) 插卡式设计，单机可带多个回路卡，一个回路卡可带二回路，每回路最多可带127个编码点，扩展性强；

(3) 所有现场部件均集成CPU，采用分布智能、火灾智能算法、先进的迷宫结构、表面贴装工艺和可靠的总线通信技术，且每个编码器件的灵敏度可根据现场条件进行主机设置。系统可靠性和稳定性高，能适应超大规模系统的需要；

(4) 大屏幕液晶中文显示清晰、生动，并可根据现场温度对液晶辉度进行调节，具有良好的人机界面，通用性、可编程性强，丰富的操作提示，便于操作和维护；

(5) 采用了薄膜面板工艺、机电一体化设计，使得外形美观、结构紧凑； (6) 设计符合GB4717-1993《火灾报警控制器通用技术条件》和GB16806-1997《消防联动控制设备通用技术条件》等各项标准。

(7) 可键盘编程或计算机离线编程，有丰富的矩阵控制功能。

(8) 可通过RS-232与CRT彩色显示系统或与楼宇智能系统相连接，并可与普通办公串口打印机相连。需要时每个控制器还可扩展1-16个485通信口；

(9) 实时的模拟量曲线、512条事件记录、白天/黑夜灵敏度自动调整功能、步行测试和输出测试功能、微型热敏打印机实现事件实时打印。

(10) 该系统能与长沙市119火灾报警系统消防网络相连。系统现有6名工作人家员，24小时轮流值班，每班2人。从目前系统运行的状况来看，火灾报警的准确率在98﹪以上，误报率能控制在1﹪左右。但每年的维修费用比较高，分两次维修，费用在200000元左右。

图3-2为火灾自动报警系统内部结构图。

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

+24V+24V +24V 907ZN906FZN936 ZN904水流指示器风机常规感烟探测器 +24V+24V+24V +24V 907ZN906F906C906D 警铃卷帘门风阀ZN904 +24V+24V +24V ZN921ZN906F kkIDJSTZFQQDYJ8 44 电磁阀XFBZN904 放气启动预警压力开关消防泵 紧急启停21 6123 控制总线+24V直接联动控制 JB-QB-Ⅶ 火灾报警控制器 敢问探测器短路隔离器手动探测器消火栓报警快关 常规探测器接口感烟探测器ZN936ZN906F双输入输出模块 907输入模块 气体控制装置906C输入输出模块ZN921ZN904重复显示器 906D输入输出模块

图3-2 某大学附属医院火灾自动报警系统形式图

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

3.1.2火灾信号的基本特征

为研究起见，我们结合某大学附属医院的火灾自动报警系统先研究一下火灾信号的特征，为后面研究火灾信号的识别方法服务。根据火灾动力学理论和长期的观测与分析实践，早期的火灾信号主要有如下几个特征。

1、随机性

火灾的输出信号，我们用x(t)表示。火灾发生的随机性，表现形式为慢速阴燃、固体燃料明火燃烧以及快速发展的液体油池火等等。不同类型的火灾其最显著的特征参量也存在差异。此外，x(t)并不仅仅只是随火灾特征而变化，还与周围的气候、温度、灰尘及其本身电子线路引起的电子噪声和人为的其他活动都有可能引起输出信号x(t)的变化。

2、非结构性

火灾探测与其他典型的信号检测相比显得较困难，其原因是由于火灾信号检测属于非结构性问题：①人知道如何处理与判断火灾，但较难用数学语言精确描述；②存在一些实际范例，可供人们学习；③最终的火灾信号的识别与判断是一种联想、预测过程。

3、 趋势特征

实践表明：非火灾时探测器输出的信号具有明显的稳态值，而火灾发生时其输出信号则有比较明显的、持续时间较长的正向或负向变化趋势特征。表现为：①非火灾时有明显的稳态值；②火灾发生时信号显示了比较明显的正向（信号增加）趋势特征；③信号的趋势变化持续的时间长，相比一些短暂但强烈的干扰脉冲信号是不同的。

4、频谱特征

火灾信号具有一定的频谱特征。了解火灾信号的频谱性对于我们后面确定火灾探测器的频率响应范围和火灾视频算法有重要意义。通过对不同尺寸、不同结构的房间采用不同种材料进行各种火灾试验，结果表明：火灾初期（阴燃）烟信号的频率集中在0~15Hz，温度的频率在0~55Hz，而在出现明火之后，火焰的频率为8-12Hz。但是烟与温度的最大频率随房间的形状和尺寸而有所变化。

上述火灾信号的特点是我们在火灾信息识别时必须考虑的重要因素。

3.2通信数据信息识别方法

由图3-2可知，火灾自动报警系统的关键部分是火灾的识别技术。当前用于火灾信息识别的方法有很多种，这里主要研究包括通信数据信息识别、基于数字图像技术的识别等方法。这些识别方法的应用与研究对进行火灾自动报警系统分析与决策起着至关重要的作用。同时考虑到数字图像技术的成熟性和优越性，本文重点研究基于数字图像识别技术火灾识别。

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

3.2.1通信方式的分析识别

我们所说的火灾信息识别是指火灾自动报警系统把一个信号变换成另一个信号的过程。其涉及的领域非常广泛，如信号滤波、信号中的干扰或噪声的抑制、信号平滑、信号锐化、信号增强、信号的数学化、信号的恢复和重建、信号的编码和译码、信号的调制和解调、信号的加密和解密、信号的辨识或目标识别等等。大多数火灾自动报警系统控制器还有与CRT连接的通信接口串行相接。串行通信的前提是参数的设置，即波特率、数据位、奇数校验位、停止位的一致，它是保证数据准确接收的必要条件，也是通信双方之间的一套共同的译码方式[29]。下面从波特率的辨识方式；数据信息的0/1量化串方式；非固定串模式匹配算法方式进行分别研究。

1、波特率的辨识方式

波特率的辨识分析即为串/并行脉冲检测识别，步骤如下：

Step1：实时采样发送数据端口发出的高低电平，记录电平变化时间长度T； Step2：按B（波特率）=1/T（时间长度）计算每次变化的比特位数B； Step3：根据数据传输中起始位、数据位、奇偶校验位及停止位的特定变化规律，取Bx中最小值B；

iStep4：将Bx与波特率对照表进行对比，得到监测接口波特率值。

2、数据信息的0/1量化串方式

火灾自动报警系统对实时采样接收到的时间—电平值依照计算机本身的波特率进行0/1字符串量化进行操作，得到一组由0/1字符组成的正文串L符号。如试验收到的一组量化串可为101000011001011001110010001001100110011011。

3、非固定串模式匹配算法方式

现在我们以8 位数据位、奇校验位、1位停止位的参数组合举例来说明该匹配全过程。非固定模式串W格式为10XXXXXXXXY1，其中X和Y的取值在 0～1进行界定。其步骤为：

Step1 ：首先取i=0;

Step2： i

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

Step4： 比较S0、S1、S11的数值是否分别相等于1、0、1，如果分别相等则跳至Step5，否则跳至Step7；

Step5：计算S2~S9中的“1”的个数，检验出如果是奇数，则判定S10是否等于0，相等则跳至Step6，不相等的话则跳至Step7；检验出如果是偶数，则判定S10是否等于1，相等则跳至Step6，不相等跳至Step7；

Step6 ：取S6～S9作为8位数据的前（低）4位，S2～S5作为8位数据的后（高）4位，计算此8位数据实际值value，将该值进行数据存储，且将变量DataNum（接收数据数量）+1，置i = i+11，返回Step2；

Step7 ：从S串中第2位起查找字符“10”，若发现位置为j，则置i=i+j，将变量WrongBits（错误位置数量）+j，跳至Step2；若未能发现，则将变量WrongBits+11，置i=i+11，跳至Step2。

Step8 ：计算结束。

经上述8步计算后，得到16位表示数据0X61，0X73，0X64，0X66，即字符中“ASDF”。依此类推，即可得到正确的通信数据，并最终确定通信设置的各种匹配的参数。

3.2.2 通信数据信息识别

火灾自动报警探测器大都通过对火灾发生时产生的物理和化学变化特征进行火灾信号识别。这些火灾参数包括烟雾、温度、火焰以及气体成分等。然而这些信号在非火灾情况下也可能发生，有时其变化规律与火灾发生时出现的特征极其相似。为此我们在通信数据信息识别中必须坚持做好以下工作：

1、利用数据挖掘— 斜率算法分析

?x(t)?x0(t)火灾时引入斜率算法的目的是要达到能判断 ：x(t)??f。

x0(t)非火灾时?先假设输入信号为x(n)，相应的稳态值为RW，定义信号x(n)与其稳定值之间的相对差值函数d(n)表示如下：

x(n)?RW 公式(3-1)

RW在实际运用中，为了补偿环境变化导致的信号稳态值的变化，往往可对信号在较长时间上求其平均值作为稳态值。公式表示为

d(n) ＝

1RW(n) ＝

8640086400i?1?x(i) 公式(3-2)

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

采用探测器输出信号值的相对变化特征其中幅度变化的绝对值更便于判断火灾是否发生。则公式（3-3）的k(n1,n2)值表征了信号x(n)在离散时间n1和n2段的斜率

k(n1,n2)?d(n2)?d(n1) 公式(3-3)

n2?n1此外由于火灾的发生将导致某火灾信号产生连续一段时间的变化，这是火灾信号与瞬时干扰脉冲等信号的差异所在。为了抑制噪声等干扰对信号斜率计算的影响，引入一个累加函数a(n)：

?[a(n?1)?1]u[d(n?1)sg]a(n)???[a(n?1)?1]u[sg?d(n?1)]sg?0sg?0 公式(3-4)

式中，u(x)为单位阶跃函数，Sg为预设的一个阈值式：

当Sg>0，只有信号幅值与其稳态值RW算得的差值函数d(n)>Sg时，才进行累加运算，否则累加函数a(n)归0；

当差值函数d(n)再超过Sg时，再次开始累加； 对于Sg<0时，只有信号幅值与稳态值RW算得的差值函数d(n)

g(n) ＝d(n)δ[a(n)-N] 公式(3-5)

?1 ?(x)???0x?0 公式(3-6) x?0?xf(t)?x0(t)火灾时 x(t)?? 公式（3-7）

x(t)非火灾时0? 令公式（3-7）中的 X0(t)=0, Xf(t)=1；将公式（3-6）中?（x）换成x(t)，则

x?0 x(t)??0 公式（3-8）

x?01 达到了引入斜率算法的目的。

2、利用规则解析

规则解析就是对输入的规则（即现场规则）：如火警(fire/alarm)、故障(shield)等进行存储及剖析。该模块包括规则输入语句的设计、规则的组织方式，进而组织和分析规则。

按照时间规律（即发生顺序）、重复（数据）判定、地址信息、协议类型及系统/部件类型五层进行一一分类。其中（火警、故障、屏蔽、监管、联动等）的数据包是我们关注的重点；其他系统/部件（如火灾探测报警系统、消防联动控制系统、感烟探测器、手动报警按钮等）也应一一涉及。

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

3、利用数据分析

将采集到的数据进行多模式匹配计算（如按ASCII码、十六进制码、BCD码等）。在进行规则匹配时，只有上一层匹配符合后，才会进行下一层匹配，而不是对每一价目数据包使用所有规则逐条进行检测。只有在前三层匹配正确情况下才去匹配协议类型，辅以系统/部件类型匹配（该条件可以没有），找出数据格式的各种可能组合，通知相应计算模块，加以统计分析、存储并出具分析报告及显示分析结果，继而判识数据有用的格式。 3.2.3 数据及实验分析

信息识别的数据来源为火灾自动报警系统的探测器，而探测器接收是通过安装在火灾报警系统区域内各种类型的探头信号而采集到的。目前探测器的种类有感烟、感温、感光（分为光焰、光电、红外光焰、紫外光焰、图像光焰）、气体探测器。图3-3，图3-4分别为火灾自动报警系统局部区位图、局部显示屏图。

图3-3 火灾自动报警系统局部区位图

图3-4 火灾自动报警系统报警局部显示屏图

通信数据信息识别的大致步骤为：

（1）由设置在附属医院各个部位的火灾报警感应探头通过线制向计算机平

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

台输送火警信号，由计算机通过软件系统进行通信数据处理。

（2）计算机软件系统通信数据采集后，经过处理，将起火的部位（方位）传输到显示屏，显示屏上起火方位灯亮。同时还和城市“11、9”火灾报警网络系统相连，“119”火灾报警网络系统也同样收到了火警信号，并视情予以处理。图3-5为该医院与报警网络系统联接图。

图3-5 火灾自动报警系统与城市“119”消防网络图

（3）计算机根据起火部位（或方位）打印系统打印报警单，图3-6为打印窗口图。

图3-6 火灾自动报警打印窗口图

其打印单显示出：详细的起火地点和起火时间，以便采取有力的救援措施。表3—1为监测接收某型号火灾报警控制器发送的数据。

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工程硕士学位论文 第三章 火灾自动报警系统信息识别方法

表3-1 火灾自动报警系统监测数打印表

序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 设计参数 计算机接收数据 错误数百公比 20 16.6 50 50 85 50 0 50 66.6 0 2400 间断数合计 60 70 60 100 42 110 111 111 111 最长连续数 2 5 6 2 4 3 11 2 2 2 间隔数 得分数 300 301 411 82 301 71 1100 82 100 82 数据排序 3 7 3 6 1 9 3 5 2 6 7，N，1 8 7，N，2 6 7，N，3 4 7，N，4 2 7，N，5 3 7，N，6 4 8，N，1 11 8，N，2 2 8，N，3 3 8，N，4 2 波特率为 8，N，5

（4）通信数据信息识别的局限性。目前通用的通信数据信息识别的关键技术方法为有线性与无线性估计。其中包含了模糊识别、聚类分析、模板分类、专家系统等。例如，当火灾信息通过火灾自动报警系统自动录入时，计算机系统就会进行识别判断，还可以通过信息定位进行信息识别，必要时还可以识别人为地录入和城市远程监控系统联动发来的信息识别。总之，由于通信数据信息检测信息量大，故出现的误报警的概率也比较大。如该医院就有两种情况出现误报警：①由于该医院设有红外线放射科，每天受理放射检查的病号比较多，机器运转时间稍长，红外线放出来的信号也会被火灾自动报警接收产生故障报警信号，出现误报。②该医院有各类工作人员3000余人，住院人数和门诊人数也保持在3000-4000人左右，医院后勤配备的生活锅炉每天二次排放蒸汽浓度过大时，也会被火灾自动报警系统所接收为信号，出现误报警。这两者都是在今后报警系统信息识别技术中需要解决的难题。

综上所述，上述提及到的串/并行脉冲检测技术及数据挖掘的通信数据信息分析方法，较好地实现了火灾报警控制系统通信数据信息的分析与识别功能，在现代数据分析技术日趋完善的过程中，将会有更多的和更加方便灵活的方法应用到火灾自动报警系统中的火灾信息识别之中。

3.3 图像型火灾识别技术

在图像智能建筑的大空间中，尤其是存在遮挡和周围环境干扰时，实践证明

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前面所介绍的火灾信息识别技术都难以达到较好的识别效果，存在着灵敏度和可靠性之间的矛盾。这是因为：首先基于通信数据信息和气体分析技术的火灾识别方法通常在较低情况下才能达到较好的效果，而在某些智能建筑中，火灾燃烧的产物受高度面积影响，只有当火灾发展到一定的程度才能被检测；其次，在环境比较恶劣，比如灰尘、电磁干扰、水蒸气、空调等影响下，上述的火灾信息识别方法都能难以正常发挥效用，容易出现误报现象；再次，火灾具有反应时间短、火源点多、火源性质复杂、烟气控制困难等特点，这就要求火灾探测系统能够尽早报警，降低误报率，从而将火灾消灭于萌芽状态。利用图像型火灾探测技术对早期火灾进行识别，可以较好地区别其它干扰现象，准确及时地发现火灾。 3.3.1 基本原理

基于图像处理的火灾探测系统是一种以计算机为核心，结合光电技术和数字图像处理技术而研制的火灾自动报警系统，如图3-7所示。它利用摄像头对现场进行监视，对摄取的视频信号由图像采集卡捕捉为数字图像并输入计算机，由计算机根据图像特征进行分析和处理，从而达到探测火灾的目的。

声光报警火灾图像信息摄像机图像采集卡摄像机消防联动

图3-7 火灾图像探测系统原理图

在图3-7中，火灾图像信息通常为火焰的图像特征，它包含了火的面积、边缘、距特性、红外辐射以及其他一些明显的特征。在图像型火灾识别技术中，数字图像处理部分是火灾探测系统的核心，直接影响到报警系统的准确率。其核心问题是要利用火焰的图像来探测火灾的存在，而利用火焰的图像必然要使用数字图像处理技术。

利用数字图像处理技术进行火灾图像识别的步骤为：

① 对火灾图像预处理，包括图像增强、滤波、灰度化以及分割等操作[34]； ② 利用图像特性对这些物体加以识别或分类检测出图像中的物体； ③ 图像分割处理是将图像中的目标与背景进行分离，以找出图像中需要进

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行处理的部分；

④ 在提取了图像中的目标之后，要对目标进行分析，以判断该目标是早期

火灾现象还是其它的干扰现象，这就是数字图像处理中的图像识别问题。 所以说，火灾图像的识别问题可以简要表述为：在图像预处理后，即可方便地计算出描述物体尺寸和形状的一些特性，如物体的面积、周长、长度、宽度、矩形度、圆形度、不变矩、相似度和形状描述等，进而进行图像识别[30]。 3.3.2 火灾图像的预处理

我们知道火灾在燃烧过程中，会产生大量烟雾、火焰和高温和各种气体等。因此，在连续影像中长时间地表现为高亮度时，它是火灾存在的最原始、最直接的特征。我们根据火灾特定的环境，取RGB三基色，再根据阈值大小得到火灾活动的不同区域，从而排除非火灾因素，做出是火灾和非火灾的准确判断。

1、火灾图像的滤波

在实际工作中，我们所获取的火灾数字图像往往要受到拍摄、仪器以及周围环境的影响，使得图像失去本来面目或者存在各种各样的噪声。为消除噪声，校正失真，不让干扰信息影响到后续图像的识别，需要对图像进行滤波处理，使之恢复图像的本来面貌，把图像变成人眼容易观察、机器容易识别的图像。

图像的滤波常用的方法有线性滤波和中值滤波。其中，线性滤波具有低通性，在去除噪声的同时，也可能将图像的边缘搞模糊化了。

中值滤波在去除噪声的同时，不会影响到图像边缘问题，它是一种较好的非线性的滤波方法[35]。其基本原理：是对数字图像中的某一点像素，用该点周围小区域中的其他各点的灰度值的中值来代替该点灰度值。该方法是将一个点的特定长度或形状的领域称为窗口。在一维的情形下，中值滤波器是一个含有奇数像素的滑动窗口。窗口正中间那个像素的值用窗口内像素值的中间量代替。

我们设输入数据序列为?xi,i?I?，I为自然数集合或子集，窗口长度为n，则滤波器输出为：

yi?Med?xi??Med?xi?u...xi....xi?u? 公式（3-9）

其中Med表示取xi的中值，i?I，u?(n?1)/2。将中值滤波应用到二维上，设

?x,(i,j)?I?表示数字图像各像素点的灰度值，A为滤波窗口，我们可得二维中

2ij值滤波公式：

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yij?Medxij?Medx(i?r),(j?r),(r,s)?A,(i,j)?I2 公式（3-10）

滤波窗口A有线形、方形、十字形、圆形和菱形等许多种，不同滤波窗口的滤波效果也不尽相同。二维中值滤波要比一维中值滤波效果好，能有效抑制噪声的同时，不会干扰到图像的边缘信息。因此，在实际使用中，我们采用3?3的滤波窗口大小。能够保持图像边缘细节。 3.3.3 火灾图像的分割

火灾图像分割的目的是抑制火焰颜色的干扰，使得火灾识别能更有效有序地进行。其方法就是将图像中具有一定涵义的不同区域进行分割，使得这些区域不

自相交，所得到的区域都具有相同的特性[36]。火灾燃烧在连续影像中具有 自然特性有：燃烧的色谱特性；相对稳定性；纹理特性；蔓延增长的趋势特性等，我们采用背景差分法将当前图像与参考图像进行剪影操作，来判断在监控区域是否有火灾存在。

火焰图像的处理就是用当前图像减去参考图像而得到目标图像中不需要的图像部分，而只保留所关心的图像。在图像处理过程中，图像分割可以定义为将数字图像分割成不相交（不重叠）区域的过程。设数字化图像序列fi(x,y)，(x,y)为图像区域的表示，(x,y)??，i为当前图像，i?1,...,N，N为总图像数。实际操作中，N应大于2。将现有当前图像与参考图像?fo(x,y)?进行比较，计算二者差的图像的公式为【37，38】：

?????fi(x,y)??fi(x,y)???fo(x,y)? 公式（3-11）

?fi(x,y)为一个差值图像序列，表示fi(x,y)与参考图像?fo(x,y)?的差别。要将图像转化为二值图像，需设置一个阀值，这里我们应用阀值迭代算法求解一个最佳阀值。阀值迭代算法跟数学上的逐渐逼近和迭代类似。设一副图像的最佳阀值为

T，算法思想是首先按某种规则取得图像的一个阀值t，然后不断的对t进行修正，

直到t无限趋近于T，算法具体步骤具体分为5步[39]：

Step1：计算图像的最大灰度值Zmax和最小灰度值Zmin，

t??Zmax?Zmin?2；

__Step2：根据阀值t将图像分割为前景和背景，计算两者的平均灰度值Zf、

?________?Step3：计算新阀值t0??Zf?Zb?2；

??Step4：若t0?1，则t?t0，转Step2，否则t为预先假定的最佳阈值T，转

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__Zb；

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