智能家居防火系统的算法研究

【摘要】随着科学技术和经济的快速发展，生活水平的提高，人们越来越重视家居生活的舒适性、安全性和智能性，智能家居也成为了未来家居的发展趋势。家居防火系统是智能家居系统中的重要组成部分，特别是由于近年来家庭火灾显著增加，因此研究家居防火系统就有着很实用的意义。智能家居防火系统最主要的任务就是能够识别早期火灾，准确分清其他火情，并且通知中控系统或其他联动系统，使人们的生命财产损失最小化。本文在分析火灾特种特征的基础上，摒弃传统火灾探测系统使用单一信号探测的方法，选用火灾发生时的温度变化，烟雾浓度变化以及CO浓度信号作为系统的输入信号，采用多源信息融合技术提高探测的准确性和可靠性。针对选用的探测信号，首先分别运用模糊推理和神经网络算法作为处理算法进行系统设计，并且根据国内外标准试验火灾数据作为样本数据进行仿真与分析，对比分析发现使用单独的算法并不能取得理想结果，提出结合模糊控制和神经网络双方优点的模糊神经网络算法，在选择神经网络时，对比分析常用的神经网络算法：RBF和BP算法，发现在相同样本相同误差情况下，RBF网络收敛速度更快。文中提出了一种结构等价型的模糊RBF神经网络算法，采用六层神经网络结构来实现模糊系统的模糊化和规则推理，并且在隐含层到输出层之间的权值计算的时候，引入动量因子来加速收敛。仿真结果表明该算法比单独使用模糊推理和神经网络算法效果更好，稳定性和准确性有显著提升，误报减少，而且能够在火灾发生较早时期就产生响应，大大减小居民损失。文中将火灾探测系统分为两部分设计，第一部分是模糊RBE神经网络，其输出是三种火情的概率，第二部分是模糊推理系统，针对第一部分输出阴燃火和明火火灾概率处于中间值0.5附近比较难判断时，根据火灾信号特征，引入了烟雾持续时间信号来进行模糊推理判决，使系统输出的火灾概率更加准确，误报率更低，仿真结果令人满意，表明系统具有一定抗干扰能力。
【作者】周志刚；
【导师】徐炳吉；
【作者基本信息】中国地质大学（北京），控制理论与控制工程，2014，硕士
【关键词】智能家居；家居防火；模糊神经网络；

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