智能算法在火災自動報警中的應用

王艷秋 ，王彥文 ，裴春梅 ，楊秀清

（1.北京電子科技職業學院，北京 100029；2.中國礦業大學，北京 100083）

智能算法是智能火災報警控制器判斷火災的一種算法，要想通過智能算法最大可能地減少對火災的誤報率和漏報率，提高火災報警的準確性，首先要了解火災探測信號的特征。

1 火災探測信號的特征

火災探測的原理是火災探測器或傳感器通過火災發生時產生的各種物理和化學變化特征來間接探測火災，例如通過探測火災產生的煙霧、火災引起的高溫、火焰和氣體等。

火災探測器或傳感器的輸出信號 x0（t）隨火災的發展而變化，火災的早期特征狀態不穩定，并且具有不同的表現形式，如慢速陰燃、明火和快速發展的火焰等，這些火災信號的變化量不一樣，并且火災為偶然事件，很少有觀察數據，因此，x0（t）是事先未知的或不確定的信號。此外，環境變化如氣候、濕度、灰塵、電子噪聲和人為的其他活動都有可能引起 x0（t）的變化，而這種變化的特征與火災參數變化的特征基本相似。盡管檢測x0（t）是困難的，但它們的變化還是表現了火災早期的一些特征，有時可以把 x0（t）近似看作是一種非平穩的隨機過程，主要由火災信號和非火災信號兩部分組成：

式中，xh（t）表示火災信號，xu（t）表示由其他因素引起的非火災信號，xh（t）與 xu（t）互不影響，在火災發生時無法從 x0（t）中分離出 xh（t），但是在非火災情 況下，xu（t））卻有可能產生類似 xh（t）的變化。 要想從中有效地檢測出火災信號 xh（t），就要用到智能算法。

2 智能算法的組成

所謂智能是指辨析判斷及自適應的能力，充分利用模擬量探測器所提供的豐富信息，采用具有一定判斷分析能力和應變能力的智能算法最大可能地減少對火災的誤報率和漏報率，提高火災報警的準確性。

智能算法的關鍵是要充分利用模擬量探測器所能提供的各種信息，通過對數據在時間上、變化上的全方位分析，消除環境干擾等對探測器的各種影響，正確區分真假火災情況，實現正確報警。智能算法的組成如圖1所示。

圖1 智能算法的組成

探測器發出的脈寬信號經過模數轉換處理成數字量信號，經過數字濾波，濾去高頻脈沖干擾信號，并對信號進行平滑處理，然后將信號分別與火警閾值、預警閾值和故障閾值進行數值比較。火警閾值、預警閾值和故障閾值分別等于各自的設定值加上修正值。修正值由兩部分組成，一部分為靈敏度自動調整，它根據時間的變化進行數值調整；另一部分為漂移自動補償，由時漂的積累得出。當測量值超過預警閾值時，再經過時間積累確定是否為預警；當測量值超過火警閾值時，再經過上升速率分析和時間積累，確定是否為火警；當測量值低于故障閾值時，經時間積累確定是否為故障。

3 智能算法原理

3.1 數字濾波

探測器的安裝現場通常強電設備較多，因此在數據采集的過程中，不可避免地會產生脈沖干擾，這種干擾一般持續時間短，峰值大，對這樣的數據進行數字濾波處理時，僅僅采用算術平均或移動平均濾波時，盡管對脈沖干擾進行了1/n的處理，但其剩余值仍然較大。這種場合最好的策略是：將被認為是受干擾的信號數據去掉，這就是防止脈沖干擾的平均值濾波法的原理。采用平均值濾波方法的作用是去掉信號中的脈沖干擾，同時對信號進行平滑處理。

數字濾波方法：對連續n個信號數據累加求和，從累加和中減去其中最大值和最小值，將剩下（n-2）個數據的平均值作為有效值。實質是求一次巡檢時間內所有采樣值的平均數。這里采樣周期T的確定非常重要，T過小時n增大，靈敏度降低；T過大時會出現漏報。T的倒數f是采樣頻率，f的大小與實際火災信號的頻率范圍有關。由實驗統計數據知道，火災產生時的溫度變化最大頻率 fm約為60 MHz。根據奈奎斯特（Nyquist）采樣定理規定，采樣周期因此，設計火災報警控制器的數字濾波程序時，模擬量感溫探測器的采樣周期T為8.3 s，或者說，模擬量感溫探測器的采樣頻率 f應大于0.12 Hz。

設數字濾波程序的截止頻率為fT，它是有效頻帶的極點頻率。對于低通濾波器而言，fT是上限頻率；對高通濾波器而言，fT則是下限頻率。火災探測系統的數字濾波屬于低通濾波范疇。當采樣周期T和一次巡檢時間內的采樣次數n確定后，則fT也就定了，

3.2 靈敏度自動調整

根據現場的實際情況，預先設置火災探測器的靈敏度，在探測器運行的過程中再根據時間來調整靈敏度的數值，也就是說，控制器在進行火警判斷時將會根據時間的進程、環境的變化自動調整探測器的靈敏度。

靈敏度自動調整的方法是：將靈敏度需要調整的時間點和數值預先給控制器，控制器隨時檢測實時時鐘，當時鐘到了設定的時間點，則使探測器的靈敏度等于設定的靈敏度值I。可以根據需要設定多個時間點和對應的靈敏度值。

3.3 漂移自動補償

漂移是指系統受環境變化、溫度等影響使系統工作點不能穩定在零點（原始點）的現象，漂移有時漂和溫漂之分，對于火災探測器，主要表現為與時間有關的時漂。如果探測器長期漂移的話，其靈敏度數值將偏高，因此會導致火警誤報。

由于漂移的影響，探測器的測量值會向某一個方向緩慢地變化，經過較長的一段時間后，探測器的測量值與初始工作時的測量值將產生偏差，這個偏差就是漂移補償值。

漂移補償的方法是：首先判斷本次測量值是否在補償范圍內，若是，則計算最新幾個測量值的累加值，即將上次的累加值加本次測量值減去前第（n-m）個測量值：然后求最新的幾個測量值的平均值 D，即 D=ΣXn/m，用平均值 D減去探測器的基準測量值X0，其差就是漂移補償值。最后對本次測量值進行修正計算，修正值=Xn-漂移補償值。

3.4 上升速率分析

在對探測器信號進行靈敏度的自動調整和測量值的自動漂移補償修正之后，接下來進行火警判斷。當測量值≥火警閾值時，對測量值從預警閾值到火警閾值這一段曲線進行上升速率分析。上升速率分析就是對超過火警閾值的探測器信號的上升速率進行分析，當上升速率超過速率上限時，先暫時不報火警，而是經過一段時間的延時，如果測量值不超過火警閾值，則判斷是干擾引起的，不能報火警。當上升速率小于速率下限時，判斷是因為長期緩慢漂移引起的，只有上升速率在規定范圍內的，才確認為火警。上升速率分析流程圖如圖2所示。

在實際應用中，當采樣值達到火警閾值時，該時刻tm對應閾值為ym，超過火警預警那一時刻t1對應閾值為y1，此時上升速率為：

圖2 上升速率分析流程圖

智能算法充分應用現代計算機大規模的數據處理能力，對火災數據進行多種補償、修正、判斷，提高了火災探測器區分真假火警的能力，從而減少了對火災的誤報率和漏報率，提高了火災報警的準確性。

[1]樊尚春，周浩敏.信號與測試技術[M].北京：北京航空航天大學出版社，2002.

[2]范維澄，王清安，張人杰，等.火災科學導論[M].武漢：湖北科技出版社，1993.

[3]吳龍標，盧結成，陸法同，等.電氣火災產生的機理及其對策[J].中國安全科學學報，1998（3）：25-28.

[4]吳龍標，袁宏永.火災探測與控制工程[M].合肥：中國科學技術大學出版社，1999.

[5]全國消防標準化技術委員會.消防技術標準匯編[M].北京：中國標準出版社，1994.

[6]孫景芝，韓永學.電氣消防[M].北京：中國建筑工業出版社，2000.

[7]中國消防協會.面向新世紀消防學術研討會論文集.1999.

[8]王彥文.快速斷電安全技術[M].北京：煤炭工業出版社，1996.