基于模糊神经网络的火灾检测报警系统

摘要

随着社会经济的发展与城市规模的扩大,火灾事故发生的概率大大增加,所造成的生命财产损失也日趋严重。能够对建筑物的火灾进行准确报警,是当前火灾检测领域中的研究热点。而目前智能建筑的大力发展,对于建筑内部火灾报警的准确率要求越来越高,同时,用户对于火灾检测报警系统的可靠性也提出了更高的要求。
　　本文针对建筑物内部的火灾特征检测与报警实际需求,通过对火灾特征信号的分析,在传感技术、人工智能技术、软件技术的基础上设计了一个火灾特征信号检测与报警系统。并且主要做了以下工作:
　　首先根据火灾检测的特点,通过对当前火灾检测报警系统的分析,阐明了火灾过程中火灾信号的特征、火灾检测原理和火灾模型的建立,确定出系统需要检测的火灾特征信号以及包含的功能模块及其设计;其次,从底层传感器网络、单片机系统以及无线通信对系统的底层硬件的电路进行设计和分析;再次,软件实现部分采用C++,嵌入式C编程技术而对系统的功能进行实现。最后,采用模糊神经网络对火灾检测复杂的、非线性结构的对象进行处理,利用了模糊控制技术的推理能力和神经网络的学习能力、自适应能力等优点,对火灾探测报警的模糊神经网络模型进行训练和仿真。
　　本文完成了火灾探测报警系统的设计。结果表明模糊神经网络能够提高火灾探测准确度,降低火灾探测报警系统的误报率和漏报率,提高了系统的可靠性和智能化程度。最后对火灾探测报警系统的发展作了展望,并提出了有待进一步深入研究和探讨的问题。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

1 绪论

1.1 课题的研究背景

1.2 课题的研究意义

1.3 国外研究现状

1.4 国内研究现状

1.5 本文的主要研究内容

2 火灾检测报警系统功能与设计

2.1 系统功能分析

2.2 系统整体方案设计

2.3 系统功能与性能标准要求

3 火灾检测报警系统的硬件设计

3.1 检测传感器

3.2 单片机系统设计

3.3 无线通信接口电路设计

4 火灾检测报警系统的软件设计

4.1 功能模块软件设计

4.2火灾探测报警系统后台数据库设计

4.3 系统运行界面展示

5 基于模糊神经网络的火灾信号处理算法设计

5.1 火灾信号的特征

5.2 火灾检测信号处理方式

5.3 模糊控制技术和神经网络

5.4 火灾检测的模糊神经网络算法设计

5.5 模糊神经网络学习算法参数调整与设计

5.6 基于模糊神经网络的火灾检测仿真及分析

6 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果

致谢