2火灾信息探测及数据处理方法

火灾探测与自动报警工程第二章火灾信息探测及数据处理方法2主要内容2.1火灾基本现象及过程2.2火灾信息探测方法2.3火灾信号处理方法23基本火灾现象热温度变化是重要的火灾特征参数之一缓燃或阴燃时，温度不易被鉴别出来燃烧气体与烟雾CO、CO2、较大分子团、悬浮的未燃烧微粒等构成的气溶胶，0.01mm左右人眼可见的燃烧生成物，0.03~10mm的液体或固体颗粒火焰34普通可燃物火灾过程4初起阴燃5典型火灾过程特点初起和阴燃阶段占时较长产生大量气溶胶、烟雾环境温度变化不大火焰燃烧阶段火势蔓延迅速明火燃烧，环境温度变化明显烟雾量相对减少并趋于饱和全燃阶段产生强烈火焰辐射大量红外线、紫外线感烟探测器感温探测器感光探测器56建筑火灾过程初起阶段：火灾燃烧范围不大；室内温度差别大；火灾发展速度较慢，火势不稳定；火灾发展时间受点火源、可燃物性质和分布、通风条件影响发展阶段：可能发生轰燃，引起全室燃烧；全室温度很高；大量火焰和烟气，燃烧状态主要受通风控制安装配备灭火设备设置火灾探测和火灾报警装置设置有耐火性能的防火分隔物选用耐火程度高的建筑结构67工业企业火灾油、液化烃等可燃物质的火灾起火速度快，迅速达到全燃阶段无阴燃阶段，很少有烟雾遮蔽可燃气体或易燃液体蒸气的火灾可能直接引起轰燃或爆炸微弱烟雾浓度和恶劣环境烟雾浓度监测感光探测器气体探测器高精度空气抽样分析技术782.2火灾信息探测方法89火灾探测方法910空气离化探测法利用放射性同位素释放的a射线将空气电离，产生正负离子，使得带电腔室（电离室）内空气具有一定的导电性，在电场作用下形成离子电流当烟雾进入电离室内，比表面积较大的烟雾粒子利用其俘获和阻挡特性，俘获和阻挡其中的带电离子，产生离子电流变化离子电流变化与烟雾浓度有直接线性关系，可用电子线路加以检测，获得与烟雾浓度直接相关的电信号，用于火灾确认和报警1011空气离化探测法离子感烟探测器对火灾初起和阴燃阶段的烟雾气溶胶浓度非常灵敏有效探测器寿命一般可达10~15年缺点由于使用了核放射，可能造成污染，因此报废后需集中由专业机构或部门处理放射源1112光电探测法根据火灾所产生的烟雾颗粒对光线的吸收和散射作用，来实现感烟式火灾探测的方法对火灾初起和阴燃阶段的着色烟雾颗粒可以有效探测缺点由于感光元件和发光元件长期处于工作状态，寿命较短（解决方法？）1213热（温度）探测法根据物质燃烧释放出的热量所引起的环境温度升高或其变化率大小，通过热敏元件与电子线路来探测火灾的方法常用热敏元件：电子测温元件（热敏电阻）、双金属片、感温膜盒、热电偶等缺点：除热敏电阻外，一般感温元件热滞后性较大，对阴燃和温度变化不明显的阶段探测效果较差1314火焰（光）探测法根据物质燃烧所产生的火焰光辐射的大小，其中主要是红外辐射和紫外辐射的大小，通过光敏元件与电子线路来探测火灾的方法一般采用被动式光辐射探测原理，用于探测明火燃烧阶段紫外式感光多用于油品和电气火灾，红外式感光多用于普通可燃物和森林火灾缺点：易受环境影响和环境光的干扰1415可燃气体探测法物质燃烧初期产生的烟气体或易燃易爆场所泄露的可燃气体，利用热催化元件、气敏半导体元件或三端电化学元件的特性变化来探测可燃气体浓度或成分，预防火灾和爆炸危险多用于工业环境，需采用防爆式结构1516复合式火灾探测法根据普通可燃物火灾模型，在同一时间段内对火灾过程中的烟雾、温度等多个参数进行探测和综合数据处理，以兼顾火灾探测可靠性和及时性为目的，分析判断火灾现象，确认火灾16172.3火灾信号处理方法1718信号信号的描述时域描述：以时间t为自变量，用一个时间函数来表示信号。是信号的自然表现形式，即信号是以随时间变化的形式出现或存在的，信号的时域描述只能反映信号随时间变化的总体情况1819频域描述：从检测结果能否反映被测信号出发，所关心的是信号的另外一种描述，把信号从时间域变换到频率域，即以频率f作为自变量建立信号与频率之间的函数关系。可揭示信号中各分量的频率构成情况，为准确地检测信号提供理论依据幅值域描述：信号幅值取各种可能值的机会时延域描述：信号自身的瞬时值相关程度或两信号相关程度1920火灾探测信号特征1随机性：由于发生火灾是一种随机事件，而且火灾参量的变化随火灾的发展而变化，因此，火灾传感器的输出信号x(t)是事先未知的或不能确定的随机信号。由于环境条件的变化和火灾信号的趋势特性，火灾传感器的输出信号是非平稳随机过程。20212.非结构性：由于火灾传感器输出的火灾信号和非火灾信号极其相似，虽然人们知道怎样处理火灾信号，但却难以用数学语言精确描述；存在实际范例可供学习；其识别与判断是一种联想、预测过程21223.趋势特征非火灾信号有明显的稳态值，而火灾信号有比较明显的、持续时间较长的正向或负向变化趋势特征。22234.频谱特征在不同尺寸、不同形状的房间内进行了多种材料的火灾实验，火灾初期烟的主要频率集中在0－15mHz，温度频率主要集中在0－55mHz，出现明火后的火焰频率为8－12Hz2324探测器输出信号24()()()()fnnxtxtxtxt火灾时非火灾时()()fnxtxt：火灾特征参数信号：其他因素引起的非火灾信号，即噪声25火灾信号与噪声火灾信号与噪声无关无法从x(t)中分离出xf(t)非火灾时xn(t)可能产生类似xf(t)的变化2526输出信号都是由一个慢变低频成分和一个快变高频成分组成非火灾时，传感器输出信号有明显的稳态值火灾时信号有明显的正向或负向趋势特征信号的正负趋势变化持续了较长时间26如果对趋势判断有误或信号处理不当，可能误报，因此降低误报的关键在于区别xn(t)和xf(t)27火灾探测报警系统工作流程2728火灾信号处理方法28算法处理阈值比较法类比判断法分布智能方法固定阈值检测法变化率检测法斜率算法趋势算法模糊逻辑算法神经网络算法统计算法29阈值比较方法目前运用最多的火灾传感器是开关量式的，此类探测器使用直观法对单个传感器进行处理，即对火灾传感元件的信号幅值进行处理2930阈值比较方法基本原理：直接对敏感元件的输出信号幅值进行处理，如烟雾颗粒的光电散射信号幅值、烟雾引起的离子电流变化幅值或温度信号幅值等，与预先设定的信号阈值或信号变化率进行比较，当信号幅值超过设定阈值时，或信号变化率大于设定信号变化率时，输出火灾报警信号主要方法：固定阈值检测法、变化率检测法3031阈值比较方法固定阈值检测法将火灾信号幅值与预先设定的信号阈值进行比较，超过设定阈值时，输出火灾报警信号3132固定阈值检测法32为了提高火灾探测过程的可靠性和抗干扰能力，一般要对信号进行平均和延时处理，采取在一段时间内对信号x(t)进行积分的方法：001()();()[()]ttXtxtdtytTXttt举例说明，在哪种情况下可能会出现干扰33变化率检测法火灾时温度的突变产生信号变化，利用信号上升速率与设定阈值比较，判定火灾的发生为了提高火灾探测过程的可靠性和抗干扰能力，也可以对信号进行平均和延时处理34阈值比较方法特点：电路简单，易于实现开关量:绝对门限；模拟量:相对门限(门限补偿)缺点:环境适应性和抗干扰能力较差，误报率高35类比判断方法基本原理：将火灾信号特征和检测数据的处理过程用较为完整的数学表达式来描述，利用火灾信号具有的明显的趋势性和火灾信号波形斜率大小，即火灾产生过程中虽然火灾信号受到外界条件的影响会出现上、下波动，但是从整个发展过程分析，其趋势变化方向却是一定的，将火灾信号转换为随报警因素的变化而连续变化的模拟量信号并进行相应的数据处理和判定火灾。36趋势算法Kendall-p趋势算法只需0和1的加法运算，具有递归算式110()[()()]NNijiynuxnixnjn—离散时间变量N—窗长u(x)—单位阶跃函数u(x)=1x=0;u(x)=0x0;11()(1){[()()][()()]}NiynynuxnxniuxnixnN37y(n)的最大值为N(N+1)/2，则定义相对趋势值为：()()(1)/2ynnNN=实际值最大值[()]1()[()]0()DytytSDytytS()1()0DSDS或38Kendall-p趋势算法的缺点1、正、负趋势计算需采用两个算式表达2、对火灾信号阶跃变化不敏感，可能因其趋势值达不到判别阈值而出现漏报3、对信号上升或下降的趋势十分敏感，使它易受干扰信号影响，产生误报警4、单位阶跃函数u的转折阈值为0，阈值太小，使趋势算法对信号变化过于敏感，抗干扰性差，易产生误报警395、只能简单判断信号的正向和负向趋势，不能识别信号稳态值和信号变化是位于稳态值的上方还是下方，对非火灾信号会产生误报警6、窗长N选择不当，会导致延时报警，甚至漏报7、不反映信号变化幅度的具体值，只响应信号的变化趋势40复合Kendall-p趋势算法41特定趋势算法当干扰信号使探测器输出信号在稳态值上下波动，若无法分辨稳态值，会将上下波动合并判定为一个方向上的大幅度趋势变化，而产生误报警42特定趋势算法只输出信号大于稳态值的正趋势或小于稳定值的负趋势，不响应小于稳定值的正趋势和大于稳定值的负趋势，因而成为特定趋势算法基本解决了第4、5项不足43可变窗特定趋势算法解决了第4、5、6项不足为了窗长能自适应信号的变化，将窗长分为两部分：1、固定值较小，能快速检测到信号的变化2、可变值随信号趋势而逐渐增加，长窗能平滑短时干扰44斜率算法斜率算法火灾探测信号在正常条件下有其稳定值，即使存在干扰和噪声，信号也是在稳定值上、下波动。根据此稳定值与输出信号在某一时间内的相对差值来定义信号的斜率，然后根据信号斜率是否超过报警阈值来判决火灾45斜率算法问题的提出46定义相对差值函数为了克服干扰，并且只有在信号大幅度变化时其斜率才有意义，故引入累加函数定义斜率函数()()WWRxndnR()an[(1)1][(1)]0[(1)1][(1)]0gggganudnSSanuSdnS()()[()]gndnanN()0(0)()1(0)xxxx47趋势算法比较算法种类计算过程探测精度适用场所Kendal-π趋势算法简单一般普通性质的场所斜率法简单适中普通性质的场所特定趋势算法较简单较好环境干扰信号较强，常有突发事件发生的场所可变窗特定趋势算法较复杂好环境干扰信号强但性质重要要求探测精度高的场所复合趋势算法复杂好环境复杂，单一信号无法准确判定火灾的场所48分布智能方法统计算法功率谱检测算法参数模型算法信号互相关算法模糊逻辑算法神经网络算法49功率谱检测算法火灾探测信号可看作片段平稳的随机过程，利用信号的自相关函数和功率谱密度特征进行火灾检测假设信号频率在某范围内，并在此范围讨论功率谱密度设非火灾时参考信号X，计算火灾信号与参考信号的平均功率差，当达到某一阈值时，即可判定为火灾50参数模型算法绝大多数随机过程可以用一个白噪声信号通过一个有理传输函数的系统来逼近，根据已掌握的待测随机过程的特征与知识建立准确或近似模型，估计模型参数，再用该模型估计或检测所输入的随机过程51对于火灾检测来说：首先选择合适的模型根据非火灾信号估计出非火灾模型参数利用标准试验火试验数据构造火灾模型并估计参数将待测信号输入两个模型，根据模型输出误差判断该信号是否为火灾信号目前的模型自回归模型滑动平均模型极点-零点模型52互相关算法采用单个传感器很难区分抽烟等虚假现象该算法采用数学模型方法描述受限空间火灾的早期状态和特征利用温度、烟雾和CO气体传感器信号，根据受限空间参数和区域模型计算公式得到火源的热释放速率、烟发生率、CO气体产生率经过定义互相关函数、迭代计算和误