摘  要： 通過分析得出火災探測信號的特征，并針對這些特征指出了減少火災誤報率和漏報率、提高火災報警準確性的智能算法，包括數字濾波、靈敏度自動調整、自動漂移補償、上升速率分析等。這些算法對實際的工程應用有著很好的借鑒價值。
關鍵詞： 火災；智能算法；火災探測信號；上升速率分析

　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：

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。

　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。
　

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：

　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。
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