基于多傳感器數據融合的火災預警系統

摘要：為避免火災造成的嚴重損失，實現火災早期報警，本系統通過對火災發生過程和產物的研究比較，采用多種傳感器對火災發生初期火災特征較明顯的幾個參數進行監測，并實時反饋回采集的數據。系統利用D-S證據理論對多傳感器數據進行融合分析，實現對同一目標的判斷；本系統通過利用D-S證據理論對多傳感器數據融合的方法，不僅彌補了采用單一傳感器的不足，而且很大程度上降低系統判斷結果的不確定性，提高了系統預警的準確性和可靠性。
關鍵詞：D-S證據理論；多傳感器；數據融合；火災預警

火災探測是關系人民生命財產安全的重大課題。隨著火災探測技術的不斷發展，人們對火災的認識也越來越深入，不斷涌現出新的探測手段。然而現有的大多數火災探測器只能在火災發生到難以控制的形勢下才發出報警信號。而那些由于長期運行導致設備過載、過熱、短路產生火災的場所，如計算機機房、精密儀器實驗中心、網絡數據中心等，需要對火災進行嚴格控制，確保在火災發生初期就能及時發現火情并進行撲滅，否則造成的損失燃燒物都很少，因此如何能在火災處于萌芽狀態時，準確實現火災早期探測，避免嚴重損失是目前亟待解決的一個重大問題。火災的早期探測難題主要集中在探測對象難以選擇、探測方法單一及準確預警概率低。本系統針對這些問題，在對火災發生的過程和產物作了詳細了解以后，選擇適當的傳感器對具有明顯火災特征的幾個參數進行監測，再利用D-S證據理論對所有監測數據進行融合處理得到更為準確的判定結果。

1 火災探測對象的選定
在火災探測過程中，可以利用的火災信息很多：
(1)固態高溫產物：來源于可燃物中的雜質，以及高溫狀態下可燃物熱裂解所形成的物質。
(2)燃燒音：燃燒過程中產生的高溫，加熱周圍空氣，使之膨脹，產生一種頻率僅在數赫茲左右的壓力聲波，即是燃燒音。
(3)火焰光譜：主要由熾熱微粒的光譜輻射和燃燒氣體的特征輻射所構成。
(4)氣態燃燒產物：氣態燃燒產物的主要成分為H2O、CO、CO2、H2和O2，由于環境中濕度的影響，通常不把H2O作為火災探測參數。
由于前三點火災信息都是在火災已經發生很嚴重的情況下才產生的，且以火焰光譜進行火災探測，雖然可以有效避免環境中大部分干擾因素的影響，但為了進一步消除相關干擾因素的影響，還需要利用火焰的閃爍特征。然而，CO和CO2在空氣中的含量較低，正常大氣環境中CO含量在10 ppm以下，CO2含量大約為360 ppm。從表1中可以看到，絕大多數試驗火的CO含量均在20 ppm以上。根據火災特性，在火災初期陰燃時，CO含量更是達到最高。由圖1可知，各種不同材質在燃燒時，CO2含量也在不斷增加，且在初始成長期間，曲線斜率的變化范圍是2．5～6．5 ppm／s。因此，將氣體作為早期報警探測對象具有明顯優勢，針對以上2種氣體進行監測，將會在很大程度上反映出環境中有無燃燒現象的產生。本系統將CO的濃度、CO2的濃度變化率、環境溫度三者作為探測火災的特征參量。