楊幫華 董 崢 張永懷

(上海大學(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院自動(dòng)化系上海市電站自動(dòng)化技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室1，上海 200072;河南漢威電子股份有限公司2，河南 鄭州 450000)

0 引言

火災(zāi)是可燃物和助燃物在一定條件下發(fā)生的劇烈化學(xué)反應(yīng)。火災(zāi)發(fā)生過程中生成的燃燒產(chǎn)物主要有氣溶膠、煙霧、光、熱和燃燒波等［1］。由于火災(zāi)發(fā)生的隨機(jī)性、使用環(huán)境的多樣性和火災(zāi)信號(hào)的非結(jié)構(gòu)性，導(dǎo)致火災(zāi)誤報(bào)頻頻發(fā)生。因此，采用合適的火災(zāi)信號(hào)處理算法、建立有效的識(shí)別模型預(yù)報(bào)火情是火災(zāi)探測(cè)的關(guān)鍵。

目前，火災(zāi)探測(cè)領(lǐng)域主要采用以下幾種識(shí)別算法。①傳統(tǒng)算法:20世紀(jì)90年代前期，火災(zāi)探測(cè)算法可歸納為閾值法和持續(xù)時(shí)間算法。閾值法是將火災(zāi)信號(hào)幅度與設(shè)定的門限進(jìn)行比較，超過門限時(shí)判斷發(fā)生火災(zāi)。持續(xù)時(shí)間算法將火災(zāi)信號(hào)分為高頻部分和低頻部分，當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時(shí)，傳感器信號(hào)低頻部分超過預(yù)定門限的持續(xù)時(shí)間比正常情況下多?；馂?zāi)信號(hào)通過與正常或干擾情況下的信號(hào)激勵(lì)條件進(jìn)行比對(duì)輸出報(bào)警信號(hào)，達(dá)到火災(zāi)識(shí)別的目的［2－3］。②人工智能算法:20世紀(jì)90年代后，火災(zāi)探測(cè)算法與人工智能、自動(dòng)控制和信號(hào)處理等技術(shù)相互融合［4］，能夠根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)自動(dòng)調(diào)整運(yùn)行參數(shù)，即具有自學(xué)習(xí)功能和自適應(yīng)能力，更適合對(duì)具有突發(fā)性和時(shí)變性的火災(zāi)信號(hào)進(jìn)行識(shí)別處理［5］。

本文建立的火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)主要應(yīng)用于電站、變壓器間和配電室等室內(nèi)封閉空間。當(dāng)發(fā)生火災(zāi)時(shí)，室內(nèi)產(chǎn)生高溫以及高強(qiáng)度的火焰輻射，系統(tǒng)前端采用溫度-火焰復(fù)合探測(cè)器進(jìn)行構(gòu)建，將探測(cè)到的溫度及火焰輻射通過一定的信號(hào)預(yù)處理電路進(jìn)行放大、濾波和A/D轉(zhuǎn)換，得到的數(shù)字信號(hào)送入微處理器中進(jìn)行分析判斷。為了采用智能算法進(jìn)行火災(zāi)識(shí)別，依據(jù)特種火災(zāi)探測(cè)器國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了多次試驗(yàn)，通過上位機(jī)軟件獲取了大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，并根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，重點(diǎn)研究了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fuzzy neural network，F(xiàn)NN)在火災(zāi)探測(cè)中的應(yīng)用。

1 火災(zāi)探測(cè)硬件系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)由溫度-火焰復(fù)合探測(cè)器、放大濾波、A/D轉(zhuǎn)換、微處理器識(shí)別和數(shù)據(jù)輸出五部分組成，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖Fig.1 Block diagram of fire detection system

系統(tǒng)通過溫度-火焰探測(cè)器對(duì)火災(zāi)信號(hào)進(jìn)行探測(cè)。其中，溫度探測(cè)器同時(shí)探測(cè)目標(biāo)溫度和環(huán)境溫度，火焰探測(cè)器探測(cè)波長(zhǎng)為4.3 μm 和 3.8 μm 的紅外輻射，探測(cè)角度為120°。伴隨著起火過程，環(huán)境溫度會(huì)逐漸升高，紅外輻射強(qiáng)度會(huì)發(fā)生大幅變化，通過對(duì)兩種火災(zāi)信號(hào)的綜合處理，可增強(qiáng)火災(zāi)檢測(cè)的可靠性。放大濾波部分將火災(zāi)信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)放大，并進(jìn)行濾波處理，以去除信號(hào)噪聲和毛刺，使信號(hào)更平滑、更易識(shí)別。A/D轉(zhuǎn)換部分將模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號(hào)，輸出的數(shù)字信號(hào)在微處理器中通過信號(hào)處理算法進(jìn)行識(shí)別處理。最后，單片機(jī)中處理的結(jié)果通過數(shù)據(jù)輸出部分輸出報(bào)警信號(hào)，由火災(zāi)報(bào)警燈進(jìn)行顯示。

在火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)中，需要全面權(quán)衡報(bào)警信號(hào)的靈敏度和精度。因此，針對(duì)微處理器識(shí)別算法的選擇與設(shè)計(jì)這一核心問題，本文重點(diǎn)研究了基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的火災(zāi)信號(hào)識(shí)別算法，旨在保證在一定靈敏度的基礎(chǔ)上提高系統(tǒng)的探測(cè)精度。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

基于上述探測(cè)系統(tǒng)，在室外27℃微風(fēng)的環(huán)境下，將探測(cè)器固定在1.5 m高處，依據(jù)特種火災(zāi)探測(cè)器國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 15631-2008，進(jìn)行I級(jí)(25 m)、Ⅱ級(jí)(17 m)、Ⅲ級(jí)(12 m)靈敏度試驗(yàn)。數(shù)據(jù)獲取過程如下。

① 將2000 g無水乙醇(濃度95%)倒入厚2 mm、底面尺寸為33 cm×33 cm、高為5 cm的鋼板容器中;

②采用火焰點(diǎn)火方式;

③在探測(cè)器距火源中心12 m處，點(diǎn)燃乙醇火，記錄有火狀態(tài)下的數(shù)據(jù)30 s，然后用擋板擋住探測(cè)器5 s，記錄對(duì)應(yīng)的無火情況下試驗(yàn)數(shù)據(jù)5 s，重復(fù)以上操作，記錄整個(gè)過程的試驗(yàn)數(shù)據(jù);

④在探測(cè)器距火源17 m處，重復(fù)步驟③，記錄整個(gè)過程的試驗(yàn)數(shù)據(jù);

⑤在探測(cè)器距火源25 m處，重復(fù)步驟③，記錄整個(gè)過程的試驗(yàn)數(shù)據(jù)。

通過上述數(shù)據(jù)采集過程，最終得到分別距火源中心12、17、25(單位:m)的試驗(yàn)數(shù)據(jù)上千組，為應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)識(shí)別打下基礎(chǔ)。

2 火災(zāi)探測(cè)軟件算法

2.1 模糊邏輯與火災(zāi)探測(cè)

模糊理論是由美國(guó)學(xué)者、加利福尼亞大學(xué)著名教授Zadeh于1965年首先提出的。1974年英國(guó)的Mamdani將模糊理論用于工業(yè)控制，取得了良好效果。模糊邏輯主要具有如下特點(diǎn):

①在設(shè)計(jì)系統(tǒng)時(shí)不需建立被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型，只要求掌握現(xiàn)場(chǎng)操作人員或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)和操作數(shù)據(jù);

②由工業(yè)過程的定性認(rèn)識(shí)出發(fā)，建立語言變量控制規(guī)則方便快捷;

③算法簡(jiǎn)單，執(zhí)行快，實(shí)現(xiàn)方便，容易普及和推廣［6－7］。

將模糊邏輯應(yīng)用于火災(zāi)探測(cè)報(bào)警技術(shù)，首先須建立相應(yīng)的輸入輸出規(guī)則關(guān)系庫，這是整個(gè)算法的關(guān)鍵。但由于火災(zāi)是一個(gè)非常復(fù)雜的非線性結(jié)構(gòu)對(duì)象，存在燃燒產(chǎn)物、燃燒環(huán)境等一系列不確定因素，因此，單純依靠模糊邏輯很難建立全面準(zhǔn)確的模糊規(guī)則庫，不能達(dá)到理想的辨識(shí)效果。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與火災(zāi)探測(cè)

誤差反向(back-propagation，BP)、徑向基函數(shù)(radial-basis function，RBF)和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(probabilistic neural network，PNN)三種算法廣泛應(yīng)用于火災(zāi)探測(cè)。其中，PNN網(wǎng)絡(luò)較為靈活，但隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)量大，儲(chǔ)存量大，執(zhí)行速度較慢。RBF是一個(gè)局部逼近的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，訓(xùn)練速度快，但隱含層神經(jīng)元較多［8］。BP網(wǎng)絡(luò)是最廣泛應(yīng)用的模型，經(jīng)過訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)可以更好地適應(yīng)環(huán)境，速度適中。因此，本文采用BP網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建火災(zāi)探測(cè)模型。

然而，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于火災(zāi)探測(cè)技術(shù)，僅憑借有限的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)來構(gòu)造規(guī)則是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。由于試驗(yàn)環(huán)境與現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境是有差別的，而火災(zāi)信號(hào)檢測(cè)不可能多次現(xiàn)場(chǎng)重復(fù)試驗(yàn)以獲得所有狀態(tài)的樣本。因此，單純依靠神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣不能達(dá)到理想的效果［9］。

2.3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與火災(zāi)探測(cè)

在火災(zāi)探測(cè)中，單純依靠模糊邏輯或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都存在一定的局限性，不能達(dá)到理想的辨識(shí)效果，如將兩者結(jié)合則具有廣闊的前景。因此，本文采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行火災(zāi)信號(hào)的識(shí)別。

2.3.1 基本結(jié)構(gòu)

本文建立的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用串聯(lián)型結(jié)構(gòu)，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)框圖Fig.2 Basic structure of fuzzy neural network

圖2中，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的作用如下。

①輸入層，溫度-火焰復(fù)合探測(cè)器的輸出信號(hào)(即目標(biāo)溫度、環(huán)境溫度和紅外輻射等信號(hào))作為網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)。

②信號(hào)預(yù)處理，對(duì)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行放大、濾波和A/D轉(zhuǎn)換。需要指出的是，對(duì)輸入量進(jìn)行歸一化處理，可以防止小數(shù)值被大數(shù)值淹沒而影響網(wǎng)絡(luò)校正進(jìn)程。

③預(yù)測(cè)層，通過輸入訓(xùn)練樣本來調(diào)節(jié)連接權(quán)值。

④模糊推理層，完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出的有火概率和無火概率的模糊推理。

⑤輸出層，最終的輸出為火災(zāi)概率。對(duì)火災(zāi)概率應(yīng)用門限法進(jìn)行判斷，將閾值設(shè)為0.5，即火災(zāi)概率大于0.5時(shí)輸出報(bào)警信號(hào)，判斷有火災(zāi)發(fā)生。

2.3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建過程

對(duì)前端傳感器的輸出信號(hào)(目標(biāo)溫度、環(huán)境溫度和紅外輻射等火災(zāi)信號(hào))進(jìn)行信號(hào)預(yù)處理，獲得較為理想的數(shù)據(jù)，從而根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)，進(jìn)行模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，構(gòu)建過程如下。

①建立一個(gè)三輸入、兩輸出、隱含層為七層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入信號(hào)為目標(biāo)溫度、環(huán)境溫度和紅外輻射，輸出為有火概率和無火概率。將現(xiàn)場(chǎng)采集的試驗(yàn)數(shù)據(jù)分成兩部分，200組作為訓(xùn)練樣本，200組作為檢驗(yàn)樣本。通過誤差反向傳播算法對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，修改權(quán)值達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)誤差，然后對(duì)檢驗(yàn)樣本進(jìn)行仿真，得到200組輸出，包括有火概率和無火概率。

由此可以看到，當(dāng)有火概率大于0.8時(shí)，可以肯定發(fā)生了火災(zāi);而當(dāng)有火概率小于0.2時(shí)，可以認(rèn)為沒有發(fā)生火災(zāi)。但當(dāng)門限定為0.5，而網(wǎng)絡(luò)輸出為0.49和0.51時(shí)，則很難做出判斷。因此，須采用模糊推理對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出作進(jìn)一步處理。

②模糊推理的進(jìn)一步處理包括輸入量和輸出量的模糊量化和標(biāo)定、建立控制規(guī)則表以及精確化過程。

輸入量為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的有火概率和無火概率P1、P2，輸出量為火災(zāi)發(fā)生的概率P。首先將它們轉(zhuǎn)化為模糊量，并給出 P1、P2和 P的上下限(均為［0，1］)作為論域U。

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和火災(zāi)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出P1、P2分成三級(jí)，即大(PL)、中(PM)、小(PS)，火災(zāi)發(fā)生概率P分成二級(jí)，即大(PL)、小(PS)，均采用高斯函數(shù)作為隸屬函數(shù)。

構(gòu)造模糊集{Ai}、{Bi}和{Ci}，其中 Ai、Bi分別表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出P1、P2在隸屬度函數(shù)作用下的值域范圍，Ci表示火災(zāi)概率P在隸屬度函數(shù)作用下的值域范圍，i表示建立的模糊規(guī)則數(shù)，本文建立了三條模糊規(guī)則，因此 i∈［1，3］。

建立控制規(guī)則是模糊邏輯判決的核心。模糊邏輯推理方法主要有Zadeh法、Mamdani法和Larsen法等，本文采用Mamdani法來實(shí)現(xiàn)模糊邏輯推理。以兩個(gè)輸入(有火概率P1和無火概率P2)和一個(gè)輸出(火災(zāi)概率P)的辨識(shí)系統(tǒng)為例，其規(guī)則一般可表示為“P1是Ai且 P2是 Bi，則 P 是 Ci”，即“若有火概率為 0.6，且無火概率為 0.4，則火災(zāi)概率為 0.7”。

在推理得到的模糊集合中，取一個(gè)能代表這個(gè)模糊推理結(jié)果可能性的精確值的過程稱為精確化過程。常用的精確化方法主要有最大隸屬度函數(shù)法、中位數(shù)和重心法，本文選用重心法進(jìn)行精確化。

采用Mam-dani的Min-Max-COA法進(jìn)行模糊推理后，通過加權(quán)平均進(jìn)行反模糊化，準(zhǔn)確的火災(zāi)概率輸出量為:

2.3.3 訓(xùn)練結(jié)果

首先，在采集獲取的數(shù)據(jù)中，選取200組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建。初始學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.1，誤差極限設(shè)定為0.001，訓(xùn)練步數(shù)設(shè)定為3000。對(duì)訓(xùn)練樣本集重復(fù)強(qiáng)化訓(xùn)練，直到誤差極限達(dá)到設(shè)定值即完成網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，從而用于系統(tǒng)仿真。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)誤差收斂曲線如圖3所示。

圖3 誤差收斂曲線Fig.3 Error convergence curve of neural network

在Matlab中建立模糊推理系統(tǒng)，確定有火概率和無火概率的模糊控制規(guī)則，建立如下模糊規(guī)則。

if(有火概率P1is PS)and(無火概率P2is PL)then(火災(zāi)概率P is PS);

if(有火概率P1is PM)and(無火概率P2is PM)then(火災(zāi)概率P is PL);

if(有火概率P1is PL)and(無火概率P2is PS)then(火災(zāi)概率P is PL)。

然后，再選取200組樣本作為檢驗(yàn)樣本，按模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程進(jìn)行仿真計(jì)算。對(duì)200組檢驗(yàn)樣本進(jìn)行了20次仿真計(jì)算，每次分別使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)兩種方法進(jìn)行仿真。

通過NN和FNN兩種方法，分別得到的誤報(bào)樣本數(shù)及識(shí)別正確率如表1所示。

表1 仿真結(jié)果Tab.1 Comparison of simulation results

表1中，NN誤報(bào)數(shù)表示在每次重復(fù)試驗(yàn)中，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(NN)對(duì)200組樣本進(jìn)行識(shí)別產(chǎn)生的誤報(bào)組數(shù)，即將有火識(shí)別為無火或?qū)o火識(shí)別為有火。NN正判率由式(2)計(jì)算得到;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)誤報(bào)數(shù)及其正判率也可由同樣的方法得到。

最后，即得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)經(jīng)過20次試驗(yàn)后的火災(zāi)識(shí)別正確率。對(duì)20次的識(shí)別正確率進(jìn)行平均，得到應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法達(dá)到的識(shí)別正確率為90%，與采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，火災(zāi)識(shí)別率提高了3%。

3 結(jié)束語

本文將溫度-火焰復(fù)合探測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用于電站、變壓器間、配電室等室內(nèi)封閉空間進(jìn)行火災(zāi)識(shí)別，并采用FNN智能算法進(jìn)行火災(zāi)識(shí)別，具有自學(xué)習(xí)、并行處理、容錯(cuò)能力強(qiáng)和充分利用專家經(jīng)驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)。與采用NN算法相比，采用FNN提高了3%的識(shí)別率，在一定程度上提高了火災(zāi)探測(cè)系統(tǒng)的識(shí)別精度，為進(jìn)一步的火災(zāi)探測(cè)研究打下了基礎(chǔ)。

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