王 蕊 韓成浩 高 磊 王龍旭

(吉林建筑大學(xué) 電氣與計(jì)算機(jī)學(xué)院,長(zhǎng)春 130118)

0 引言

感溫探測(cè)器和感煙探測(cè)器是最常用的探測(cè)器,但都存在缺點(diǎn).感煙探測(cè)器對(duì)于產(chǎn)生黑煙或者無煙的環(huán)境反應(yīng)時(shí)間長(zhǎng),感溫探測(cè)器對(duì)于陰燃階段不敏感[1].為了解決這些問題,國內(nèi)外專家采用探測(cè)器復(fù)合的方式進(jìn)行檢測(cè),文獻(xiàn)[2]設(shè)計(jì)的復(fù)合探測(cè)器實(shí)現(xiàn)對(duì)煙霧探測(cè)的同時(shí)，對(duì)使周圍環(huán)境溫度有明顯上升的明火火災(zāi)進(jìn)行探測(cè).但該復(fù)合探測(cè)器采用有線通信形式,存在施工費(fèi)用高、工期長(zhǎng)、線路維修困難等問題.本文采用Zigbee無線通訊形式傳遞信號(hào),克服了有線傳輸?shù)娜秉c(diǎn).

1 復(fù)合探測(cè)器設(shè)計(jì)方案

復(fù)合探測(cè)器設(shè)計(jì)方案如圖1所示.控制器采用CC2530無線模塊,其內(nèi)核為51系列,該芯片耗電量低,采用電池供電.復(fù)合探測(cè)器由DS18B20芯片構(gòu)成電路采集溫度信號(hào)，由煙霧采集電路檢測(cè)煙霧濃度[3].兩種信號(hào)經(jīng)過CC2530程序設(shè)計(jì)并結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算達(dá)到報(bào)警規(guī)則后,啟動(dòng)報(bào)警器.為了保證CC2530芯片正常工作,外圍電路還包括外部時(shí)鐘源、JTAG接口、32MHZ系統(tǒng)時(shí)鐘、供電電源和穩(wěn)壓電路.

1.1 煙槽結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

煙槽的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)會(huì)影響煙霧濃度的判斷,合理設(shè)計(jì)煙槽角度和外形結(jié)構(gòu)直接導(dǎo)致火災(zāi)報(bào)警的靈敏度和可靠性.對(duì)于煙槽具體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖2所示,由接收二極管、發(fā)射二極管、迷宮、遮光板組成.在沒有煙霧粒子的情況下,接收二極管接收不到光信號(hào).火災(zāi)發(fā)生時(shí),煙霧粒子擴(kuò)散到煙槽迷宮中,通過煙霧粒子的散射作用將光信號(hào)作用到接收二極管上.實(shí)驗(yàn)證明,當(dāng)θ= 45°時(shí),探測(cè)器對(duì)于火災(zāi)信號(hào)的探測(cè)效果最好.

圖1 復(fù)合探測(cè)器設(shè)計(jì)方案Fig.1 Composite detector structure diagram

圖2 感煙探測(cè)部分的煙槽Fig.2 Smoke tank for smoke detection section

1.2 感煙探測(cè)部分

煙霧采集電路和LM324具體工作過程如圖3所示.CC2530為發(fā)射二極管提供38KHZ晶振.該晶振可以提高紅外線的抗干擾能力,避免大氣中的紅外線干擾,保證探測(cè)器穩(wěn)定工作.發(fā)射二極管在發(fā)射電路的作用下將光信號(hào)傳遞給接收二極管,微弱的光信號(hào)利用光電轉(zhuǎn)換電路轉(zhuǎn)換成電流信號(hào),LM324構(gòu)成的放大電路將電流信號(hào)轉(zhuǎn)為電壓信號(hào)并放大,最終CC2530芯片處理信號(hào),進(jìn)行火災(zāi)報(bào)警.

圖3 光電檢測(cè)部分Fig.3 Photoelectric detection part

1.3 感溫探測(cè)部分

由于DS18B20芯片具有穩(wěn)定性高、體積小、費(fèi)用低、抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，且測(cè)量的溫度范圍在-55℃～+125℃之間.當(dāng)測(cè)量溫度在-10℃～+85℃時(shí)，精度為±5℃,符合環(huán)境設(shè)計(jì)要求.對(duì)于感溫探測(cè)部分,直接采用DS18B20溫度傳感器讀取被測(cè)溫度.

2 火災(zāi)信號(hào)的判斷

2.1 復(fù)合探測(cè)計(jì)算方法

探測(cè)器采集的火災(zāi)信號(hào)極不穩(wěn)定,隨著環(huán)境條件的不同而發(fā)生變化,同時(shí)大量的非火災(zāi)信號(hào)會(huì)給火災(zāi)信號(hào)的辨識(shí)帶來很大的困難.為了減少誤報(bào)率,程序設(shè)計(jì)者在探測(cè)器投入使用前會(huì)把固定門限設(shè)的很高,減少火災(zāi)探測(cè)器頻繁報(bào)警.但這種火災(zāi)探測(cè)器的靈敏度不高,為了提高火災(zāi)探測(cè)器的靈敏度采用如圖4所示方法,將溫度值和煙霧值相互補(bǔ)償,制定一種新的火災(zāi)信號(hào)的計(jì)算方法.圖中縱坐標(biāo)代表煙霧變化率ΔS,橫坐標(biāo)代表溫度變化率ΔT,當(dāng)溫度和煙霧的變化參數(shù)處于圖中陰影部分時(shí)進(jìn)行火災(zāi)報(bào)警.

從圖中可以看出，ΔS,ΔT的變化范圍遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)的感煙探測(cè)器和感溫探測(cè)器設(shè)定的閥值,這說明復(fù)合探測(cè)器的設(shè)計(jì)可以提高火災(zāi)探測(cè)的靈敏度,并且通過改變報(bào)警的上限值和下限值，可以調(diào)整探測(cè)器的報(bào)警靈敏度和誤報(bào)率.

2.2 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)信號(hào)判斷

本文設(shè)計(jì)的復(fù)合探測(cè)器主要通過模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將溫度信息和煙霧信息融合,這兩者也是智能控制理論中的重要組成部分[4].另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將火災(zāi)探測(cè)信號(hào)及時(shí)、準(zhǔn)確、可靠地做出判斷和處理.

圖4 復(fù)合計(jì)算示意圖Fig.4 Composite calculation schematic

圖5 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法圖Fig.5 Fuzzy neural network algorithm diagram

如圖5所示,探測(cè)器檢測(cè)到的溫度值(T)、溫度變化率(TV)以及煙濃度(S)量綱不同,數(shù)值差異也很大,為了方便處理,將各種輸入量預(yù)處理,幅值歸一化.將這三個(gè)歸一化值送入模糊系統(tǒng),用三角函數(shù)進(jìn)行變換[5],得到三個(gè)隸屬度函數(shù)值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋信號(hào)(P)做為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的火災(zāi)概率(Y)和火災(zāi)信號(hào)持續(xù)時(shí)間(t)作為模糊神經(jīng)判斷的輸入量,經(jīng)過模糊邏輯判斷,給出火情發(fā)生的概率(A).

在復(fù)合探測(cè)器中定義三個(gè)輸入變量:溫度值、溫度變化率、煙濃度,分別用字母T,TV,S表示.每個(gè)輸入量定義三種變量術(shù)語:正常、熱、非常熱;正常、慢、快;正常、高、非常高.還需把發(fā)生火災(zāi)的可能性定義為:小、大、非常大[6].通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算公式可以得出概率分布情況見表1.

表1 模糊IF-THEN規(guī)則Table 1 Fuzzy if-then rule

由表1中可以做出以下模糊結(jié)果的處理:

(1) 在經(jīng)過模糊神經(jīng)判斷后如果發(fā)現(xiàn)火災(zāi)發(fā)生的概率非常小時(shí),則輸出量為無火警.

(2) 當(dāng)判斷火災(zāi)發(fā)生的概率為非常大時(shí),則輸出火災(zāi)報(bào)警.

(3) 如果判定結(jié)果為火災(zāi)發(fā)生的概率為大時(shí),則輸出警告信息,工作人員必須檢查是否有火災(zāi)發(fā)生.

3 復(fù)合探測(cè)器軟件設(shè)計(jì)

復(fù)合探測(cè)器的軟件設(shè)計(jì)流程圖如圖6所示.為實(shí)現(xiàn)該復(fù)合探測(cè)器的功能,系統(tǒng)采用IAR Embedded Workbench軟件實(shí)現(xiàn)[7].探測(cè)器在檢測(cè)火災(zāi)信號(hào)時(shí),首先進(jìn)行硬件和軟件初始化;利用中斷程序設(shè)置休眠時(shí)間使探測(cè)器省電.休眠結(jié)束后進(jìn)行信號(hào)采樣,將檢測(cè)到的信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理操作,經(jīng)過模糊神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)預(yù)處理信號(hào)進(jìn)行模糊神經(jīng)判斷,當(dāng)檢測(cè)到現(xiàn)場(chǎng)煙霧濃度或溫度指標(biāo)通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法屬于火警信號(hào)后,啟動(dòng)報(bào)警器,實(shí)現(xiàn)復(fù)合探測(cè)器的全部功能.

圖6 系統(tǒng)軟件流程圖Fig.6 System software flow chart

4 結(jié)語

本文設(shè)計(jì)的復(fù)合探測(cè)器對(duì)環(huán)境中的溫度值和煙霧濃度值的雙重檢測(cè),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方法,模仿人腦對(duì)火災(zāi)信號(hào)進(jìn)行智能、準(zhǔn)確判斷,提高探測(cè)器的靈敏度.同時(shí)結(jié)合Zigbee技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)火災(zāi)探測(cè)器的無線控制,減少火災(zāi)發(fā)生后容易造成的線路損壞、施工困難以及成本高等缺點(diǎn).

參 考 文 獻(xiàn)

[1] 王芳,張敏,趙貴昉.復(fù)合式智能火災(zāi)探測(cè)器設(shè)計(jì)[J].航空精密制造技術(shù),2003,39(6):41-43.

[2] 邵君玲.感煙感溫探測(cè)器設(shè)計(jì)[D].秦皇島:燕山大學(xué),2014.

[3] 魏雅.基于單片機(jī)的多功能火災(zāi)報(bào)警器的設(shè)計(jì)與研究[J].無線互聯(lián)科技,2017(6):60-61.

[4] 李北海.中庭式大空間建筑火災(zāi)探測(cè)與排煙智能控制系統(tǒng)研究[D].重慶:重慶大學(xué),2002.

[5] 姜巖蕾.多傳感器信息融合火災(zāi)探測(cè)器及算法研究[D].焦作:河南理工大學(xué),2005.

[6] 徐鳳榮.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)的研究[D].秦皇島:燕山大學(xué),2006.

[7] 劉靜.基于ZigBee技術(shù)的無線火災(zāi)報(bào)警信息傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[D].長(zhǎng)沙:中南大學(xué),2007.