周慶隆 葉 剛

1(佳能信息系統(tǒng)(上海)有限公司 上海 200235) 2(埃森哲(中國)有限公司先進技術(shù)中心 上海 200072)

0 引 言

文物古建筑是中華民族珍貴五千年歷史文化遺產(chǎn)的重要組成部分，是中華文明源遠流長的歷史見證，是不可再生的人文資源。因此，保護好這些文物古建筑，利在今世，功在千秋。在所有對文物古建筑的危害當中，火災無疑是首當其沖。據(jù)統(tǒng)計，2012年至2016年5年時間，國家文物局接報重大文物火災事故80余起，很多重要文物建筑在大火中受到嚴重損毀甚至全部滅失。文物古跡大部分為木材質(zhì)，出于保護目的，現(xiàn)在基本不允許接入電線，也不允許帶有破壞性的穿管布線施工。所以針對文物古建筑以及高大或者開放空間等傳統(tǒng)感煙、感溫探測器不適用的場合，如何利用新型無線傳感手段在火災發(fā)生早初期及時報警，迅速調(diào)集資源，有效地進行撲救，減少火災的危害，就具有非常巨大的意義。

1 系統(tǒng)傳感原理

根據(jù)Lambert-Beer定律[1]，不同物質(zhì)的分子結(jié)構(gòu)對紅外光具有特定的吸收波長，由吸收的強弱可測得氣體分子成分的濃度。CO2的透射光譜如圖1(a)所示，在4.26 μm波長大氣對CO2存在很高的吸收率，如圖1(b)所示陽光中的該波段能量基本被大氣吸收。由于空氣中CO2的濃度基本恒定，傳感器在4.4 μm波長測得的輻射強度也應(yīng)該基本穩(wěn)定。

含碳物質(zhì)燃燒會產(chǎn)生CO/CO2，不同物質(zhì)燃燒時存在0.5～30 Hz的不同閃爍頻率，其輻射能量和時間關(guān)系也存在不同。圖2展示了木材和汽油燃燒的輻射能量和時間關(guān)系圖。

圖2 汽油和木材燃燒輻射能量和時間關(guān)系圖

熱釋電材料受到調(diào)制輻射加熱后，晶片溫度將發(fā)生微小變化，由此引起晶體極化狀態(tài)的變化，從而使垂直于自發(fā)極化軸方向的晶體單位表面上的電荷發(fā)生改變。如果利用濾光鏡(Filter)實現(xiàn)對入射光線的特定波長選擇過濾，利用FET場效應(yīng)管將熱釋電效應(yīng)引起的微小電荷變化信號放大輸出，后續(xù)的信號處理電路即可采集出選擇波長輻射中調(diào)制信號的幅度和頻率。

本設(shè)計中選擇了3.8 μm作為參比光段，4.4 μm作為測量光段，采用中科院上海光機所袁新強團隊開發(fā)的新型氟化物紅外玻璃材料[2]作為探測器密閉殼體的窗口材料，中科院上海硅酸鹽所羅豪甦團隊研發(fā)的新型弛豫鐵電晶體作為傳感單元材料，其信噪比相對于傳統(tǒng)鉭酸鋰熱釋電材料提高4倍[3]。利用上述原理開發(fā)了對火焰閃爍的調(diào)制信號進行采集的探測器，使用Zigbee協(xié)議[4]的無線傳感網(wǎng)傳輸至物聯(lián)網(wǎng)關(guān)并上傳中心系統(tǒng)，在中心系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對信號進行分析，實現(xiàn)了火災的早初期報警。

2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)包括無線火災探測器、無線傳感網(wǎng)路由器、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)和遠程監(jiān)控中心四部分。其中無線火災探測器、無線傳感網(wǎng)路由器、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)采用2.4 GHz頻段Zigbee協(xié)議構(gòu)成局域無線傳感網(wǎng)絡(luò)。無線火災探測器與無線傳感網(wǎng)路由器之間采用星型組網(wǎng)。無線傳感網(wǎng)路由器與物聯(lián)網(wǎng)關(guān)之間支持Mesh組網(wǎng)。物聯(lián)網(wǎng)關(guān)和遠程監(jiān)控中心采用IP網(wǎng)絡(luò)協(xié)議構(gòu)成廣域通信網(wǎng)絡(luò)。監(jiān)控中心采用局域網(wǎng)構(gòu)成一個多服務(wù)器的分布式系統(tǒng)。系統(tǒng)工作原理與整體架構(gòu)如圖3所示。設(shè)置于火災探測現(xiàn)場的無線火災探測器采集探測區(qū)域的4.4 μm和3.8 μm的紅外信號，經(jīng)無線路由器和物聯(lián)網(wǎng)關(guān)上傳給遠程監(jiān)控中心，在監(jiān)控中心系統(tǒng)中采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對信號進行分析。

圖3 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)與工作原理

3 無線火災探測器設(shè)計

無線火災探測器主要由熱釋電傳感器、低功耗模擬電路、MSP430微功耗單片機[5]、Zigbee終端節(jié)點無線通信模組和大容量鋰電池構(gòu)成。探測器通過紅外濾光片完成3.8 μm和4.4 μm波長的紅外信號選擇，使用2個熱釋電傳感單元將紅外信號轉(zhuǎn)換為電壓信號，利用2路采用巴特沃斯濾波和多級運放的低功耗模擬電路完成信號的低頻帶通濾波和放大。利用MSP430芯片自帶的信號比較器實現(xiàn)MSP430內(nèi)核的報警喚醒。其信號處理的流程如圖4所示。

圖4 探測器信號處理流程

為節(jié)省電池用量，MSP430的內(nèi)核采用間斷工作機制。在4.4 μm信號強度處于設(shè)定閾值以下場合，探測器的微控制器通過RTC時鐘定期休眠和喚醒，微控制器被喚醒期間采集紅外信號并上傳。如果信號強度高于設(shè)定閾值，則模擬信號比較器主動喚醒微控制器進行數(shù)據(jù)采集，并上傳報警。信號比較器的參比信號可由中心系統(tǒng)遠程調(diào)整。

4 系統(tǒng)網(wǎng)關(guān)設(shè)計

物聯(lián)網(wǎng)關(guān)的硬件系統(tǒng)構(gòu)成如圖5所示。Zigbee協(xié)調(diào)器負責和下屬的路由節(jié)點，或者直接和終端節(jié)點通信。并利用UART接口和ATMEL9200微控制器[6]進行數(shù)據(jù)通信，ATMEL9200的網(wǎng)絡(luò)口可以外接其他無線通信DTU設(shè)備，或者通過有線網(wǎng)絡(luò)與中心系統(tǒng)通信。

圖5 物聯(lián)網(wǎng)關(guān)硬件系統(tǒng)圖

物聯(lián)網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)采用嵌入式Linux作為操作系統(tǒng)，應(yīng)用程序使用QT/C++開發(fā)，嵌入式SQLite數(shù)據(jù)庫保存各種配置參數(shù)和各個火災探測器的數(shù)據(jù)，以備上行網(wǎng)絡(luò)故障時重傳使用。物聯(lián)網(wǎng)關(guān)還運行一個GoAhead嵌入式Web服務(wù)器以供網(wǎng)關(guān)的參數(shù)配置網(wǎng)頁使用。物聯(lián)網(wǎng)關(guān)和中心系統(tǒng)之間采用MQTT協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸。

根據(jù)含碳物質(zhì)燃燒時會釋放大量的CO/CO2，在4.4 μm波長的紅外輻射信號會有較大增強，同時參比3.8 μm波長的信號強度相對穩(wěn)定的物理現(xiàn)象，燃燒狀態(tài)時的兩個信號之間的強度差就比無燃燒狀態(tài)時高。據(jù)此，假設(shè)火災探測器輸出信號為x(t),由于信號變化的不確定性和受環(huán)境背景噪聲影響，可以把x(t)看成一個隨機過程，由火災信號和非火災的噪聲信號兩部分構(gòu)成。其數(shù)學表示如下：

x(t)=xf(t)+xn(t)

(1)

式中:xf(t)是火災特征參數(shù)信號，xn(t)是非火災的噪聲信號。兩紅外波長信號強度差計算可由下式表示:

y(t)=|x4.4(t)-x3.8(t)|

(2)

式中:x4.4(t)表示火災探測器的4.4 μm紅外信號輸出，x3.8(t)表示3.8 μm紅外信號輸出。根據(jù)閾值進行火災判斷的計算由下式表示:

(3)

式中:D[y(t)]=1表示判斷為火災，D[y(t)]=0表示判斷為非火災，S為中心系統(tǒng)遠程設(shè)定調(diào)整的報警閾值。

利用上述算法網(wǎng)關(guān)可以進行一定程度的邊沿計算，可對兩個波長的信號數(shù)據(jù)經(jīng)卡爾曼濾波后做差分處理，如果差分信號強度超過了SQLite數(shù)據(jù)庫中設(shè)定閾值即向中心系統(tǒng)報警。

5 中心軟件系統(tǒng)設(shè)計

由于本文的火災探測器只是中心系統(tǒng)接入的一種傳感設(shè)備，考慮到其他大量傳感器接入的規(guī)模和降低開發(fā)的難度，中心系統(tǒng)盡量采用了各種開源項目的成熟軟件作為工業(yè)化的系統(tǒng)組件，以積木化方式搭建了主要由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)成如圖6所示的中心軟件系統(tǒng)。

圖6 中心軟件系統(tǒng)架構(gòu)圖

5.1 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集中心系統(tǒng)是筆者所在公司開發(fā)的一個通用數(shù)據(jù)采集平臺。主要完成對現(xiàn)場各種設(shè)備的數(shù)據(jù)采集，并負責中心系統(tǒng)的指令向目標設(shè)備的下行傳輸。中心系統(tǒng)的通信服務(wù)必須滿足大量接入設(shè)備的并發(fā)通信，考慮到通信的可靠性和通信服務(wù)器的性能，通信服務(wù)采用了非阻塞的異步通信模型(NIO)[7]，對于并發(fā)通信線程池的管理采用基于事件通知機制的Reactor反應(yīng)堆線程模型[8]。大量使用異步并發(fā)的線程滿足大容量、高并發(fā)的要求。并通過線程池管理的線程復用減少線程啟動開銷，滿足通信的速度要求。為此系統(tǒng)采用了開源NETTY庫來滿足前述通信相關(guān)的技術(shù)要求。

中心系統(tǒng)需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)報警閾值等的初步過濾，并通過自帶可視化工具進行展示，滿足系統(tǒng)管理人員的實時監(jiān)控要求。為了滿足大量并發(fā)數(shù)據(jù)在極短時間內(nèi)實現(xiàn)基于用戶定義規(guī)則過濾的高效率要求，則規(guī)則過濾處理不能產(chǎn)生任何阻塞，并通過線程池對過濾處理線程進行統(tǒng)一管理。所以系統(tǒng)的規(guī)則引擎采用了基于事件驅(qū)動流水線模式的Actor模型[9]。通過Actor之間異步地發(fā)送和處理消息，實現(xiàn)用戶自定義不同規(guī)則之間的聯(lián)動處理。為此，系統(tǒng)采用了開源AKKA庫來滿足前述規(guī)則引擎相關(guān)的技術(shù)要求，并支持JavaScript的規(guī)則定義。

系統(tǒng)為規(guī)則引擎過濾后的處理邏輯實體提供了基于Node.JS的用戶自定義手段，用戶可以通過向系統(tǒng)框架掛載自定義的邏輯實體插件實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)路由、業(yè)務(wù)相關(guān)邏輯等的處理。可以實現(xiàn)例如：Kafka的消息隊列傳輸數(shù)據(jù)、微信報警、郵件通知等功能。

中心系統(tǒng)整體基于B/S架構(gòu)，采用Springboot框架和Tomcat的Web服務(wù)器，所有系統(tǒng)管理界面和各種儀表盤實時數(shù)據(jù)的前端網(wǎng)頁可視化組件采用AngularJS開發(fā)。可以實現(xiàn)如：曲線圖﹑餅圖﹑直方圖等各種數(shù)據(jù)可視化顯示組件，百度﹑高德等GIS/GPS組件，建筑室內(nèi)平面地圖組件等各種儀表盤自定義組件。

系統(tǒng)和外部其他系統(tǒng)接口主要有基于REST API的系統(tǒng)調(diào)用接口,基于WebSocket的數(shù)據(jù)通信接口以及基于Kafka消息隊列的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，數(shù)據(jù)路由接口。其中，REST API的系統(tǒng)調(diào)用接口主要為用戶既存系統(tǒng)之間的集成服務(wù)，用戶系統(tǒng)可以利用系統(tǒng)開放的REST API完成對系統(tǒng)功能的調(diào)用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)到目標探測器設(shè)備的傳輸。WebSocket主要實現(xiàn)和手機等移動通信設(shè)備之間的雙向通信，Kafka消息隊列用于實現(xiàn)和后端的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，也可以接收大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的消息并向探測器等前端設(shè)備的數(shù)據(jù)傳輸。

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)支持單機部署，也可以支持容器化部署，可以Docker形式部署在Kubernetes容器編排框架下，利用群集服務(wù)實現(xiàn)橫向擴展。

系統(tǒng)采用了工業(yè)級X.509認證證書，支持TLS/SSL的加密通信，以保證數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴?/p>

5.2 大數(shù)據(jù)系統(tǒng)

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是筆者所在公司基于各種開源軟件工具開發(fā)的一個大數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)平臺。用戶利用該系統(tǒng)可以實現(xiàn)如圖7所示系統(tǒng)功能架構(gòu)圖中的數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)計算和數(shù)據(jù)分析等工作。

圖7 大數(shù)據(jù)平臺的功能架構(gòu)

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)對接收到的各種探測器的實時數(shù)據(jù)利用如圖8所示的數(shù)據(jù)處理、存儲和分析流程進行火災的識別分析。

圖8 大數(shù)據(jù)平臺處理流程

系統(tǒng)由Kafka消息隊列從數(shù)據(jù)采集平臺接收各種傳感設(shè)備的實時數(shù)據(jù)，輸送給SparkStreaming。SparkStreaming是一個對實時數(shù)據(jù)流進行高通量、容錯處理的流式處理系統(tǒng)，可以對Kafka數(shù)據(jù)源進行類似Map、Reduce和Join等復雜操作，并將結(jié)果保存到Hadoop文件系統(tǒng)。SparkStreaming從Kafka的Topic中拿到數(shù)據(jù)，清洗完成后放入另一個Topic中供后續(xù)的業(yè)務(wù)來做處理。這樣做的好處是通過犧牲少許的實時性來換取數(shù)據(jù)的安全性。清洗完成的數(shù)據(jù)在交給Hadoop的資源管理器Yarn，由其負責存儲到HDFS的存儲介質(zhì)進行持續(xù)化保存。數(shù)據(jù)也同步傳輸給算法運行服務(wù)模塊，由其根據(jù)建立的數(shù)據(jù)模型進行計算和分析。如果發(fā)現(xiàn)存在異常數(shù)據(jù)則向火災識別服務(wù)器發(fā)送預警信息，通過Kafka的轉(zhuǎn)發(fā)，通知數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的儀表盤的監(jiān)控界面顯示預警狀態(tài)。數(shù)據(jù)挖掘建模模塊由用戶利用Spark自帶的機器學習算法庫對HDFS中保存的探測器信號數(shù)據(jù)進行建模，生成相關(guān)的可用模型，并保存到模型服務(wù)器。火災識別服務(wù)器從模型數(shù)據(jù)庫里面獲取相關(guān)的模型，在通信數(shù)據(jù)驅(qū)動下利用算法服務(wù)進行運算。

5.3 數(shù)據(jù)分析方法

雖然網(wǎng)關(guān)設(shè)備對2個波長紅外信號的差分數(shù)據(jù)做了閾值過濾，但是由于現(xiàn)場背景噪聲隨日照、空氣溫濕度、空氣中水汽團分布、空氣流動等環(huán)境因素變化也不斷緩慢變化，所以網(wǎng)關(guān)設(shè)備的閾值參數(shù)也需要不斷調(diào)整?？紤]到未來其他監(jiān)測因子對閾值參數(shù)的影響，系統(tǒng)選擇了在便于數(shù)據(jù)綜合分析的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)中進行相關(guān)處理。

本系統(tǒng)采用了自回歸積分滑動平均模型ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average Model)[10]來實現(xiàn)對2個波長紅外信號的差分數(shù)據(jù)閾值做預測。并計算實際數(shù)據(jù)和預測的誤差，據(jù)此更新網(wǎng)關(guān)設(shè)備的閾值參數(shù)。所謂ARIMA模型，是指將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列，然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現(xiàn)值和滯后值進行回歸所建立的模型。應(yīng)用的基本模型為ARIMA(p,d,q)，其中p為自回歸項數(shù)，q為滑動平均項數(shù)，d為使之成為平穩(wěn)序列所做的差分次數(shù)(階數(shù))。ARIMA(p,d,q)模型是ARMA(p,q)模型的擴展。ARIMA(p,d,q)模型可以表示為：

(4)

式中:L是滯后算子(Lag operator)，d∈Z，d>0。Z為全體整數(shù)集合。φi表示自回歸的系數(shù)，θi表示滑動平均系數(shù)。εt表示非線性的零均值白噪聲隨機誤差序列。

單純利用閾值過濾還是會存在一些漏報和誤報的情況。經(jīng)過對燃燒信號的特性分析，得知火焰波形具有很強的跳動性，即使經(jīng)過了探測器低通濾波電路處理，仍然具有較強的波動性?；鹧骖l譜也具有比較大的幅值，經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)頻譜實際主要集中在5～10 Hz附近。雖然，背景噪聲的頻譜也集中在該頻段，但火焰頻譜的最高幅值通常比背景噪聲大，這主要是因為燃燒釋放的輻射能量比較強。結(jié)合這些特性可以將具有跳動性而幅度能量小和具有大的能量而波動非常平滑的數(shù)據(jù)歸類為噪聲干擾。以此，系統(tǒng)采用FFT(Fast Fourier Transform)進行信號變換。FFT是離散傅里葉變換的快速算法，可分為按時間抽取算法和按頻率抽取算法，可以將一個時域信號變換到頻域。有些信號在時域上是很難看出什么特征的，但是如果變換到頻域之后，就很容易看出特征了。FFT還可以將一個信號的頻譜提取出來，這在頻譜分析方面會經(jīng)常用到。利用取得信號的頻域數(shù)據(jù)和電壓幅值，采用Spark自帶BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]對所采集的實時數(shù)據(jù)進行頻域和時域相結(jié)合的分析來減少漏報和誤報，并提供對閾值判斷難于實現(xiàn)的木材陰燃的探測。

在信號特征參數(shù)提取上，對信號電壓波形跳動性的描述方面，系統(tǒng)首先查找信號電壓的最大和最小值，根據(jù)設(shè)定窗口數(shù)據(jù)的均值取一個基準系數(shù)k，分別按照k×最大值和k×最小值畫兩條水平直線，作為正基準線和負基準線，用于度量波形跳動性的大小。若跳動大，則波形和基準線交點就多，跳動小則交點少。波形與基準線交點個數(shù)分別計算成正交點數(shù)和負交點數(shù)。并根據(jù)波形跳動性利用統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)遠程修改探測器信號比較器的參比信號報警閾值。對頻譜幅值的描述方面，系統(tǒng)查找頻譜圖中的波峰，記下幅度最大的前三個峰值的幅度和頻率。另外，系統(tǒng)也通過高斯正態(tài)分布的相關(guān)參數(shù)對頻譜幅值進行描述。系統(tǒng)主要選取上述的特征參數(shù)用于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災識別。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出火焰確率、陰燃確率的2個參數(shù)，分別為fire(t),smolder(t)。進行火災判斷的計算由下式表示：

(5)

式中:DF[fire(t)]=1表示判斷為火災，DF[fire(t)]=0表示判斷為非火災，M為火災判定閾值。

進行陰燃判斷的計算由下式表示：

(6)

式中:DS[smolder(t)]=1表示判斷為陰燃，DS[smolder(t)]=0表示判斷為非陰燃，N為陰燃判定閾值。

為了實現(xiàn)BP網(wǎng)絡(luò)訓練的快速收斂，采用了附加動量的BP算法。附加動量法[12]可使網(wǎng)絡(luò)在修正權(quán)值時，不僅考慮誤差在梯度上的作用，而且考慮曲面上變化趨勢的影響，其作用類似一個低通濾波，允許網(wǎng)絡(luò)忽略網(wǎng)絡(luò)上的微小變化特性，可以減少學習過程的振蕩，改善收斂性，極大地縮短模型訓練的時間。

6 實 驗

為了檢驗系統(tǒng)對火災探測的有效性，本實驗根據(jù)文物古建實際的環(huán)境，分別模擬了建筑外部的灌木林地火災、建筑內(nèi)部無陽光干擾條件下的火災、建筑內(nèi)部存在陽光干擾條件下的火災，進行了國家標準火焰最遠探測距離測試、模擬陰燃等實驗。火災和陰燃的綜合判定函數(shù)的計算表達式如下：

(7)

式中：D[y(t)]為式(3)的計算結(jié)果；DF[fire(t)]為式(5)的計算結(jié)果；DS[smolder(t)]為式(6)的計算結(jié)果。

建筑外部灌木林地火災的測試中，分別使用32×32 cm正庚烷的國家標準火源和煤油小火把進行了實驗。圖9(a)顯示了測試的側(cè)面全景，(b)顯示了透過小樹林和灌木叢探測器視點正面所觀察到的火焰大小，(c)顯示了透過灌木叢探測器視點正面所觀察到小火把的火焰大小。

(a) (b) (c)圖9 建筑外部灌木林地火災測試

圖10(a)顯示了建筑物內(nèi)部無陽光干擾條件下探測器對正面10 m距離的打火機火光進行探測。(b)顯示建筑物內(nèi)部陽光干擾條件下對小火把火光進行測試。

(a) (b)圖10 建筑物室內(nèi)火災測試

圖11顯示在高度5 m左右設(shè)置的探測器，對其正下方使用紙板和電熱吹風機模擬木材陰燃的測試。在紙板逐漸出現(xiàn)炭化和陰燃的零星陰燃點現(xiàn)象時被探測器檢測，系統(tǒng)報警。

圖11 建筑物室內(nèi)陰燃測試

另外，還用32×32 cm正庚烷的國家標準火源在室外無遮擋的夜晚條件下的最遠探測距離測試。各種測試的結(jié)果數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 不同實驗的測試結(jié)果表

續(xù)表1

實驗結(jié)果表明:在室內(nèi)，室外的各種干擾條件下，本系統(tǒng)都取得了優(yōu)于國家標準要求的結(jié)果。在國家標準要求的測試條件下，無漏報和誤報，滿足文物保護部門的使用要求。

7 系統(tǒng)應(yīng)用情況

本方案系統(tǒng)在國家重點文物——某公園的勤政殿安裝測試使用，取得了良好的效果。系統(tǒng)在勤政殿中布置多個火災探測器，并在勤政殿后設(shè)置一個路由節(jié)點，在離勤政殿約30 m處的頂坡設(shè)置通信網(wǎng)關(guān)，采用Wi-Fi定向天線實現(xiàn)和約500 m距離處的監(jiān)控中心之間的通信。系統(tǒng)設(shè)置現(xiàn)場的情況如圖12所示。

圖12 勤政殿無線火災監(jiān)測系統(tǒng)

8 結(jié) 語

本設(shè)計方案通過探測器、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)和中心系統(tǒng)中采用多種算法的多級信號分析、低功耗電池設(shè)備和無線通信手段，為文物古建等傳統(tǒng)火災檢測手段不適用的特殊場合提供了新型的火災檢測手段。并通過各種實驗和實際項目應(yīng)用對系統(tǒng)的有效性進行了驗證，證明系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計合理，監(jiān)測規(guī)模和監(jiān)測因子擴展性好。本系統(tǒng)為目前急需解決的文物古建火災監(jiān)測問題提供了有效的技術(shù)手段，具有應(yīng)用推廣的價值。