廖小鳳 雷旭
摘? 要: 針對(duì)城市高層建筑火災(zāi)的監(jiān)測(cè)困難與預(yù)警準(zhǔn)確度低的現(xiàn)狀,以ZigBee?WiFi為基礎(chǔ)通信網(wǎng)絡(luò),給出了多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)。構(gòu)建基于PSO?ELM的高層建筑智能火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)模型,完成了實(shí)驗(yàn)室條件下的PSO?ELM仿真驗(yàn)證,采用多傳感器的100次實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本的訓(xùn)練對(duì)該模型進(jìn)行分析與測(cè)試驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明,使用PSO?ELM優(yōu)化算法時(shí)能夠提高監(jiān)測(cè)計(jì)算的速度和準(zhǔn)確度,而且降低了訓(xùn)練樣本數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)變化對(duì)訓(xùn)練結(jié)果的影響,通過實(shí)驗(yàn)仿真得到PSO?ELM的預(yù)測(cè)結(jié)果更接近實(shí)際值,而且最大相對(duì)誤差只有0.6%,其預(yù)測(cè)效果優(yōu)于SVR算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
關(guān)鍵詞: 無線傳感器網(wǎng)絡(luò); 極限學(xué)習(xí)機(jī); 高層建筑; 多感監(jiān)測(cè); 監(jiān)測(cè)模型; 仿真驗(yàn)證
中圖分類號(hào): TN915?34; TP212? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào): 1004?373X(2019)16?0067?04
0? 引? 言
城市高層建筑不僅是城市進(jìn)步的標(biāo)志,也是解決城市日益增多人口居住生活與工作的重要建筑環(huán)境,其安全受到了廣泛關(guān)注。高層建筑設(shè)計(jì)復(fù)雜、建筑面積大、居住或者工作人員較多、可燃物多,存在多種安全隱患,一旦發(fā)生火災(zāi)將會(huì)造成巨大的損失[1]。同時(shí)隨著現(xiàn)代科技的飛速發(fā)展,火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)也不斷進(jìn)行優(yōu)化,對(duì)系統(tǒng)整體的靈敏度、準(zhǔn)確率有了更高的要求。
高層建筑發(fā)生火災(zāi)具有不確定性、事故的連鎖性、環(huán)境的特殊性等特點(diǎn)[2],使得火災(zāi)救援與撲滅存在一定的難度。傳統(tǒng)高層建筑火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)或報(bào)警器多分布在建筑物內(nèi),布設(shè)與后期維護(hù)的成本高,升級(jí)以及改造線路較難,且存在靈敏度低或通信中斷造成誤報(bào)和漏報(bào);在信號(hào)處理方面,采取單一傳感器火災(zāi)監(jiān)測(cè)容易受外界電磁干擾火災(zāi)其他影響因素的干擾產(chǎn)生誤報(bào)。因此,針對(duì)傳統(tǒng)火災(zāi)探測(cè)報(bào)警系統(tǒng)存在的以上缺點(diǎn),提出了采用多傳感器進(jìn)行火災(zāi)數(shù)據(jù)信息采集,以ZigBee?WiFi技術(shù)構(gòu)成無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,使用PSO?ELM建模算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理。此系統(tǒng)不僅解決火災(zāi)監(jiān)測(cè)傳感器節(jié)點(diǎn)布設(shè)困難、生命周期短以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)葐栴},也將提高高層建筑火情的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率,有效地降低經(jīng)濟(jì)損失和減少人員傷亡。
1? 無線多傳感器信息采集傳輸系統(tǒng)的設(shè)計(jì)
1.1? 多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
為了能夠?qū)崿F(xiàn)多傳感器節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)布設(shè),設(shè)計(jì)了基于ZigBee?WiFi的火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。此系統(tǒng)主要由多傳感器節(jié)點(diǎn)、無線傳輸網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)監(jiān)控中心構(gòu)成。多傳感器節(jié)點(diǎn)是多種不同類型的傳感器集合,實(shí)現(xiàn)采集高層建筑內(nèi)的溫度、煙霧濃度、O2濃度與燃燒中間產(chǎn)物濃度等。構(gòu)建ZigBee?WiFi結(jié)合的高層建筑內(nèi)的數(shù)據(jù)信息傳輸網(wǎng)絡(luò)[3]。數(shù)據(jù)監(jiān)控中心主要對(duì)WiFi無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息進(jìn)行處理和存儲(chǔ),通過給定算法模型計(jì)算,依據(jù)設(shè)定的報(bào)警數(shù)值進(jìn)行火情預(yù)警?;馂?zāi)多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)布局如圖1所示。
1.2? 多傳感器節(jié)點(diǎn)硬件設(shè)計(jì)
在ZigBee?WiFi構(gòu)成的高層建筑火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,多傳感器節(jié)點(diǎn)安裝在墻壁或室內(nèi)天花板上,既能作為ZigBee路由節(jié)點(diǎn)也能作為終端WiFi傳輸節(jié)點(diǎn)。其高層建筑火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的多傳感器節(jié)點(diǎn)由傳感器模塊、電源模塊、微控制器控制模塊及無線通信模塊等構(gòu)成,具體的節(jié)點(diǎn)硬件結(jié)構(gòu)如圖2所示。
高層建筑火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中選擇STM32F103RBT6為系統(tǒng)的控制核心芯片,控制數(shù)據(jù)采集、傳輸和轉(zhuǎn)發(fā)等[4]。使用5 V/1 A電源、內(nèi)置可充電鋰電池(3.7 V)與太陽能供電模塊結(jié)合的供電模式。同時(shí),火災(zāi)發(fā)生早期主要以釋放煙霧和一些氣體為主,因此本文的設(shè)計(jì)由溫度傳感器、燃燒中間產(chǎn)物傳感器以及氧氣濃度傳感器等構(gòu)成采集單元。溫度采用紅外非接觸MLX90614ESF傳感器。煙霧濃度測(cè)量采用MQ?2傳感器。檢測(cè)碳?xì)浠衔锶紵纸猱a(chǎn)生H2和CO,選取了氫氣傳感器(MQ?K8)和一氧化碳傳感器(TGS5141)。同時(shí)檢測(cè)建筑物內(nèi)氧氣濃度選擇氧氣傳感器(O2?A3)。選擇CC2530芯片為ZigBee節(jié)點(diǎn)的核心硬件芯片,選用ATK?ESP8266?V1.2為WiFi模塊,實(shí)現(xiàn)對(duì)被檢測(cè)的高層構(gòu)筑物火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)傳輸。
3? 結(jié)? 語
本文通過構(gòu)建高層建筑智能火災(zāi)多感系統(tǒng),給出ZigBee?WiFi的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的布設(shè)和多傳感器節(jié)點(diǎn)的硬件結(jié)構(gòu)構(gòu)成,提出基于PSO?ELM的高層建筑智能火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)模型。仿真結(jié)果表明,PSO?ELM高層建筑智能火災(zāi)多感模型具有較好的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,預(yù)測(cè)結(jié)果更接近實(shí)際值,而且最大相對(duì)誤差只有0.6%。通過與SVR模型算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)比,該P(yáng)SO?ELM高層建筑智能火災(zāi)多感監(jiān)測(cè)模型的訓(xùn)練速度快且預(yù)測(cè)精度高,能夠滿足高層建筑智能火災(zāi)預(yù)測(cè)的需求。
注:本文通訊作者為雷旭。
參考文獻(xiàn)
[1] 張立寧,安晶,張奇,等.基于SVR的智能建筑火災(zāi)預(yù)警模型設(shè)計(jì)[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2016,46(1):187?196.
ZHANG Lining, AN Jing, ZHANG Qi, et al. The intelligent building fire pre?warning model design based on SVD [J]. Mathematics in practice and theory, 2016, 46(1): 187?196.
[2] 曹樹楠,李華,陸軍平,等.高層建筑火災(zāi)系統(tǒng)脆弱性影響因素分析[J].消防科學(xué)與技術(shù),2018,37(8):1130?1133.
CAO Shunan, LI Hua, LU Junping, et al. Analysis of factors affecting the vulnerability of high?rise building fire system [J]. Fire science and technology, 2018, 37(8): 1130?1133.
[3] 籍錦程,王峰,李健偉,等.基于ZigBee?WiFi混合網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下多參數(shù)傳感器系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].中國煤炭,2015(5):82?85.
JI Jincheng, WANG Feng, LI Jianwei, et al. Design of multi?parameter sensor system for coal mine based on ZigBee?WiFi mixed network [J]. China coal, 2015(5): 82?85.
[4] OKON?FAFARA Marta, KAWALEC Adam, FAFARA Bartlomiej. Prototype of wideband air sonar based on STM32 [J]. Archives ofacoustics, 2017, 42(4): 761?765.
[5] HAN F, WANG H, ZHANG G. Texture feature analysis for computer?ai?ded diagnosis on pulmonary nodules [J]. Journal of digital imaging, 2015, 28(1): 99?115.
[6] BAKHSHIDEHZAD B, HASANVAND H, LOBRY J, et al. Optimal reactive power control of DGs for voltage regulation of MV distribution systems using sensitivity analysis method and PSO algorithm [J]. International journal of electrical power and energy systems, 2015, 68: 52?60.
[7] 葛磊,強(qiáng)彥,張偉.基于POS?ELM的孤立性肺結(jié)節(jié)診斷方法研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2016,16(36):55?60.
GE Lei, QIANG Yan, ZHANG Wei. Research on diagnosis of solitary pulmonary nodules based on POS?ELM [J]. Science technology and engineering, 2016, 16(36): 55?60.
[8] 汪明先,吳建德,王曉東.PSO?ELM的漿體管道臨界淤積流速預(yù)測(cè)模型研究[J].傳感器與微系統(tǒng),2017,36(3):66?69.
WANG Mingxian, WU Jiande, WANG Xiaodong. Study on prediction model of critical deposition velocity in slurry pipeline based on PSO?ELM [J]. Transducer and microsystem technologies, 2017, 36(3): 66?69.
[9] HORATA P, CHIEWCHANWATTANA S, SUNAT K. Robust extreme learning machine [J]. Neurocomputing, 2013, 102: 31?44.
[10] 王釗,馬叢淦,宋振輝.BUCK/BOOST直流變換器的建模仿真驗(yàn)證[J].電力安全技術(shù),2018(4):45?49.
WANG Zhao, MA Conggan, SONG Zhenhui. Modeling and simulation of DC coverters with BUCK/BOOST [J]. Electric safety technology, 2018(4): 45?49.