正文-基于贝叶斯决策的高层建筑电气火灾智能报警系统

1、基于贝叶斯决策的高层建筑电气火灾智能报警系统摘要：随着国家经济不断发展，城市化水平不断提高，出现越来越多高层建筑，这对建筑电气的火灾防范提出更高的要求。为提高高层建筑的消防安全系数，更好地保障建筑内部人身及财产安全，本文首先对高层建筑电气火灾报警系统目前面临的问题进行了分析，然后给出了贝叶斯理论和决策流程，最后将贝叶斯离散化并设计了基于贝叶斯决策的火灾智能报警系统。本研究表明，将贝叶斯离散化与建筑电气火灾系统相融合的火灾报警系统具有性能优良、极其便利和智能化的特点，且有良好的应用前景。关键词：贝叶斯；建筑；火灾；报警Abstract：With the continuous development of national economy and the improvement of urbanization level, there are more and more high-rise buildings, which put forward higher requirements for building electrical fire prevention.In order to

2、improve the high-rise building fire safety coefficient, better building internal personal and property security, this article first to the high-rise building electrical fire alarm system is currently facing the problems are analyzed, and then gives the bayesian theory and decision-making process, finally the bayesian discretization and design the intelligent fire detection and alarm system based on bayesian decision.This study shows that the fire alarm system which integrates Bayesian discretiza

3、tion with building electrical fire system has the characteristics of excellent performance, extremely convenient and intelligent, and has a good application prospect.Keywords：bayesian，building，fire，warning1 引言火灾是危害当今社会安全的主要因素之一，可燃物在一定的时间和空间内不受控制从而给人类生命和财产带去灾难，是当今社会影响人类社会发展的主要灾害。距统计，上世纪70年代我国的火灾每年的平均损失达到2.4亿元，上世纪80年代的平均损失达到3.1亿元，上世纪90年代的平均损失达到15亿元以上。进入21世纪以来，每年的火灾造成的损失达到50亿元以上1。随着当今社会的发展，经济愈加繁荣，社会财富不断的加以积累，出现了越来越多的高层建筑，这是当今社会城市化水平的一个标志。但是，高层建筑一旦发生火灾，给人类社会带去的危害不断的增加，这会增加人民物质财产的极大损失，造成社会极大的伤害，直接危险人

4、民的生命安全和极大的心灵损伤2。因此，当前对火灾的预警，尤其是对高层建筑电气火灾的预警、报警和消防工作显得十分的重要，一种安全智能的报警系统和报警机制能极大的降低人民的财产损失和生命威胁。当今社会，智能化产品在日常生活中随处可见，已经是当今社会发展密不可分的一部分。为了能及早发现火灾隐患和对发生初期的火灾及早的预警，开发一种先进的电气火灾智能报警系统十分有必要。当前的智能化火灾报警系统已经不是传统意义上的报警系统，而是融入多个学科的知识如计算机科学、电子科学、自动控制科学以及传感器科学等3。而目前对于基于贝叶斯决策的高层建筑电气火灾智能报警系统的研究还很少，但基于贝叶斯决策是一种先进的决策方式，十分适合应用到火灾报警领域中去。2 目前高层建筑电气火灾报警面临问题分析2.1 线路铺设问题分析 目前高层建筑电气火灾面临的问题之一就是线路铺设问题，电气线路主干路的铺设部分存在没有规划，且未考虑未来用电量激增的情况，且线路铺设时主干路与控制干路或报警线路隔离太近，部分厂商为降低成本直接采用一个通道，这会火灾报警带去太多的隐患。2.2 消防设备配电线路问题分析 由于人均用电量的不断提高，家用电器

5、的种类也越来越多，目前的高层建筑的部分电气线路铺设已经超出当年的设计要求。家庭用电功率增加较大，已经超过原有的线路承载能力，加之线路年限使用一旦过长，线路的可承载电流数将极大的下降，一旦超过阀值很容易引发火灾。2.3 报警系统智能控制分析从报警产品角度上讲，目前市面上已有的报警系统大都采用最基础的控制单元而开发的火灾报警系统，报警的智能化程度已经不能满足当今社会的发展，尤其对于高层建筑这种隐患附加值较高的地方，采用原有的旧式的报警系统已经不能满足要求，而亟需研发与智能化决策算法结合的智能控制系统。而采用贝叶斯决策的高层建筑火灾报警系统即为报警系统的智能化指明一条新的研究方向。3 贝叶斯决策基本理论3.1 贝叶斯决策数学模型火灾报警的智能分析就是在研究火灾探测器所探测的状态属于哪个分类，这种方法可以采用贝叶斯决策理论和模型加以分析。报警系统的分析所采用的算法即采用贝叶斯决策理论，其过程将涉及到概率与统计的研究知识。贝叶斯决策模型将使用条件概率和先验概率去推导后验概率，从而构建模型5-6。假设火灾过程有个分类，分别表示为，代表火灾模式的的先验概率，代表火灾模式的特殊模式的概率，代表在模式下

6、，特殊模式的，代表在模式下特殊模式的。则有： （1） 当利用贝叶斯决策分类时，需要对全部估算，其计算公式为： （2）定义最终的决策函数为，其中决策函数与损失函数之间的风险可表示为7-8： （3）假设，其整体风险为： （4）从而可推导出： （5）3.2 贝叶斯决策模式识别原理贝叶斯决策模式识别主要包括信息数字化、预处理、特征提取、分类、模式样本准备、特征变量选择以及学习在分类，其原理可参考下图1所示。图1 识别原理3.3 贝叶斯分类基本流程 贝叶斯分类的基本流程包括准备工作阶段、分类器训练阶段和应用阶段。准备工作阶段主要包括确定特征属性和获取训练样本，分类器训练阶段主要包括类别的计算和条件概率的划分，应用阶段包括类别计算和分类，其逻辑关系如图2。图2 分类流程4 基于贝叶斯决策的高层建筑电气火灾智能报警系统设计4.1 火灾报警系统基本组成在高层建筑火灾电气报警系统中，需要有硬件的设计与支持，而目前诸多产品都是采用单片机及其控制系统，其中的微处理器可以接收来自传感器的实时烟雾浓度、空气温度的数据以及其他特殊的故障信号将其转化为单片机可识别的信号传入单片机中去，并作为贝叶斯决策模型的输入参数

7、9。其系统构成如图3所示，系统采用型号的微处理器，并主要包含气体传感器部分、数码管显示部分、报警系统部分和按键人机交互部分。图3 报警基本构成当系统辨识到由温度、气体传感器等传感系统带来的数据并经贝叶斯决策后，会进一步的控制电路完成对应的动作，每隔一段时间会查询是否有按键的请求。在微处理器的选型方面，微处理器在市场上有多种多样，包括ARM、DSP、FPGA、CPLD、普通单片机，前面的芯片主要在手机和先进的工业系统中应用的比较多，而对于高层建筑电气火灾智能报警系统中的应用，普通的单片机基本上能够处理相应的任务，而如涉及复杂任务，则需要进一步进行功能扩展。本文系统选用型号的微处理器，系统的处理器功能十分强大，内含多种调用资源，性能卓越且单位时间内的耗能较少，理论上将该型号单片机属于8位控制系统，其内部含有的存储器，可反复利用千次以上，系统的指令遵循通用和兼容的的指令集，是一种典型的，可提供方便的功能和高性价比。该型号的处理器内部含有的专用程序集成运行存储器，假如编程时或系统有较大开销时该内存不够用时，还可以外部进一步的扩展，即最大可支持的外部存储扩展。在程序编程的过程中，需要进一步的完成

8、系统的功耗管理，即管理好高层建筑电气火灾智能报警系统的内部运行，使其进一步达到低功耗和高效率运行，而这一切都得靠配置晶振频率开始。该型号微处理器支持的频率可运行在033MHz之间，具有个通用定时器和同时可处理路外部中断事件，其通用输入输出端口也可方便扩展。系统能够任务要求配置为低功耗模式和具有断电程序保护的功能。其系统是典型的5V供电系统，但允许其有一定的供电波动，即在4V5.5V之间都可正常的工作，而系统的架构采用的是通用型的双列直插型的外部封装结构。对于火灾中烟雾浓度的监测传感器的选用上面，由于一旦发生火灾，其烟雾的成分主要是一氧化碳和二氧化碳，需要支持能监测到该气体成分的传感器。本文选用的传感器是型号，该型号的传感器不但能检测一氧化碳和二氧化碳，还能检测煤气含量、甲烷的含量等，是一种多功能多用途的传感器，而其灵敏高且十分适合作为火灾报警的传感器。其检测原理是传感器遇到浓的火灾气体时会使得系统内阻减小，而这一物理变化很容易被单片机系统所识别。除此之外，系统中还设有按键和报警系统，报警系统是由蜂鸣器等构成，而按键作为人与机器的一个人机交互环节，可方便的通过按键进行参数设置和查询。4.

9、2 贝叶斯离散与报警决策高层建筑火灾报警在计算机应用中属于一种离散的应用，即离散条件下的特征进一步分类，首先获得现场的传感器参数，根据这些参数判断一些模式下的是否发生火灾10-11。由于其结果是发生火灾或者不发生火灾，所以它可定义为二分类问题，即发生火灾和不发生火灾。进一步地将系统一段时间内采样内容量化，即设置一个n维向量，每个值都可能是0或1。设置两个判定函数和，然后根据两个判决函数的关系来决定是否归为哪类，可推导如下关系12： （6）设此时有d个变量需要判别，即，则有： （7） （8）为了便于计算，将分类器改写为对数形式： （9） （10）4.3 基于贝叶斯决策的报警系统设计对于报警系统的设计，是以型号微处理器系统构建而成的。该系统外部拥有晶振电路，系统晶振可选用的典型设计为MHz、MHz、8MHz、MHz、MHz，本文选用MHz，其中晶振电路外围设计有电容，该电容的典型设计值为pF。系统还设有复位电路，该电路采用的控制方式是高电平复位，且属于按键高电位时的复位模式。系统的电源为典型的5V供电。一般来说，传感器仅仅能获取到模拟信号，该模拟信号不能直接输入值系统内部，否则会出现系统故障。而诸多模拟信号需要外接运放以调整信号范围，对信号进一步的调整。在本文的报警电路中，当传感器的数据传入过来时，其可按照电压型的方式构建通路，将传感器上的微小信号通过放大器放大，这样就得到一个强的模拟信号，所使用的核心芯片即为。下一步进行数/模转换，所采用的核心转化芯片即为。本文所用过的两种传感器分别为温度传感器和气体传感器，所有的传感器都需要经过A/D转换后输入系统内部。数据传递到单片

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