专利名称：一种智能火灾报警系统的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种智能火灾报警系统。
背景技术：
燃烧产生的可用作火灾报警的燃烧释放气体主要有CO， C02、 NOx、CH4、 H2、 H20、胺(NH2)等，目前可以用作探测可燃性气体或火灾燃烧释放气体的气体传感器主要有半导体气体探测器，红外吸收式气体传感器，电化学传感器等主要是感温、感烟、感火焰探测器等。但是这些识别模式很难可靠地发现早期火灾，如感烟探测器不能探测到酒精火焰，感温探测器不易探测到易燃火源。由于对特定气体的可靠探测技术比对温升和烟尘的检测技术复杂，价格昂贵，因此火灾气体探测技术一直处于可望而不可及的境地。
实用新型内容
针对现有技术的缺陷，本实用新型的目的是提出一种智能火灾报警系统，能够及早地、准确的对火灾发出警报。
为了实现上述目的，本实用新型提出一种智能火灾报警系统，其特征在于，包括用于探测气体种类和气体浓度的传感装置，与所述传感装置电连接的报警装置；
所述传感装置包括采集气体信息的气敏传感器阵列，对上述信息进行预处理的信号预处理模块，与所述信号预处理模块电连接的模式识别模块。
作为上述技术方案的优选，所述模式识别模块包括依次连接的建立已检测气体信息数据库的第一单元、处理气体信息的第二单元、提取气体 信息特征的第三单元、将上述气体信息特征分类的第四单元及判定单元。
作为上述技术方案的优选，所述气敏传感器陈列是根据不同气体在各 传感器基底上溅镀不同气体敏感膜的电阻式气敏传感器阵列。
本实用新型提供的一种智能火灾报警系统，该报警系统中的传感器不 仅能测出被测物是否是易燃气体，而且能方便地区分是危险的气体浓度还 是无危险的气体浓度，从而能够及早、准确地对发生的火灾进行报警。
以下结合附图，对本实用新型的具体实施方式
作进一步的详细说明， 对于所属技术领域的技术人员而言，从对本实用新型的详细说明中，本实 用新型的上述和其他目的、特征和优点将显而易见。
图1是本实用新型的一种智能火灾报警系统的组成框图； 图2是本实用新型中数据处理流程示意图； 图3是本实用新型的气敏传感器的一个敏感元的结构图； 图4是本实用新型的传感器阵列数据融合过程示意图； 图5是本实用新型的火灾气体辨识的BP神经网络结构。
具体实施方式
以下结合附图对本实用新型做进一步说明。
如图1所示为本实用新型一较佳实施例的一种智能火灾报警系统的 组成框图，包括传感装置、与传感装置电连接的报警装置。
传感装置包括用于采集气体信息的气敏传感器阵列1，对上述信息 进行预处理的信号预处理模块2，与所述信号预处理模块电连接的模式识 别模块3;所述模式识别模块包括依次连接的建立已检测气体信息数据 库的第一单元4、处理气体信息的第二单元5、提取气体信息特征的第三
单元6、将上述气体信息特征分类的第四单元7及判定单元8。报警装置与传感装置电连接，根据模式识别模块中判定单元的判定结 果发出警报，报警装置可以是任何能够根据所给指示信息发出警报的装 置。
如图2所示，上述气敏传感器陈列1构成的多维响应空间对被测气体
形成响应模式，然后信号预处理模块2对上述响应模式进行预处理，最后 模式识别模块3对预处理后的响应模式进行处理和分析，从而识别气体的 种类和浓度，最终判定单元8根据上述气体的种类和浓度信息判定是"火 灾"或"非火灾"，若是"火灾"，则发出指示信息至报警装置，报警装置 发出警报。
气敏传感器阵列1是由多个气敏传感器构成阵列，并采用集成工艺制 作而成，这种阵列体积小，功耗低，便于信号的集中采集与处理。气敏传 感器能将检测到的气体种类及其与浓度有关的信息转换成电信号。气敏传 感器阵列除了各个气敏传感器的响应外，在全部气敏传感器组成的多维空 间中形成响应模式，这种响应模式与被测气体的种类、浓度等存在着对应 关系，而这正是气敏传感器阵列能对多种气体进行辩识的关键所在。
如图3所示的气敏传感器的一个敏感元，包括气体敏感膜21、基底 22、叉指电极23、加热电阻24。敏感膜电阻值与带分析的气体浓度成线 性关系。根据这一特性，可以从阻值的变化得知吸附气体的浓度。当加热 电阻24加热到稳定状态，在待探测气体接触气体敏感膜21表面而被吸附 的时候，被吸附的分子首先在物体的表面自由扩散，失去运动能量，部分 分子被蒸发，另一部分残留分子产生热分解而化学吸附在附近。当气体敏 感膜21的功函数大于吸附分子的离解能，吸附分子将释放出电子，形成 正离子吸附。具有正离子吸附的倾向的气体有H2、 CO、碳氢化合物和醇 类。由于空气中的氧含量上是恒定的，期间的阻值也是固定的。若气体浓 度发生变化的时候，其阻值就会发生相应的变化。根据这一特性，可以从 阻值的变化得知吸附气体的浓度。
信号预处理模块3对气敏传感器阵列1的响应模式进行预处理:例如 采用离散小波变换(DWT)方式。经过预处理后的响应模式信息被送入模式识别模块3，以识别出所检
测的气体的种类和浓度等。
如图4所示，首先分别从每个传感器与气体响应的曲线中提取数个特 征，并用分辨率指数来确定所提取的特征参数是否最优。其次对特征数据 进行融合，因为特征数据并不是越多越好，这是因为分类器的复杂性随着 模式空间的维数变化增大得很快，容易产生组合爆炸。从分类器的性能来 看降低维数也是有益的，识别系统的设计一般是基于有限的学习样本训练 分类器的，分类器的识别性能在维数较少时，新特征的加入将改善分类器 的性能，但到了一定程度后，加入更多的特征值将导致性能的退化。特征 提取对于不同的问题，其方法上存在着极大的差异。特征提取的原则是基 于所求的问题，应使提取的特征表述最多的信息。最后确定气体传感器阵 列与气体响应的曲线中提取8个特征就能很好的达到我们识别分类的要 求。
模式识别模块中采用人工神经网络技术。通过设计三层反向传播(BP) 人工神经网络模型，使用自适应学习速率的BP算法，对所设计的火灾气 体辨识BP网络进行训练。各种类型的火灾都在早期就产生一定量的 C02、 CO和HCl气体。空气中C02的量是固定的，且空气中并不含有 CO和HC1气体，所以可以选择C02、 CO和HC1作为火灾标示性气体， 通过对监测到的火灾标示性气体进行辨识，进行"火灾"和"非火灾"分 辨，实现早期火灾探测。
在图5中，BP网络的输出层有2个神经元，对于非结构性问题的分 类，输出神经元须能代表神经网络要实现的功能目标。因此，采用"火灾"、
"非火灾"状态作为输出神经元。输出神经元的输出值也是归一化在[O， l]之间的连续变量。我们所用的神经网络隐层数目为i，隐层的神经元数
目为j 。输入层和隐层之间有3Xj根连线，输入层神经元i和隐层神经 元j之间的权值为Wlij;隐层和输出层之间有jX2根连线，隐层神经元 j和输出层神经元之间的权值为W2ij。
若模式识别的结果为"火灾"，则启动与传感装置电连接的报警装置，并发出警报。
当然，本实用新型还可有其他实施例，在不背离本实用新型之精神及 实质的情况下，所属技术领域的技术人员当可根据本实用新型作出各种相 应的改变，但这些相应的改变都应属于本实用新型权利要求的保护范围。
权利要求1.一种智能火灾报警系统，其特征在于，包括用于探测气体种类和气体浓度的传感装置，与所述传感装置电连接的报警装置；所述传感装置包括采集气体信息的气敏传感器阵列，对上述信息进行预处理的信号预处理模块，与所述信号预处理模块电连接的模式识别模块。
2. 根据权利要求1所述的一种智能火灾报警系统，其特征在于，所 述模式识别模块包括依次连接的建立已检测气体信息数据库的第一单 元、处理气体信息的第二单元、提取气体信息特征的第三单元、将上述气 体信息特征分类的第四单元及判定单元。
3. 根据权利要求1所述的一种智能火灾报警系统，其特征在于，所 述气敏传感器阵列是根据不同气体在各传感器基底上溅镀不同气体敏感 膜的电阻式气敏传感器阵列。
专利摘要本实用新型提出一种智能火灾报警系统，包括用于探测气体种类和气体浓度的传感装置，与所述传感装置电连接的报警装置；所述传感装置包括采集气体信息的气敏传感器阵列，对上述信息进行预处理的信号预处理模块，与所述信号预处理模块电连接的模式识别模块。本实用新型的报警系统不仅能测出被测物是否是易燃气体，而且能方便地区分是危险的气体浓度还是无危险的气体浓度，从而能够及早、准确地对发生的火灾进行报警。
文档编号G01N27/12GK201408467SQ20092010738
公开日2010年2月17日 申请日期2009年4月15日 优先权日2009年4月15日
发明者侃 刘, 冬 王 申请人:北京嘉东科技有限公司