基于自动跟踪定位射流灭火装置的热释电火灾识别方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及火灾探测技术领域，尤其涉及基于自动跟踪定位射流灭火装置的热释电火灾识别方法。
【背景技术】
[0002]近年来，我国对于高大空间建筑火灾监控研究取得了一定成果，其中，自动消防炮作为集探测、定位、扑救于一体的智能灭火系统具有广阔的发展前景。在一些无人看守的重点保护区域，对消防炮的技术要求也越来越高。寻找一种高效的自动灭火方法将成为未来消防炮发展的一个重要方向。
[0003]近年来，随着各种火灾传感器技术的发展，目前市场上的自动跟踪定位射流灭火装置多为基于紫外火焰传感器和红外火焰传感器。
[0004]紫外光电管属于非半导体器件，机械振动，使用环境，寿命相对来说比较短，且工作在真空状态下这类传感器一般易碎，自激，驱动需求高电压，输出信号为脉冲信号不易分析。
[0005]红外热释电属于半导体器件，使用寿命长，工作电压低，输出为连续信号，更加容易分析等特点。
【发明内容】
[0006]本发明要解决的技术问题是提供一种基于红外热释电传感器信号电压波形分析的方式，分析出发生火灾时波形特征，来判定当前是否有火灾。具体为一种基于自动跟踪定位射流灭火装置的热释电火灾识别方法。
[0007]本发明的目的可以通过以下技术方案实现:
[0008]—种基于自动跟踪定位射流灭火装置的热释电火灾识别方法，包括以下步骤:
[0009]1 )AD按照设定频率采集传感器数据，采集后的数据压入FiFo;
[0010]2)根据设置的阈值，逐个比较FiFo中每个元素，计数超出阈值的元素个数CHx_num；
[0011 ] 3)计算 FiFo 内样本拐点数 CHx_power_limit;
[0012]对FiFo内样本逐个进行如下处理，以获取FiFo内样本拐点数；
[0013]采集样本个数为NPT，数组为ir_dataCHx[NPT]，i为数组下标范围在0至NPT-l，dey为波峰波谷差值滤波参数；
[0014]a)从0开始一次去相邻的三个数进行比较:
[0015]若ir_dataCHx[i ]小于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]大于ir_dataCHx[ i+2]非截止型波峰；
[0016]若ir_dataCHx[i ]小于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]等于ir_dataCHx[ i+2]上升波峰截止；
[0017]若ir_dataCHx[i]等于ir_dataCHx[i+l]，且ir_dataCHx[i+l]小于ir_dataCHx[i+2]下降波峰截止；
[0018]若ir_dataCHx[i ]大于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]小于ir_dataCHx[ i+2]非截止型波谷；
[0019]若ir_dataCHx[i ]等于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]小于ir_dataCHx[ i+2]上升波谷截止；
[0020]若ir_dataCHx[i]大于ir_dataCHx[i+1],且ir_dataCHx[i+1]等于ir_dataCHx[i+2]下降波谷截止；
[0021]对满足以上条件的点进行计数，并将元素点保存；
[0022]b)差值峰谷滤波
[0023]对a)保存的元素点，进行差分运算，对结果取绝对值并与dey比较，计算大于dey的数据数量，即为波峰波谷数量作为判定火灾依据的参量之一；
[0024]4)对样本进行标准差运算，并保存计算结果作为判定火灾依据的参量之一CHx_Std_Dev；
[0025]5)样本进行傅里叶变换
[0026]计算傅里叶变换后的0.5hz至2.5hz谐波分量幅值的平均值CHx_avg ；
[°027 ] 6)多特征融合判定:越限样本数CHx_num，样本拐点数CHx_power_l imit,样本标准差CHx_Std_Dev，0.5hz至2.5hz谐波平均幅值进行复合与运算CHx_avg，当所述所有参数均满足响应阈值则为火警；
[0028]7)发送火灾探测报警信号。
[0029]本发明的有益效果:
[0030]1)本发明利用，波形识别和频域分析技术可以有效降低误报率，提高对火灾的识别；
[0031]2)从原有红外热释电传感器探测需要有背景参考，改为无背景探测方式，降低了产品的硬件成本和体积；
[0032]3)红外热释电传感器可靠性和使用寿命高于光电管火焰传感器，大大降低了企业的维护成本；
[0033]4)规避因工业场合使用紫外光，造成的紫外误报等问题；
[0034]5)从现有市场红外热释电和紫外光电管价格上比较，红外热释电价格相对便宜。
【附图说明】
[0035]图1为一种基于自动跟踪定位射流灭火装置红外热释电传感器探测运算分析流程图。
【具体实施方式】
[0036]下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述。
[0037]如图1所示，给出了一种基于自动跟踪定位射流灭火装置红外热释电传感器探测运算分析流程图；
[0038]1)AD按照设定频率采集4个通道的传感器数据，采集后的数据压入FiFo;
[0039]2)根据设置的阈值，逐个比较每个通道FiFo中每个元素，计数每个通道超出阈值的元素个数CHO_num，CHO_num，CH2_num，CH3_num，；
[0040] 3)计算每个通道FiFo 内样本拐点数CH0_power_l imit，CH0_power_l imit，CH2_power_limit,CH3_power_limit；
[0041 ] 对每个通道FiFo内样本逐个进行如下处理，以获取每个通道FiFo内样本拐点数。
[0042]采集样本个数为NPT，数组为ir_dataCHx[NPT]，i为数组下标范围在0至NPT_l，dey为波峰波谷差值滤波参数。
[0043]a)从0开始一次去相邻的三个数进行比较:
[0044]若ir_dataCHx[i ]小于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]大于ir_dataCHx[ i+2]非截止型波峰；
[0045]若ir_dataCHx[i ]小于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]等于ir_dataCHx[ i+2]上升波峰截止；
[0046]若ir_dataCHx[i ]等于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]小于ir_dataCHx[ i+2]下降波峰截止；
[0047]若ir_dataCHx[i ]大于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]小于ir_dataCHx[ i+2]非截止型波谷；
[0048]若ir_dataCHx[i ]等于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]小于ir_dataCHx[ i+2]上升波谷截止；
[0049]若ir_dataCHx[i ]大于ir_dataCHx[ i+1 ]，且ir_dataCHx[ i+1 ]等于ir_dataCHx[ i+
2]下降波谷截止；
[0050]对满足以上条件的点进行计数，并将元素点保存。
[0051 ] b)差值峰谷滤波
[0052]对a)保存的元素点，进行差分运算，对结果取绝对值并与dey比较，计算大于dey的数据，即为波峰波谷数量作为判定火灾依据的参量之一。
[0053]4)对样本进行标准差运算，并保存计算结果作为判定火灾依据的参量之一CH0_Std_Dev、CHl_Std_Dev、CH2_Std_Dev、CH3_Std_Dev；
[0054]5)每个通道样本进行傅里叶变换；
[0055]计算傅里叶变换后的0.5hz至2.5hz谐波分量幅值的平均值CH0_avg、CHl_avg、CH2_avg、CH3_avg
[0056]6)分别对四个通道做多特征融合判定:越限样本数CHx_num，样本拐点数CHx_power_l imit,样本标准差CHx_Std_Dev，0.5hz至2.5hz谐波平均幅值进行复合与运算CHx_avg、，当所述所有参数均满足响应阈值则为火警；
[0057]7)发送火灾探测报警信号。
[0058]以上所述的本发明实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的权利要求保护范围之内。
【主权项】
1.基于自动跟踪定位射流灭火装置的热释电火灾识别方法，包括以下步骤: 1)AD按照设定频率采集传感器数据，采集后的数据压入FiFo; 2)根据设置的阈值，逐个比较FiFo中每个元素，计数超出阈值的元素个数CHx_num； 3)计算FiFo内样本拐点数CHx_power_limit； 对FiFo内样本逐个进行如下处理，以获取FiFo内样本拐点数； 采集样本个数为NPT，数组为ir_dataCHx[NPT]，i为数组下标范围在0至NPT-l，dey为波峰波谷差值滤波参数； a)从0开始一次去相邻的三个数进行比较: 若ir_dataCHx[i]小于ir_dataCHx[i+1 ]，且ir_dataCHx[i+1]大于ir_dataCHx[i+2]非截止型波峰； 若ir_dataCHx[i]小于ir_dataCHx[i+1],且ir_dataCHx[i+1]等于ir_dataCHx[i+2]上升波峰截止； 若ir_dataCHx[i]等于ir_dataCHx[i+1],且ir_dataCHx[i+1 ]小于ir_dataCHx[i+2]下降波峰截止； 若ir_dataCHx[i]大于ir_dataCHx[i+1],且ir_dataCHx[i+1 ]小于ir_dataCHx[i+2]非截止型波谷； 若ir_dataCHx[i]等于ir_dataCHx[i+1],且ir_dataCHx[i+1 ]小于ir_dataCHx[i+2]上升波谷截止； 若ir_dataCHx[i]大于ir_dataCHx[i+l]，且ir_dataCHx[i+l]等于ir_dataCHx[i+2]下降波谷截止； 对满足以上条件的点进行计数，并将元素点保存； b)差值峰谷滤波 对a)保存的元素点，进行差分运算，对结果取绝对值并与dey比较，计算大于dey的数据数量，即为波峰波谷数量作为判定火灾依据的参量之一； 4)对样本进行标准差运算，并保存计算结果作为判定火灾依据的参量之一CHx_Std_Dev； 5)样本进行傅里叶变换 计算傅里叶变换后的0.5hz至2.5hz谐波分量幅值的平均值CHx_avg; 6)多特征融合判定:越限样本数CHx_num，样本拐点数CHx_po we r _ 1 imit，样本标准差CHx_Std_Dev，0.5hz至2.5hz谐波平均幅值进行复合与运算CHx_avg，当所述所有参数均满足响应阈值则为火警； 7)发送火灾探测报警信号。
【专利摘要】本发明公开了一种基于自动跟踪定位射流灭火装置的热释电火灾识别方法,该方法可以实现灭火装置保护范围内360°火灾探测，可以有效降低阳光、电弧光、灯光等对探测造成的干扰。该方法通过实时采集红外热释电传感器信号，CPU对采集的红外热释电传感器数据进行处理，根据处理后的数据特征来判定灭火装置保护范围内是否有火灾。本发明旨在提供一种在火灾发生时能自动识别火灾特征的方法，以达到在一次工作流程中对保护区域内的火灾进行有效识别的方法。
【IPC分类】G08B17/12
【公开号】CN105427514
【申请号】CN201510998525
【发明人】任士俊, 朱启明, 郑大为
【申请人】合肥科大立安安全技术股份有限公司
【公开日】2016年3月23日
【申请日】2015年12月25日