專利名稱:森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本實用新型涉及一種森林火災(zāi)監(jiān)測報警裝置,更具體地說,是一種基于混沌理論研究所建立的林火模型,與模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合,具有自學(xué)習(xí)功能的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置。
背景技術(shù):
傳統(tǒng)的火災(zāi)報警裝置,其構(gòu)成是由感應(yīng)元件探測到有關(guān)火災(zāi)的溫度、濃度、光度、音度等物理信號;經(jīng)過中間傳遞、放大元件,將物理信號轉(zhuǎn)化為電信號;再將電信號傳送給區(qū)域或中心控制站,并給出指令,啟動滅火裝置。這種方法是基于火災(zāi)表現(xiàn)為時空上失控的燃燒現(xiàn)象,燃燒時會產(chǎn)生火焰、噪音、燃燒產(chǎn)物和大量的熱。這種自動發(fā)出火警信號、自動啟動滅火裝置的火警裝置,過去往往因為它具有一定的自動化程度,而被認為是智能火警。其實,智能火警關(guān)鍵問題在于,控制站決定是否發(fā)出火警的判斷方法和依據(jù)不是機械式的比較,而是具有人工智能的判斷。如果是根據(jù)與設(shè)定的某一閾值(恒定型)或閾值區(qū)域(浮動型)的比較,那么,這種閾值法仍然是機械式的,它通過設(shè)定一個(或多個)判斷閾值,一旦所探測的火災(zāi)物理信號超過該閾值,就發(fā)出火災(zāi)報警。中國專利號為CN1348156A,專利名稱為“火災(zāi)自動報警及火警人工智能調(diào)度系統(tǒng)”在需要監(jiān)控的場所設(shè)置傳感器,傳感器的信號經(jīng)單片機傳給監(jiān)控系統(tǒng)。上述系統(tǒng)主要運用傳感器來傳遞信號,經(jīng)過中間傳遞、放大元件,將物理信號轉(zhuǎn)化為電信號;再將電信號傳送給監(jiān)控系統(tǒng),監(jiān)控系統(tǒng)輸出信號給消防站。顯然,這是一種機械式的閾值法系統(tǒng)。實質(zhì)上,燃燒并不等于火災(zāi)。例如,某處森林局部突然受熱,或有多人在一小空間內(nèi)抽煙,產(chǎn)生大量的煙霧,這一般是不會形成火災(zāi)的,閾值法在這時可能會產(chǎn)生誤報警。再如,因森林的陰燃,在短時期內(nèi)可能感受不到熱、煙,但一旦感受到,則已形成難以控制的火災(zāi),閾值法在這時則可能會產(chǎn)生漏報警。因此,閾值法報警裝置盡管較為簡便,但很大程度上依賴于傳感器的靈敏度,且易受偶爾出現(xiàn)的其它信號的干擾,誤報、漏報報警率較高。
實用新型內(nèi)容本實用新型的目的是克服現(xiàn)有火災(zāi)報警裝置理論基礎(chǔ)不完善、智能化程度不高、誤報、漏報率較高的缺點,提供一種新型的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,其傳遞的是火災(zāi)信號的變化過程,而不是傳統(tǒng)的閾值法,該信號變化過程與本實用新型所建立的森林火災(zāi)參照模式對比,做出火災(zāi)報警的判斷,同時將裝置每一次所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷和火警準確率反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將反饋的數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí),使裝置具有自學(xué)習(xí)功能;提高森林火災(zāi)預(yù)測預(yù)報火警的準確性和及時性。
本實用新型的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,包括火災(zāi)信號探測器,用于現(xiàn)場探測火災(zāi)信號;信號傳遞裝置,用于將火災(zāi)信號探測器探測到火災(zāi)信號輸入到火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置;火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置,對數(shù)據(jù)進行錄入、處理和管理,再將物理量信號的變化過程經(jīng)信號傳遞裝置傳送給火災(zāi)報警控制器;火災(zāi)報警控制器,將這種信號變化歷程與森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置事先儲存的,由模型實驗、數(shù)值計算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自學(xué)習(xí)或現(xiàn)場調(diào)研得到的參照模式進行相互比較,做出火災(zāi)是否發(fā)生的判斷,再根據(jù)這種判斷決定是否給出火災(zāi)警報信號;火災(zāi)警報裝置,火災(zāi)警報信號經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器傳給火災(zāi)警報裝置發(fā)出警報;所述森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置是計算機。
還包括手動火災(zāi)報警按鈕,用于人為地對火災(zāi)報警控制器做出反應(yīng)使警報有效地實施。
所述火災(zāi)警報裝置每一次所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷記錄和火警準確率經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置,經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將反饋的數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí),不斷修正樣本集和判別規(guī)則。
由二總線原理將所有火災(zāi)信號探測器連接,將總線接到模數(shù)轉(zhuǎn)換器,經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器把信號輸入森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置,經(jīng)運行處理后的信號輸入火災(zāi)報警控制器,進行森林火災(zāi)模式對比,做出火警判斷,信號經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器傳遞給火災(zāi)警報裝置發(fā)出火災(zāi)警報信號。
警報裝置經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器與森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置連接,將每一次火災(zāi)報警控制器所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷和火警準確率經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器人工和自動控制反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫。
所述森林火災(zāi)信號探測器包括煙氣探測器、熱帶植被類型探測器、溫度探測器、氣象因子探測器、地形條件探測器,其中一種或一種以上裝置器同時使用。
所述的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置通過計算機來實現(xiàn),數(shù)據(jù)庫存儲有大量關(guān)于熱帶植被類型、氣象因子、地形條件、火災(zāi)發(fā)生記錄、熱帶森林可燃物成分、熱解特性、著火特性、燃燒特性等數(shù)據(jù)和森林火災(zāi)模型,該數(shù)據(jù)庫管理裝置具有基于模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的熱帶森林火災(zāi)參照模式,同時具有查詢、數(shù)據(jù)分析、知識發(fā)現(xiàn)的功能。
所述的模數(shù)和數(shù)模轉(zhuǎn)換器所傳遞的是探測器物理量信號變化過程,而不是離散的信號,將其物理量信號變化過程與森林火災(zāi)參照模式對比后做出火災(zāi)判斷。
所述的森林火災(zāi)模型算法包括基于非線性的可燃物熱解模型,基于突變論的森林可燃物的轟燃模型和林火蔓延模型,基于混沌學(xué)和耦合映象格子的火災(zāi)煙氣運動湍流模型,基于蟲口方程的林火蔓延、發(fā)展模型。
所述的基于模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所訓(xùn)練的森林火災(zāi)參照模式是通過森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫得到關(guān)于林火的樣本集,并由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行模擬訓(xùn)練得到,并結(jié)合模糊理論,確定了火災(zāi)判別規(guī)則和參照模式。
所述的數(shù)據(jù)分析、知識發(fā)現(xiàn)的功能有知識發(fā)現(xiàn)的過程,將每一次火災(zāi)報警控制器所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷和火警準確率經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將反饋的數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí)和對數(shù)據(jù)進行知識發(fā)現(xiàn)(KDD),不斷修正樣本集和判別規(guī)則,進而完善森林火災(zāi)參照模式;最后反饋回來的數(shù)據(jù)存放在火災(zāi)數(shù)據(jù)庫中,作為以后森林火災(zāi)的判別數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
所述火災(zāi)報警控制器為智能型報警器。
本實用新型與現(xiàn)有方法技術(shù)相比的優(yōu)點是(1)引入非線性動力學(xué)對森林火災(zāi)機理進行基礎(chǔ)理論研究所得到的林火模型,對火災(zāi)的復(fù)雜性和不確定性有了定量的計算,對森林火災(zāi)的監(jiān)測報警具有強有力的理論基礎(chǔ),大大增強了森林火災(zāi)樣本集的可靠性和科學(xué)性;(2)運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),能模擬復(fù)雜的森林火災(zāi)模型,輸出有界的非線性映射,以構(gòu)成描述森林火災(zāi)的非線性模型,具有高度容錯性;(3)本森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置實現(xiàn)與計算機系統(tǒng)并行處理,運行速度快,反應(yīng)時間短;(4)本裝置所建立的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及其管理裝置和數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng),具有較好的自學(xué)習(xí)能力,成為智能森林火災(zāi)監(jiān)測報警裝置,提高森林火災(zāi)預(yù)測預(yù)報火警的準確性和及時性。
圖1是本實用新型森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置的結(jié)構(gòu)示意圖;圖2是本實用新型森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置的原理示意圖;圖3是圖2所示森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置的知識發(fā)現(xiàn)KDD系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)圖;圖4是圖2所示森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置的火災(zāi)數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)的處理過程示意圖。
具體實施方式
以下結(jié)合附圖對本實用新型的具體實施方式
作進一步詳細的說明,但本實用新型的實施方式不限于此。
以下結(jié)合附圖與具體實施方式
對本實用新型作進一步詳細描述附圖1和2表示了本實用新型實施方式。本實用新型開發(fā)的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,把現(xiàn)場探測和調(diào)查得到的熱帶植被類型、氣象因子、地形條件、火災(zāi)發(fā)生記錄等數(shù)據(jù)1經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器把信號輸入森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2,經(jīng)森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2運行處理,再將物理量信號的變化過程3經(jīng)信號傳遞裝置傳送給火災(zāi)報警控制器4,火災(zāi)報警控制器4將這種信號變化歷程與森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2事先儲存的,由模型實驗、數(shù)值計算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自學(xué)習(xí)或現(xiàn)場調(diào)研得到的參照模式7進行相互比較,做出火災(zāi)是否發(fā)生的判斷,再根據(jù)這種判斷決定是否給出火災(zāi)警報信號,信號經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器傳給火災(zāi)警報裝置發(fā)出火災(zāi)警報信號,通過手動火災(zāi)報警按鈕5人為地對火災(zāi)報警控制器4做出反應(yīng)使警報有效地實施,同時對警報裝置8每一次所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷記錄和火警準確率經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2,經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將反饋的數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí),不斷修正樣本集和判別規(guī)則,進而完善森林火災(zāi)參照模式7,提高森林火災(zāi)預(yù)測預(yù)報火警的準確性。
下面對本實用新型的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置作進一步說明。
森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫的形成過程如下火災(zāi)是一門涉及燃燒、傳熱、流動、傳感、自控、氣候、氣象、森林(或建筑、礦井、坑道)等多學(xué)科的交叉學(xué)科。首先必須掌握有關(guān)可燃物的熱解動力學(xué)規(guī)律、揮發(fā)分組分與燃燒特性、固定碳著火與燃燒燃燼特性、火焰?zhèn)鞑ニ俣龋蝗缓蠼⒖扇嘉镛Z燃是否發(fā)生和火災(zāi)是否持續(xù)、發(fā)展的判斷模型;預(yù)測燃燒產(chǎn)物的擴散、流動、填充規(guī)律;最終構(gòu)造考慮各種相關(guān)因素的火災(zāi)預(yù)測、預(yù)報模型?;馂?zāi)過程包括熱源的產(chǎn)生;可燃物被對流、輻射或熱傳導(dǎo)加熱,可燃物熱解;揮發(fā)分在空氣中擴散混合;揮發(fā)分轟燃;固定碳著火、燃燒、燃燼,熱對流產(chǎn)生、發(fā)展,煙氣運動;火災(zāi)蔓延,大規(guī)模火災(zāi)形成、發(fā)展?;馂?zāi)的復(fù)雜性在于它是一個受多種因素影響的,帶化學(xué)反應(yīng)的湍流流動,而湍流本身就是一個強烈的非線性過程,難以用經(jīng)典流體力學(xué)的方法得到其確定解;同時熱解、燃燒產(chǎn)物的擴散、流動以及燃燒過程中的許多特征和火災(zāi)蔓延時的特殊火行為,具有很強的非線性特性。運用非線性動力學(xué)模型來研究和描述森林火災(zāi)的非線性復(fù)雜性行為,經(jīng)過對火災(zāi)的發(fā)生、蔓延發(fā)展機理的深入研究,作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的可靠樣本集的基礎(chǔ)。本發(fā)明人對以下林火模型的研究作為本發(fā)及其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測明的理論研究基礎(chǔ)基于質(zhì)能守恒的森林火災(zāi)能量變化規(guī)律分析;基于傳熱分析的林火蔓延特性研究;基于突變論的林火蔓延分析;溫度場的非線性模型及其人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測;基于混沌理論的煙氣羽流的混沌特性分析;熱帶森林可燃物的轟燃模型;基于耦合映象格子模型的煙氣羽流模型;熱帶森林火災(zāi)產(chǎn)生的特點分析;基于蟲口模型的林火蔓延分析。經(jīng)過獲取大量關(guān)于熱帶植被類型、氣象因子、地形條件、火災(zāi)發(fā)生記錄等數(shù)據(jù)進行火災(zāi)的自組織臨界性行為的研究;按植物的分科和建筑材料的分類,選擇若干種熱帶典型的可燃物,進行熱解、燃燒實驗,導(dǎo)出可燃物熱解反應(yīng)動力學(xué)規(guī)律。建立轟燃預(yù)測模型,導(dǎo)出轟燃的熱力條件。通過對典型條件和對象的實驗,深入的燃燒機理分析,及基于尖點突變模型、Logistic差分模型、耦合映象格子模型的數(shù)學(xué)物理模擬和數(shù)值模擬,來揭示和描述森林火災(zāi)發(fā)生、發(fā)展的特點和規(guī)律。
本實用新型的森林火災(zāi)參照模式7的生成過程如下火災(zāi)現(xiàn)象具有多變性?;馂?zāi)形成、發(fā)展過程中,各物理量在總體上表現(xiàn)出一定的規(guī)律性,而某一物理量或多個物理量的瞬時值卻往往表現(xiàn)出一定的隨機性,具有不確定性。不同森林的幾何坡度、可燃物的熱解燃燒特性及干燥程度、熱源的產(chǎn)生和強度、空氣的濕度與溫度、風(fēng)力與風(fēng)向等多種因素都影響到火災(zāi)的產(chǎn)生與發(fā)展。這樣,實際探測到的信號往往難以和給出模式完全吻合,這就要求模式識別過程具有較強的模糊類比、識別和容錯能力。模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有樣本自學(xué)習(xí)能力、高容錯性,是實現(xiàn)復(fù)雜模式分類與辯識的有效工具。人在認識和處理事物時,所使用的邏輯往往不是絕對的“是”與“非”的二值邏輯,即,判別一個事件對于某一范疇的從屬程度,不是絕對的“1”,也不是絕對的“0”,而常常是界于“1”與“0”之間,這正是模糊邏輯——連續(xù)多值邏輯的特征。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),是目前世界上最突出的智能化理論,其自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的功能能夠很好地模擬非線性系統(tǒng)的特征。將模糊邏輯理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與上述的火災(zāi)理論、火災(zāi)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)等有機結(jié)合,形成真正的智能火警技術(shù)。由探測器、調(diào)研、實驗、理論計算得到了關(guān)于林火的樣本集,通過該樣本集利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行訓(xùn)練,形成具有樣本自學(xué)習(xí)能力、高容錯性、實現(xiàn)復(fù)雜模式分類與辯識的高效的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置。
本實用新型應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練以上所述林火模型。設(shè)計選用了含隱層的ANN結(jié)構(gòu),輸入變量為經(jīng)過預(yù)處理每一模型的控制變量。設(shè)計中根據(jù)可燃物的燃燒特性選擇了非線性關(guān)聯(lián)較復(fù)雜的可燃物作為研究對象,通過試探法來選擇隱含層節(jié)點數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練采用改進后的誤差反向傳播算法(BP),采用了動態(tài)調(diào)整步長的加速技術(shù)。改進后的BP算法多數(shù)情況下能有效跳出局部極小點,而且其訓(xùn)練過程的飽和也是判斷是否達到網(wǎng)絡(luò)容量極限的一個有效指標。采用上述方法最終選定了三層和四層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
至此通過對火災(zāi)機理的基礎(chǔ)研究、實驗室實驗、現(xiàn)場調(diào)研以及數(shù)值模擬,積累起有關(guān)火災(zāi)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并由探測器、調(diào)研、實驗、理論計算得到了關(guān)于林火的樣本集,通過該樣本集應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進行訓(xùn)練,并建立森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2;提取火災(zāi)信號特征值,構(gòu)成人工智能訓(xùn)練得到的判別規(guī)則和參照模式7;本發(fā)明人根據(jù)實際實驗得出了預(yù)期可靠的監(jiān)測報警效果。
下面結(jié)合圖3和圖4對本實用新型的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫中知識發(fā)現(xiàn)過程作進一步說明。
附圖3為知識發(fā)現(xiàn)KDD系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖,本發(fā)明人將研究火災(zāi)所得的有關(guān)數(shù)據(jù)建立火災(zāi)數(shù)據(jù)庫DBF,把火災(zāi)數(shù)據(jù)庫DBF在數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DBMS進行處理,使火災(zāi)數(shù)據(jù)庫可以與用戶界面進行人機對話,用戶界面通過計算機發(fā)出指令給KDD模塊和DM模塊,數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)DBMS和KDD模塊以及DM模塊相互進行知識發(fā)現(xiàn)過程。本發(fā)明人運用附圖4的原理把火災(zāi)的有關(guān)數(shù)據(jù)進行知識發(fā)現(xiàn),獲得可靠的容錯性高的判別規(guī)則。通過用戶界面一方面從火災(zāi)數(shù)據(jù)庫中篩選出判斷火災(zāi)發(fā)生與否的目標數(shù)據(jù),另一方面確定KDD目標,確定定KDD系統(tǒng)算法。定KDD系統(tǒng)算法對火災(zāi)目標數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘,對挖掘數(shù)據(jù)進行模式解釋和知識評價,得到發(fā)現(xiàn)的知識,進行知識應(yīng)用之后又收集新的數(shù)據(jù),將新收集到的數(shù)據(jù)反饋到火災(zāi)數(shù)據(jù)庫,對火災(zāi)數(shù)據(jù)庫進行補充和完善。
綜上所述,本實用新型的森林火災(zāi)監(jiān)測報警裝置的實現(xiàn)步驟如下將探測器現(xiàn)場探測和調(diào)查得到的植被類型、氣象因子、地形條件、火災(zāi)發(fā)生記錄等數(shù)據(jù)1經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器把信號輸入森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2,再將物理量信號變化過程3經(jīng)信號傳遞裝置傳送給火災(zāi)報警控制器4,物理量信號變化過程3與本實用新型系統(tǒng)建立的森林火災(zāi)參照模式7進行對比,對比之后得到對森林火災(zāi)災(zāi)情的預(yù)測情況,做出森林火災(zāi)是否發(fā)生的判斷,再根據(jù)這種判斷決定是否給出火災(zāi)報警信號,判斷有火警信號之后,將火警信號經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器傳遞給警報系統(tǒng)8、9、10、11、12,消防機構(gòu)收到火警后開展撲救林火的工作。通過手動火災(zāi)報警按鈕5人為地對火災(zāi)報警控制器4做出反應(yīng)使警報有效地實施,對裝置每一次所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷8和火警準確率經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置2,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將反饋的數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí),不斷修正樣本集和判別規(guī)則,進而完善森林火災(zāi)參照模式7;最后反饋回來的數(shù)據(jù)存放在火災(zāi)數(shù)據(jù)庫2中,作為以后森林火災(zāi)判別的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。本實用新型運用火災(zāi)非線性機理、模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合建立起的森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫,具有自學(xué)習(xí)的能力和知識發(fā)現(xiàn)的過程,獲得可靠的容錯性高的訓(xùn)練樣本集和判別規(guī)則,能不斷自我補充和完善,有助于林火的機理研究和提高火警智能化的程度,大大提高森林火災(zāi)火警的準確性、及時性和可靠性。
權(quán)利要求1.一種森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,包括火災(zāi)信號探測器,用于現(xiàn)場探測火災(zāi)信號;信號傳遞裝置,用于將火災(zāi)信號探測器探測到火災(zāi)信號輸入到火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置;火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置,對數(shù)據(jù)進行錄入、處理和管理,再將物理量信號的變化過程經(jīng)信號傳遞裝置傳送給火災(zāi)報警控制器;火災(zāi)報警控制器,將這種信號變化歷程與森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置事先儲存的,由模型實驗、數(shù)值計算、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)自學(xué)習(xí)或現(xiàn)場調(diào)研得到的參照模式進行相互比較,做出火災(zāi)是否發(fā)生的判斷,再根據(jù)這種判斷決定是否給出火災(zāi)警報信號;火災(zāi)警報裝置,火災(zāi)警報信號經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器傳給火災(zāi)警報裝置發(fā)出警報;所述森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置是計算機。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,其特征在于還包括手動火災(zāi)報警按鈕,用于人為地對火災(zāi)報警控制器做出反應(yīng)使警報有效地實施。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,其特征在于所述火災(zāi)警報裝置警報裝置每一次所做出的火災(zāi)災(zāi)情判斷記錄和火警準確率經(jīng)模數(shù)轉(zhuǎn)換器反饋回森林火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置,經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將反饋的數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí),不斷修正樣本集和判別規(guī)則。
專利摘要本實用新型涉及一種森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置,包括火災(zāi)信號探測器,用于現(xiàn)場探測火災(zāi)信號;信號傳遞裝置,用于將火災(zāi)信號探測器探測到火災(zāi)信號輸入到火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置;火災(zāi)數(shù)據(jù)庫及管理裝置,對數(shù)據(jù)進行處理,再將物理量信號的變化過程經(jīng)信號傳遞裝置傳送給火災(zāi)報警控制器;火災(zāi)報警控制器,將這種信號變化歷程與參照模式進行相互比較,做出火災(zāi)是否發(fā)生的判斷,再根據(jù)這種判斷決定是否給出火災(zāi)警報信號;火災(zāi)警報裝置,火災(zāi)警報信號經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換器傳給火災(zāi)警報裝置發(fā)出警報;本實用新型運用計算機系統(tǒng)、模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)輔助森林火災(zāi)智能監(jiān)測報警裝置進行實時處理,反應(yīng)速度快,具有高度容錯性,能準確及時監(jiān)測、預(yù)報森林火災(zāi)。
文檔編號G08B17/00GK2653613SQ200320117060
公開日2004年11月3日 申請日期2003年10月16日 優(yōu)先權(quán)日2003年10月16日
發(fā)明者馬曉茜, 楊景標, 管霖, 張凌 申請人:華南理工大學(xué)