• ISSN 0258-2724
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基于MSA的智能火灾报警系统

贾年 罗晓晖 成华友

贾年, 罗晓晖, 成华友. 基于MSA的智能火灾报警系统[J]. 西南交通大学学报, 2007, 20(4): 452-455.
引用本文: 贾年, 罗晓晖, 成华友. 基于MSA的智能火灾报警系统[J]. 西南交通大学学报, 2007, 20(4): 452-455.
JIA Nian, LUO Xiaohui, CHENG Huayou. Intelligent Fire Alarm System Based on MSA System[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2007, 20(4): 452-455.
Citation: JIA Nian, LUO Xiaohui, CHENG Huayou. Intelligent Fire Alarm System Based on MSA System[J]. Journal of Southwest Jiaotong University, 2007, 20(4): 452-455.

基于MSA的智能火灾报警系统

基金项目: 

四川省教育厅重点资助项目(2006A138)

四川省教育厅自然基金预研项目(03226181)

详细信息
    作者简介:

    贾年(1973- ),男,讲师,硕士,研究方向为自动化控制、计算机网络、数据库方向的研究,电话:13981829797,E-mail:jianian@163.com

Intelligent Fire Alarm System Based on MSA System

  • 摘要: 针对传统的采用单一火灾传感器的自动消防系统易产生误报警、漏报警的问题,提出基于MSA(multi-step-alarm)的智能火灾报警系统.该系统采用基于BP神经网络的多传感器数据融合技术融合各种火灾传感器的信号,以减少报警时间、误报警和漏报警.提出了相关判定规则,以确认火灾报警信号,克服BP算法容易陷入误差局部最小、单纯使用训练值会产生振荡的缺陷.实验结果表明,与3种单一传感器的平均值比较,基于MSA的智能火灾报警系统的误报率和漏报率分别减少了80%和92%,报警时间缩短了50%.

     

  • 吴爱国.大空间图像型火灾探测算法的研究[J].计算机测量与控制,2006,14(7):69-71.WU Aiguo.Research for image fire detection technology in large space[J].Computer Measurement Control,2006,14(7):69-71.[2] ALAHAKOON L D.Dynamic self-organizing maps with controlled growth for knowledge discovery[J].IEEE Trans on Neural Networks,2000,11(3):601-614.[3] 张乃尧.神经网络与模糊控制[M].北京:清华大学出版社,1998:75-79.[4] NEUBAUER A.Genetic algorithms in automatic fire detection technology[J].Genetic Algorithms in Engineering Systems:Innovations and Application,2002,4 (2):180-184.[5] 姚畅.基于神经网络的多传感器火灾预测数据处理[J].传感器技术,2005,24(11):68-70.YAO Chang.Data processing from multi-sensors to predict fire disaster based on neural network[J].Journal of Transducer Technology,2005,24(11):68-70.[6] 全国消防标准化技术委员会.GB 4715-93点型感烟火灾探测器技术要求和试验方法[S].北京:中国标准出版社,1993.[7] 全国消防标准化技术委员会.GB 4716-93点型感温火灾探测器技术要求和试验方法[S].北京:中国标准出版社,1993.[8] 全国消防标准化技术委员会.GB 15631-95点型红外火焰探测器性能要求和试验方法[S].北京:中国标准出版社,1995.
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出版历程
  • 收稿日期:  2007-03-23
  • 刊出日期:  2007-08-25

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