一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端及其處理步驟的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明是一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端及其處理步驟，屬于火災(zāi)防控領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，隨著人民生活水平的日益提高，液化石油氣越來(lái)越普遍地應(yīng)用于千家萬(wàn)戶(hù)的生活之中。不僅城市居民有，而且農(nóng)村用戶(hù)也在大量增加，甚至有的家庭擁有好幾個(gè)氣瓶。而隨著國(guó)家西氣東輸管道的全線貫通，更是改善人民生活條件起到了積極作用。天然氣進(jìn)入家庭極大地方便了城市居民的生活用氣，現(xiàn)在城市面多數(shù)用戶(hù)家里做飯都是用得天然氣。也因此各家各戶(hù)都隨時(shí)面臨著由于液化氣或天然氣引起中毒和火災(zāi)危險(xiǎn)。
[0003]液化石油氣或天然氣火災(zāi)頻頻發(fā)生，與用戶(hù)缺乏安全使用、管理知識(shí)和缺少預(yù)防措施分不開(kāi)的。如果每個(gè)用戶(hù)都能掌握燃?xì)獾姆阑鸢踩R(shí)，且安全管理和使用，并配置家用可燃?xì)怏w報(bào)警器，火災(zāi)是可以避免的。正因?yàn)槟壳昂芏嘤脩?hù)沒(méi)有燃?xì)獾姆阑鸢踩R(shí)，致使很多例因?yàn)槿藶椴僮鞑划?dāng)而造成氣體泄漏或引起火災(zāi)的事故
電氣火災(zāi)參數(shù)主要包括剩余電流、溫度、煙霧等物理量，傳統(tǒng)的采集設(shè)備是一體化設(shè)計(jì)模式，信號(hào)采集模塊集成在采集終端之上，采集終端通常只能監(jiān)控配電柜內(nèi)的相關(guān)參數(shù)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本發(fā)明目的是提供一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端及其處理步驟，以解決上述【背景技術(shù)】中提出的問(wèn)題，本發(fā)明使用方便，便于操作，穩(wěn)定性好，可靠性高。
[0005]1、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明是通過(guò)如下的技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn):一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端，包括剩余電流檢測(cè)模塊、煙霧測(cè)量模塊、測(cè)溫模塊、嵌入式中央處理器以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器，還包括實(shí)時(shí)時(shí)鐘和ZigBee無(wú)線信息通訊單元；所述剩余電流檢測(cè)模塊的輸出端與嵌入式中央處理器的輸入端連接，所述煙霧測(cè)量模塊的輸出端與嵌入式中央處理器的輸入端連接，所述測(cè)溫模塊的輸出端與嵌入式中央處理器的輸入端連接，所述嵌入式中央處理器與實(shí)時(shí)時(shí)鐘雙向連接，所述嵌入式中央處理器與ZigBee無(wú)線信息通訊單元雙向連接，所述嵌入式中央處理器與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器雙向連接。
[0006]進(jìn)一步地，所述嵌入式中央處理器選用了 CorteX-M3內(nèi)核的增強(qiáng)型嵌入式處理器STM32F103VCT6作為控制核心，工作頻率72MHz，處理性能達(dá)1.25 DMIPS/MHz，片內(nèi)集成256K Flash，48K SRAM，支持硬件除法和單周期乘法，片內(nèi)集成I2C、SPI以及UART通訊接
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[0007]進(jìn)一步地，所述嵌入式中央處理器的UART通訊接口與剩余電流檢測(cè)模塊的輸出端、煙霧測(cè)量模塊的輸出端以及測(cè)溫模塊的輸出端連接，所述嵌入式中央處理器的I2C通訊接口與實(shí)時(shí)時(shí)鐘雙向連接，所述嵌入式中央處理器的SPI通訊接口與ZigBee無(wú)線信息通訊單元以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器雙向連接。
[0008]進(jìn)一步地，所述Zigbee無(wú)線信息通訊單元采用了 TI公司的CC2530設(shè)計(jì)方案。
[0009]進(jìn)一步地，所述實(shí)時(shí)時(shí)鐘采用I2C接口的DS3231，內(nèi)部集成帶溫度補(bǔ)償功能的晶體振蕩器，-40° C至+80° C范圍內(nèi)，精度達(dá)到±3.5ppm。
[0010]進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器選用了寫(xiě)入速度快、擦寫(xiě)壽命長(zhǎng)、可靠性高的鐵電存儲(chǔ)器，實(shí)現(xiàn)各能耗及電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。
[0011]一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)警處理步驟，包括以下步驟:
1)由剩余電流檢測(cè)模塊、煙霧測(cè)量模塊以及測(cè)溫模塊完成剩余電流、溫度和煙霧濃度的測(cè)量，并更加采集信息的編碼進(jìn)行分類(lèi)匯總，同一物理區(qū)域的相關(guān)被測(cè)參數(shù)將進(jìn)入模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行處理，根據(jù)火災(zāi)特征預(yù)先選定多組數(shù)據(jù)構(gòu)成訓(xùn)練樣本集，使用附加動(dòng)量項(xiàng)的BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，通過(guò)權(quán)值變化找出災(zāi)情參數(shù)與火災(zāi)發(fā)生概率之間的映射規(guī)律，即完成針對(duì)火災(zāi)特征的學(xué)習(xí)，自動(dòng)生成適于火災(zāi)探測(cè)模型的模糊規(guī)則集和隸屬度函數(shù)的參數(shù)，并提取各模糊推理規(guī)則相對(duì)作用的權(quán)值。模糊推理輸出最終去模糊化后得到火災(zāi)概率，作為火災(zāi)判別的依據(jù)。
[0012]本發(fā)明的有益效果:本發(fā)明的一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端及其處理步驟，通過(guò)采用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)傳感設(shè)備的互聯(lián)，使項(xiàng)目施工難度大大降低，工期縮短，日后的維護(hù)也大大簡(jiǎn)化，隨著半導(dǎo)體技術(shù)的發(fā)展，Zigbee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)成本逐步走低，目前已經(jīng)與有線方式持平，相信隨著應(yīng)用日益廣泛，價(jià)格優(yōu)勢(shì)也將顯現(xiàn)出來(lái)，因而，利用無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)改造底層傳感網(wǎng)絡(luò)，在不增加系統(tǒng)成本的前提下，顯著降低了系統(tǒng)施工難度和維護(hù)成本，有效提高了產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。
[0013]由于火災(zāi)信號(hào)的參數(shù)事先是不確定的，它會(huì)隨著火災(zāi)特征，環(huán)境條件和電子噪聲的變化而變化，因而災(zāi)情預(yù)警的重點(diǎn)在于提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度和減少誤報(bào)率，通過(guò)將模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有機(jī)結(jié)合，建立了用于處理火災(zāi)信號(hào)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造模糊系統(tǒng)，用模糊邏輯實(shí)現(xiàn)火災(zāi)信號(hào)參數(shù)的融合和災(zāi)情預(yù)判，通過(guò)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力自動(dòng)調(diào)整模糊邏輯的規(guī)則集和隸屬函數(shù)等系統(tǒng)參數(shù)，用改進(jìn)的BP算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，達(dá)到自學(xué)習(xí)型電氣火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)，提高了系統(tǒng)的精度又最大限度的減少了系統(tǒng)的誤報(bào)率，解決了火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)中長(zhǎng)期存在的問(wèn)題。
【附圖說(shuō)明】
[0014]通過(guò)閱讀參照以下附圖對(duì)非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會(huì)變得更明顯:
圖1為本發(fā)明一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端的結(jié)構(gòu)示意圖；
圖2為本發(fā)明一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)預(yù)警處理步驟的原理框圖；
圖中:1-剩余電流檢測(cè)模塊、2-煙霧檢測(cè)模塊、3-測(cè)溫模塊、4-嵌入式處理器、5-實(shí)時(shí)時(shí)鐘、6-ZigBee無(wú)線信息通訊單元、7_數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器。
【具體實(shí)施方式】
[0015]為使本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的技術(shù)手段、創(chuàng)作特征、達(dá)成目的與功效易于明白了解，下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】，進(jìn)一步闡述本發(fā)明。
[0016]請(qǐng)參閱圖1和圖2，本發(fā)明提供一種技術(shù)方案:一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電氣火災(zāi)監(jiān)控終端，包括剩余電流檢測(cè)模塊1、煙霧測(cè)量模塊2、測(cè)溫模塊3、嵌入式中央處理器4以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器7，還包括實(shí)時(shí)時(shí)鐘5和ZigBee無(wú)線信息通訊單元6。
[0017]剩余電流檢測(cè)模塊1的輸出端與嵌入式中央處理器4的輸入端連接，煙霧測(cè)量模塊2的輸出端與嵌入式中央處理器4的輸入端連接，測(cè)溫模塊3的輸出端與嵌入式中央處理器4的輸入端連接，嵌入式中央處理器4與實(shí)時(shí)時(shí)鐘5雙向連接，嵌入式中央處理器4與ZigBee無(wú)線信息通訊單元6雙向連接，嵌入式中央處理器4與數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器7雙向連接。
[0018]嵌入式中央處理器4選用了 CorteX-M3內(nèi)核的增強(qiáng)型嵌入式處理器STM32F103VCT6作為控制核心，工作頻率72MHz，處理性能達(dá)1.25DMIPS/MHz，片內(nèi)集成256KFlash,48K SRAM，支持硬件除法和單周期乘法，片內(nèi)集成I2C、SPI以及UART通訊接口。
[0019]嵌入式中央處理器4的UART通訊接口與剩余電流檢測(cè)模塊1的輸出端、煙霧測(cè)量模塊2的輸出端以及測(cè)