[发明专利]一种基于多传感器的火灾预警方法

说明书

一种基于多传感器的火灾预警方法，采用测温传感器和CO浓度传感器实时探测环境温度值和CO浓度值，分别计算温度值和CO浓度值对应的发生火灾的概率值，然后分别采用D‑S证据理论融合方法和Vague模糊集数据融合方法对温度值的对应发生火灾的概率值和CO浓度值的对应发生火灾的概率值进行融合，当两种融合结果的概率值之间的相对误差小于阈值时，即以两种融合结果的概率值的均值为最终火灾概率值，当最终火灾概率值超过50％即发出报警信号；否则，只有当两种融合结果的概率值都超过50％才发出报警信号，本发明采用两种融合方法对传感器采集的数据进行融合，可以弥补每种融合方法的不足，进一步提高火灾报警器的报警准确率和减少误报、漏报的概率，不增加报警器的成本。

技术领域

本发明涉及一种基于多传感器的火灾预警方法。

背景技术

火灾一直伴随人类的社会经济活动，可以导致人员伤亡、财产损失、环境污染甚至生态失衡，严重威胁到人类的生命财产安全和自然环境资源，因而进一步提高火灾报警器的报警准确率和减少误报、漏报的概率具有重要的意义。

为了达到减少火灾报警器误报、漏报概率的目的，一般从以下两个途径入手:①提高探测传感器的灵敏度和可靠性；②采用多传感器探测并在软件上采用融合算法。由于单一传感器的火灾报警器价格相对低廉，所以工程应用上大部分还是这种报警器。多传感器报警器需要进行数据融合，同时通常采用组网进行集中监控，所以价格相对较高。在多传感器数据融合的方法上，文献报道未见有采用两种融合方法进行数据融合的案例。

发明目的

本发明的目的在于提供一种基于多传感器的火灾预警方法，能提高火灾报警器的报警准确率和减少误报、漏报的概率，且不增加产品的成本。

本发明一种基于多传感器的火灾预警方法，采用测温传感器和CO浓度传感器实时探测环境温度值和CO浓度值，分别计算该温度值和CO浓度值对应发生火灾的概率值，然后分别采用D-S证据理论融合方法和Vague模糊集数据融合方法对温度值的对应发生火灾的概率值和CO浓度值的对应发生火灾的概率值进行融合，当两种融合结果的概率值之间的相对误差小于阈值时，即以两种融合结果的概率值的均值为最终火灾概率值，当最终火灾概率值超过50％即发出报警信号；否则，只有当两种融合结果的概率值都超过50％才发出报警信号。

具体包括如下步骤：

步骤1、采用测温传感器和CO浓度传感器，实时探测环境温度值和CO浓度值，分别计算出其对应的发生火灾的概率值：

步骤11、将采集的温度值归一化计算，获得该温度值对应发生火灾的概率值：

温度值的归一化公式如下所示：

其中，M_T(C)表示在某一温度x下发生火灾概率的可信度，数值在0-1之间；用M_T(N)表示在某一温度下发生火灾概率的不可信度，数值也在0-1之间，M_T(N)＝1-M_T(C)；式(1)中的温度节点值42℃和65℃是按国家标准GB 4716-2005确定的；42℃～65℃之间发生火灾的概率经过MATLAB仿真计算确定；

步骤12、将采集的CO浓度值归一化计算，获得该CO浓度值对应发生火灾的概率值：

CO浓度值的归一化公式如下所示：